随着人工智能技术的快速发展，智能网联汽车作为新一轮科技革命和产业革命的战略高地迎来了发展的黄金期，电动化、网联化、自动化、智能化已成汽车产业的发展潮流和趋势。根据预测，2025年我国智能网联汽车数量有望达到2800万辆，成为世界第一大智能汽车市场。智能网联汽车会给道路交通管理带来什么变化？自动驾驶是否已足够安全？本刊记者近日采访了公安部交通管理科学研究所首席研究员袁建华。
本刊记者：目前，我国智能网联汽车发展到了哪个阶段？距离实现真正的自动驾驶还有多远？
袁建华：我国将驾驶自动化程度由低到高分为L0级至L5级共6个级别。现阶段，L1、L2级自动辅助驾驶已成为新能源汽车的主流，实现前装上车。自动驾驶范式已由规则驱动、数据驱动，迈向知识驱动，实现端到端的通用人工智能类人驾驶，从高精地图到无图的“全国都能开”，从高速自动辅助驾驶到城区自动辅助驾驶，AI大模型的应用已经推动L2级别的自动驾驶功能量产上车并投入规模化使用，不断冲击着L3的界限。数据显示，截至2024年4月底，全国共开放智能网联汽车测试道路29000多公里，发放测试示范牌照6800多张，道路测试总里程超过8800万公里。
近日，工业和信息化部、公安部等四部门联合发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》，确定首批由汽车生产企业和使用主体组成的9个联合体，将在北京、上海、广州等7个城市开展智能网联汽车准入和上路通行试点。这标志着具有L3和L4级功能的高等级自动驾驶车辆上路通行，将加速智能网联汽车规模化、规范化发展，而自动驾驶汽车安全上路通行，也将会离我们越来越近。
本刊记者：自动驾驶汽车上路会给道路交通安全带来哪些挑战？
袁建华：“安全第一”是智能网联汽车发展过程中必须坚守的底线，也是自动驾驶走向量产的重要课题。目前快速发展的智能网联汽车仍存在技术有缺陷、法规不健全、测试验证不充分等难题，各方面的技术和能力建设都有待进一步加强提升。
在自动驾驶技术方面，目前由自动辅助驾驶导致的事故原因主要指向相关功能失效，社会普遍对自动辅助驾驶功能的使用条件以及车企对技术的过度宣传提出了质疑。在法律责任认定方面，自动驾驶汽车根据自身的算法程序决定驾驶行为，过错原则的实施主体难以确定，这就造成了现有的道路交通事故责任认定体系无法适用。我国虽已出台《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》等规范性文件，但在涉及多实施主体之间追查认定和分配责任时仍存在诸多困难与不便。在测试验证方面，我国已出台了涵盖智能网联汽车电子产品、网络通信、智能交通、运行安全等一系列国家和行业技术标准，对智能网联汽车开发、生产、上路通行等提出了技术要求，但由于政出多门、与技术发展不同步等问题，存在一些定义和技术条款交叉冲突问题，导致系统性、一致性实施困难，安全性能难以得到全面、深入、持久的验证试验和测试认证。
本刊记者：如何加强对智能网联车辆自动驾驶能力的测试评估？
袁建华：智能网联汽车高质量发展需要具备功能安全、预期功能安全、网络安全、数据安全、软件升级、风险与突发事件等安全保障能力，上路运行安全不再单点聚焦在传统汽车的人类驾驶安全，而是进一步扩展到机器代替驾驶人的自动驾驶能力、网络安全、操作使用安全，其中自动驾驶能力至为关键。
自动驾驶汽车在从L1、L2向L3、L4直至L5完全无人驾驶进阶过程中，运行安全要求及其自动驾驶能力都应持续提升，但是现阶段二者之间存在一定落差，自动驾驶能力将一直处于不断提升的追赶状态，直至实现完全无人驾驶。通过科学合理确立运行安全基准底线和ODD，可进而对L3、L4、L5的自动驾驶能力进行准确测试评估。
国家标准《智能网联汽车运行安全测试技术要求》（GB/T43766—2024）明确规定，自动驾驶能力即高度拟人的安全驾驶能力，包括基本驾驶能力、安全文明驾驶能力和应急避险驾驶能力。高等级自动驾驶往往基于生成式人工智能、大语言模型和深度学习技术来训练提升自动驾驶能力，适合针对交通场景（输入）的自动驾驶能力（输出）进行端到端黑盒测试。通过将交通安全法规、交通通行规则、交通安全知识等数字化赋能，建立道路交通信号、道路交通基础设施与障碍物、行人与非机动车、周边车辆行驶状态等的识别及响应，以及通过路口、通过路段、通过特殊区域、操作接管、自动紧急避险等科目的典型交通场景，作为自动驾驶的输入，可对其输出的自动驾驶能力（应激驾驶行为）进行定性定量测试评价。测试过程中，不仅要考虑验证科目门类覆盖度，还要选择在不同的交通环境（场地、道路）、时间（白天、黑夜）、天气（雨、雾、冰等，可模拟）等条件下实现全景覆盖。
基本驾驶能力、安全文明驾驶能力等验证科目安全风险相对较小，可考虑在公共道路进行白天加夜间的验证；应急避险能力验证相对安全风险较高，主要考虑在封闭场地进行验证。需要模拟雨、雾、冰等不利天气条件的验证项目，也适合在封闭场地进行验证。测试场景既可独立设置，也可串接成一个个连续场景进行组合设置。此外，针对黑盒测试输出的应激驾驶行为存在的不可解释性和可靠性不高问题，还需对同一个场景进行多次设置反复测试，以验证自动驾驶能力的鲁棒性和准确度。
本文刊发于《道路交通管理》杂志2024年第6期
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