智能網聯汽車應用邁入高速發展時代 直面智能汽車發展安全和測試問題

當前，智能網聯汽車在我國的市場應用正在邁入高速發展時代，各大車企也把智能網聯汽車技術和產品作為發展重點。然而，怎樣評價這些技術的可靠性，怎樣才能更好的推進這些技術的研發，卻是一項長期的工作，不僅需要企業持續探索，也需要包括檢測和研發機構在內年的所有參與者共同探討的課題。日前在天津舉行的2021年世界智能駕駛挑戰賽暨智能網聯汽車產品檢測與認證技術國際高峰論壇上，各方參與主體對這些問題進行了深入探討。

智能駕駛有望成為我國繼高鐵之后的又一張新名片

“智能網聯汽車作為前沿技術發展的戰略方向和產業融合創新的重要載體，定點推動汽車產品生態更新、交通出行模式的豐富，能源消費結構優化和社會運行模式的創新。”正如中國汽車技術研究中心有限公司(以下簡稱“中汽中心”)黨委書記、董事長、總經理安鐵成所言，我國智能網聯汽車產業已進入快車道，技術創新日益活躍，新應用蓬勃發展，產業規模不斷擴大，更大范圍的跨行業合作，更加完善的政策法規，更深層次的產業行動，都在釋放未來智能汽車發展新格局。

中國工程院院士李德毅表示，智能駕駛是智能代理和智能機器的典型代表，它改變“游戲規則”，重塑未來產業格局，改變人們的生產生活方式，決定一些企業組織的生死存亡，影響世界強國更替興衰，推動人類文明演進發展。“可惜，人們對智能駕駛的長遠作用認識不足，對產業化難度認識不足，對近期效果期望過高。我們要引起高度的重視。”他認為，智能汽車產業化有四要素，即市場、技術、成本、生態。 智能駕駛是智能產業的頂梁柱。2020年到2030年既是全球智能駕駛最重要的市場創新期、產品孵化期，也是自動駕駛的社會接受期，恰逢我國制定“十四五”規劃發展規劃和2035年遠景目標，正是中國的機遇。“這十年，對我國智能駕駛、智能制造乃至人工智能占領全球高低，舉足輕重。”李德毅表示，孵化期的前五年，自動駕駛車輛不會是市場的主流，要通過有趣的技術，謹慎選擇落地場景，先用于特種車和商用車，吸引創新者和早期采用者。到孵化期的后五年，2025—2030年，自動駕駛從有趣向有用跨越，開始被早期采用者所接受，產業鏈配套形成，可規模化擴展，提供精準化管理和市場化服務，產品開始快速迭代升級。十大賽道全面鋪開，從示范走向普及。智能網聯汽車生產超過一千萬輛，大部分城市的BRT公交實現自動駕駛，普遍推廣于特種車和商用車，迅速向私家車和小轎車普及。大規模發展期的前五年，2030—2035年，智能駕駛車具備學習能力，包括試錯學習和向事故學習，不再是軟件定義的汽車，不僅有計算智能，還有交互智能和記憶智能，可以自學習，自成長。到2035—2045年，大規模發展期的中十年，智能駕駛車輛之間自然交互，突破各種地理柵欄，天氣柵欄和人文地俗柵欄，車群具有靈活編隊模式，形成新的交通文化和社會生態人工駕駛的門檻大幅提升。“到人工智能一百年的時候，中國智能網聯生態領先全球，國內罕見人工駕駛，可交互學習自成長的輪式機器人及其編隊，可望實現國內交通全覆蓋。如果實現了無人駕駛，我們的物流行業公路運輸要更大，比鐵路要大。”李德毅稱，智能駕駛有望成為我國繼高鐵之后的又一張新名片。

要重視智能汽車安全挑戰

中國工程院院士方濱興強調，智能網聯車安全主要包括電磁安全、軟件安全、信息安全、功能安全四個層面，圍繞環境感知、網絡傳輸、決策執行、形勢控制四個核心功能來保障安全可靠。同時，既要應對新技術引發的汽車自身的決策安全，也要應對因汽車活動而衍生的威脅他人的信息安全與人身安全的情況，智能網聯汽車安全作用是在駕駛領域中做出輔助安全的賦能效應。

