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隨著人工智能和車聯網技術的進步，被公認為最嚴格的測試法規——歐盟測試EURO－NCAP——也開始意識到，將自動駕駛分割成一個個單獨的功能來進行評價已經越來越困難，現階段需要探尋“基于場景”的自動駕駛評價方法，以此為消費者提供更好的評價指標和參考結果。

隨著科技的發展和生態文明建設的推進，大眾對機動化出行的需要，正由追求擁有汽車轉向追求社會化、綠色化、智能化的共享出行服務。對汽車的電動化、智能化、共享化提出了更高的要求，這必將帶來一場深刻的汽車革命，汽車智能化的發展是科學進步的必然趨勢。

據普華永道預測，智能汽車市值將在2025年前達到420億美元，數字龐大的智能車駛入交通勢必會引發公眾對車輛行駛安全的新思考，全面、可靠的智能車測試技術變得尤為重要。

智能駕駛汽車的測試較傳統汽車發生了本質的變化，這主要體現在測試評價內容、評價工況以及評價工具鏈的變化等。在傳統汽車以被動安全為主的時代，最能考驗汽車安全性的測試是新車碰撞測試（NCAP），歐洲（Euro－NCAP）、中國（C－NACP）等都有成熟的相關法規，定期對本國生產及進口新車進行正面碰撞、側面碰撞安全性試驗，以檢查汽車內駕駛員及乘客在碰撞時所受傷害程度。然而隨著ADAS技術以及自動駕駛汽車的引入，車輛測試不再局限于單一功能下的測試，而轉向基于場景的測試。

6月4日，由上海測迅汽車科技有限公司主辦的第二屆智能汽車測試技術研討會在上海安亭舉行。來自江蘇省智能網聯汽車創新中心、吉林大學、上海機動車檢測認證技術研究中心有限公司、中國汽車工程研究院股份有限公司、Mobileye、GeneSys、4activeSystems、Sthle、Carhs、德國肯普滕應用技術大學、上海測迅汽車科技有限公司的十三位講師，分別圍繞最新EuroNCAP標準、國際先進測試技術與工具、L3／L4級智能駕駛技術研究等內容作會議報告，兩百余位專注智能汽車測試研究的嘉賓出席會議。

關于自動駕駛汽車的測試，江蘇省智能網聯汽車創新中心戴一凡博士認為多樣化的交通場景將成為自動駕駛測試中的核心要素，而在場景庫構建上，需要綜合考慮道路、交通設施、氣象條件、交通參與物等外部狀態以及自車的駕駛任務和狀態等。同時，場景的數據源既需要以路側監控系統、車載采集系統和事故數據為主的真實數據，還要有以標準規范場景、人為構造場景、駕駛模擬器場景為主的虛擬數據。

隨著人工智能和車聯網技術的進步，被公認為最嚴格的測試法規——歐盟測試EURO－NCAP——也開始意識到，將自動駕駛分割成一個個單獨的功能來進行評價已經越來越困難，現階段需要探尋“基于場景”的自動駕駛評價方法，以此為消費者提供更好的評價指標和參考結果。2018年Euro NCAP的規范中，一些車輛標配的ADAS功能（ABS、EBD、ESC）都已經不再作為加分項，AEB－City、AEB－Vulnerable Road User、AEB－Inter－Urban、ELK（Emergency Lane Keeping）、LDW（Lane Departure Warning）等才作為加分項出現。

最新的Euro NCAP測試法規是怎樣的？GeneSys Electronik GmbH總裁Dr． Bertold Huber向參會嘉賓分析了最新的Euro NCAP規劃，據下圖顯示，駕駛員監測（Driver Monitoring）、部分自動緊急制動系統（AEB）、自動緊急轉向（Automatic Emergency Steering）、尾部碰撞保護（Whiplash／Rear－end Crash Protection）、行人／自行車更新版本子系統（Revised subsystem for pedestrian ＆ cyclist）等已開始籌備，車聯網V2X要2021年開始，2024年才會真正實施。

作為本次智能汽車測試研討會的主辦方，上海測迅汽車科技有限公司現場演示了面向Euro－NCAP 2020的ADAS測試方案。