第9期 汽车科技评论 | 自动驾驶场景库需求定位与技术解决方案

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随着汽车产业智能化转型持续加快，L2级辅助驾驶已实现大规模商业化应用，截止今年上半年渗透率已超过42.4%。面向更高级别的自动驾驶，国内外企业也做了大量探索，但仍面临部分零碎场景、极端情况和无法预测的人类行为等长尾瓶颈难题。高质量的场景数据将是高级别自动驾驶模型算法训练、自动驾驶功能仿真测试与评价验证的关键基础支撑。

当前，主要行业机构和部分企业已经构建了标准法规场景、自然驾驶场景、专家经验场景、交通事故场景等支撑部分驾驶辅助功能的场景数据集，但面向高级别自动驾驶的场景库仍然面临方法体系不健全、数据基础不充分、场景覆盖不全面、有效性难验证等问题，难以为自动驾驶研发验证提供有力支持，迫切需要从方法论和场景生成技术等方面开展深度研究和行业整合，加快建设更加全面、高效、兼顾标准化和针对性的自动驾驶场景库。为此，中国汽车工程学会于2023年9月18日下午举办了第九期“汽车科技评论”高端闭门研讨会，围绕“自动驾驶场景库需求定位与技术解决方案”主题，特别邀请行业高端专家演讲，定向邀请整车企业、自动驾驶相关企业和高校的研发团队负责人参与闭门研讨。

研讨会重点从感知方案对研讨会重点从自动驾驶场景库需求定位、长尾场景生成与验证方法两大维度的5个子议题展开深度研讨。

研讨会由中国汽车工程学会副秘书长侯福深开场致辞，并邀请同济大学汽车学院朱西产教授作为会议主席主持专题演讲和议题研讨环节，国汽（北京）智能网联汽车研究院有限公司智能事业部总经理徐月云、理想汽车智能驾驶副总裁郎咸朋、中汽院智能网联汽车检测中心（湖南）有限公司总经理李朝斌、光轮智能（北京）科技有限公司创始人兼CEO谢晨发表主题演讲。

侯福深

朱西产

徐月云

郎咸朋

李朝斌

谢晨

此外，一汽集团、东风集团、长安汽车、北汽集团、广汽集团、比亚迪汽车、长城汽车、蔚来汽车、集度汽车、大众中国、路特斯等整车企业，百度、华为、地平线、滴滴出行、毫末智行、中汽创智、五一视界、智行者科技、赛目科技、电装中国等自动驾驶及零部件企业，公安部道路交通安全研究中心、上海机动车检测认证技术研究中心、襄阳达安汽车检测中心、吉林大学等高校和行业机构的相关专家分享了各自在自动驾驶场景库领域的创新与探索，并与参会嘉宾交流了针对研讨议题的看法。

1. 算法开发方面，场景数据集可用于训练感知算法模型，持续支撑算法的优化迭代；测试验证方面，场景库是评价智能网联汽车功能安全的“案例库”与“习题集”，可以支持覆盖ODC（Operational Design Condition，设计运行条件）全域的在环仿真测试和自动驾驶认证的场地测试。合理的数据格式和场景库结构有利于挖掘边缘场景等高价值数据，助力高级别自动驾驶产品的商业化落地。

2. L2及以下的辅助驾驶功能测试采用符合功能定义的典型场景进行系统开发和测试验证，如典型的自然驾驶场景、标准法规场景和危险事故场景等；而L3及以上的自动驾驶则必须对ODC内的场景进行全覆盖，包括不同危险程度、遮挡程度、以及更加全面的目标物类别和极端天气条件，同时更加关注复杂场景交互，以便验证系统在复杂和极端工况下的能力，可提供此类信息的高价值场景是行业当前重点需求。

3. 高精传感设备道路场景采集、影子模式数据回传、基于专家经验的场景复现、典型场景的场地测试还原、利用生成式AI合成是自动驾驶高价值场景生成的主要技术路线。同时，需建立科学完善的场景评价体系，根据不同的研发和测试需求，选择相应的场景和技术路线进行应用。

4. 针对高价值场景的验证难问题，可用场景数据打通“仿真测试、场地测试、道路测试”，实现高价值场景在不同模式下的高效对比验证。对于每一类高价值场景，采用仿真测试快速确认最优策略，确定其关键参数的分布区间及其典型值，再通过场地复现的方式验证仿真测试的置信度；若该场景来自于自然驾驶道路采集，则可采集场地复现的场景数据，与原始道路场景数据进行回灌测试，通过测试结果对比验证其有效性。

5. 长尾场景是行业极为关注的高价值场景，在达成长尾场景定义共识的基础上，探索成立包含车企、科技公司、检测机构在内的联盟组织，共建开源开放、脱敏脱密、感知方案相对统一的长尾场景数据库将有利于加快全行业的自动驾驶开发进程，提高不同车型配置间端到端数据的通用性，避免企业之间“重复造轮子”。

以上内容根据现场嘉宾观点整理，不代表最终观点，中汽学会研究团队将尽快形成本次研讨会的最终研究报告，欢迎关注订阅！

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