天融信車聯網產品線總經理范雪儉則認為,當技術應用帶來新的便利性的同時，也將相應的有一些安全風險，主要有以下四方面：第一，網聯化安全風險，外部非法入侵，內部風險暴露，互聯協議漏洞;第二，智能化安全風險，車載操作系統安全，自動駕駛系統安全;第三，應用安全風險，車載應用安全風險，云端應用安全風險，移動端應用安全風險等等;第四，數據安全風險，云端數據泄露，車內數據泄露，應用數據泄露等問題會越來越突出。

用測試推動智能汽車發展

工中汽中心黨委委員，副總經理吳志新則表示，當前智能網聯汽車在技術發展趨勢上有幾個特點：企業由研發階段向量產應用階段轉變，但一些新的問題也逐漸顯現出來;如何提供自動駕駛功能，需要下一階段行業需要共同關注的問題，也是支撐管理體制的重要內容;產業迎來了各種新玩家，在挑戰傳統汽車企業，一些新觀念也是提升產業競爭力的新思想，也挑戰傳統造車行業;伴隨技術應用規模化和智能不斷顯現，智能網聯逐漸上升到社會層面，參與方由原來的技術專家變化為消費者。技術方案也轉化到新領域。他還強調，標準是達成行業共識的紐帶，促進產業協同發展和國際交流合作。在智能網聯汽車的發展過程中，我們要用標準支撐、服務行業，充分發揮標準引領作用。

工業與信息化部裝備工業發展中心總工程師劉法旺表示，智能汽車的發展有三個難點：測試、驗證、評價自動駕駛的安全性是一項復雜的系統工程。車的系統越來越復雜，應用場景越來越復雜，此外在自動駕駛的過程中很多使用人工智能，到底怎么去驗證，怎么能夠很好的運行，在技術上還有很多需要探索。我們有一個觀點，從整車制造出發，來保證安全運行。這里有很多理論問題、技術問題、工程問題需要解決;車現在有一個新的變化，產品持續迭代更新，需要完善準入及監督管理方式。汽車也開始電子化，軟件的應用、數據的應用，逐漸成為新的趨勢;智能網聯汽車安全監督，需要跨行業部門之間加強協同。圍繞汽車的安全，在過去建立了一套相對完備，比較明確的體系。

交通運輸部公路科學研究院汽車運輸技術研究中心主任周煒則表示，我國無人駕駛試點、示范階段停滯不前，迫切需要解決無人駕駛實際落地運用的問題。關于智能車輛的運營，周煒提出要合理定義和登記劃分，立足使用角度建立健全無人駕駛營運車輛測試評價體系。同時，無人駕駛營運車輛應用需要車輛的智能化程度和使用條件匹配。吉林大學青島汽車研究院副院長安宏偉強調，技術安全性驗證始終是產業發展關鍵，而方針測試則是智能駕駛技術安全落地的加速器。北京萬集科技股份有限公司V2X技術專家傅建雄介紹，智能網聯汽車,測試環節在運行過程中發現了，應用場景測試評價理論和標準體系待完善統一等問題。

重慶長安汽車有限公司智能化研究院高級副總工程師宋振廣表示，要把一個可靠的、安全的產品提供給消費者，不僅僅是技術上的解決方案，更多的是從管理和體系等等方面，一套完整的解決方案。一個有效的測試驗證，經過測試活動之后才能把產品交付給消費者。東風集團智能網聯專業總師李紅林則認為，面向需求，在智能駕駛測試前，通過端到端地進行相關方需求再梳理，以盡量避免需求傳遞的遺漏，文檔或模型與需求更新的不同步;在智能駕駛測試中，需要充分識別客戶體驗，預期功能安全等領域問題，解析測試問題時不唯技術論，轉換到用戶思維，找方案解決“技術合理”的問題。(王金玉)