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智能网联汽车准入体系逐步建立，腾讯提供自动驾驶完整测试工具链
2021-09-13 12:40:10· 来源：腾讯自动驾驶
智能网联汽车是智慧交通系统的重要组成单元，在资金、产业、政策的共振下，智能网联汽车发展不断提速。一方面L2级辅助驾驶正在迅速普及，有数据显示，2020年L2级
智能网联汽车是智慧交通系统的重要组成单元，在资金、产业、政策的共振下，智能网联汽车发展不断提速。一方面L2级辅助驾驶正在迅速普及，有数据显示，2020年L2级辅助驾驶功能新车搭载率为12.02%，预计2021年搭载率可能超过20%。
另一方面，更高阶自动驾驶功能也已进入全面测试验证阶段。北京、长沙、武汉、广州等城市均已经展开了大规模车路协同试点应用。L4级自动驾驶汽车已在港口、矿山等较为封闭的场景中实现商业化试运营，城市Robotaxi测试也在稳步推进中。
从政策层面来说，智能网联汽车的发展已经被纳入国家顶层规划，在推进智能网联汽车发展的同时，国家也在不断完善智能网联汽车产品的准入规则。
在国家层面，公安部于今年3月以立法的形式修改了《道路交通安全法》，首次在法律层面明确了具有自动驾驶功能的汽车进行道路测试和通行的相关要求，以及违法和事故责任分担规定。此外，工信部4月颁布的《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南（试行）》，也针对具备有条件自动驾驶、高度自动驾驶功能的智能网联汽车生产企业及其产品制定了准入指南。
地方层面，2020年10月，《深圳建设中国特色社会主义先行示范区综合改革试点首批授权事项清单》的发布，赋予了深圳在无人驾驶等领域的先行先试权，今年3月又针对智能网联汽车管理条例向全社会公开征求意见。北京、广州、重庆等地也纷纷跟进，推动与自动驾驶相关的地方性法律法规落地。比如今年5月，北京为京东、美团、新石器三家企业颁发了无人配送车车身编码，给予无人配送车路权，这在国内尚属首次。
产品准入体系的建设，将给生产企业、测试场带来大量具体的测试需求，同时意味着技术向着商用又前进了一步。但从另外一个角度来说，自动驾驶作为一种新兴技术，其安全性需要庞大的测试量支持，而行业普遍认为依靠传统测试方法难以完成充分的测试验证。为此，行业将大数据、云计算、虚拟仿真等前沿信息技术引入到了智能网联汽车测试中。
例如，去年9月深圳市启动智能网联交通测试示范平台项目建设。其核心就是综合运用高精度地图、虚拟仿真、云计算等技术，构建从实验室模型仿真测试认证，到封闭、半封闭环境测试，再到真实道路环境验证的完整流程，全面支持智能网联汽车研发、认证。
腾讯正是该项目主要技术提供商之一，在智能网联领域，腾讯能够提供车联网、高精度地图、高精度定位，仿真、自动驾驶云服务、车路协同、出行平台等产品。此外，腾讯从2016年便成立了自动驾驶实验室，且投入资源做仿真，经过多年的实践和积累，如今已经形成了贯穿存储、管理、仿真和训练等方面的数据闭环，打通了自动驾驶测试的整个开发工具链。
数字孪生自动驾驶测试体系
海量的交通数据是驱动智能网联汽车快速发展的核心要素，但数据只有经过整理、归纳才能成为可用的资源。腾讯自动驾驶数据云平台可以对海量交通数据进行标注、分类、清洗等工作，形成有效的数据资源，再通过智能引擎进行分析、挖掘、检索、可视化等处理，将数据提供给客户服务。
在应用层面，利用来自真实交通场景的各类数据，结合高精地图和虚拟仿真技术，腾讯构建了一个可计算的数字时空。在由真实世界映射出的平行时空中，通过云计算可以驱动数据高效流转。云端高并发虚拟仿真测试在1小时内就能完成10000个测试场景，而通过本地运行，则需要15天。
同时，海量数据和高并发可以驱动一个城市级别的交通仿真，供数千台自动驾驶汽车同时进行虚拟测试验证，也可以为面向未来的智慧交通解决方案提供自由高效的演练场地。
另外，在近期备受关注的网络信息安全领域，腾讯依托专注物联网、车联网安全的科恩实验室，以及同中国知名车企合作的经验，还能提供车联网功能测试、渗透测试等完整的信息安全体系建设及合规验证服务。
随着智能网联汽车高速发展，自动驾驶加速落地，合理健全的产品准入规则，以及规则指导下的充分测试验证更加不可或缺。前路依旧很长，但在政策支持、行业投入以及前沿技术等多重因素加持下，未来智慧交通正在向着我们加速驶来。
另一方面，更高阶自动驾驶功能也已进入全面测试验证阶段。北京、长沙、武汉、广州等城市均已经展开了大规模车路协同试点应用。L4级自动驾驶汽车已在港口、矿山等较为封闭的场景中实现商业化试运营，城市Robotaxi测试也在稳步推进中。
从政策层面来说，智能网联汽车的发展已经被纳入国家顶层规划，在推进智能网联汽车发展的同时，国家也在不断完善智能网联汽车产品的准入规则。
在国家层面，公安部于今年3月以立法的形式修改了《道路交通安全法》，首次在法律层面明确了具有自动驾驶功能的汽车进行道路测试和通行的相关要求，以及违法和事故责任分担规定。此外，工信部4月颁布的《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南（试行）》，也针对具备有条件自动驾驶、高度自动驾驶功能的智能网联汽车生产企业及其产品制定了准入指南。
地方层面，2020年10月，《深圳建设中国特色社会主义先行示范区综合改革试点首批授权事项清单》的发布，赋予了深圳在无人驾驶等领域的先行先试权，今年3月又针对智能网联汽车管理条例向全社会公开征求意见。北京、广州、重庆等地也纷纷跟进，推动与自动驾驶相关的地方性法律法规落地。比如今年5月，北京为京东、美团、新石器三家企业颁发了无人配送车车身编码，给予无人配送车路权，这在国内尚属首次。
产品准入体系的建设，将给生产企业、测试场带来大量具体的测试需求，同时意味着技术向着商用又前进了一步。但从另外一个角度来说，自动驾驶作为一种新兴技术，其安全性需要庞大的测试量支持，而行业普遍认为依靠传统测试方法难以完成充分的测试验证。为此，行业将大数据、云计算、虚拟仿真等前沿信息技术引入到了智能网联汽车测试中。
例如，去年9月深圳市启动智能网联交通测试示范平台项目建设。其核心就是综合运用高精度地图、虚拟仿真、云计算等技术，构建从实验室模型仿真测试认证，到封闭、半封闭环境测试，再到真实道路环境验证的完整流程，全面支持智能网联汽车研发、认证。
腾讯正是该项目主要技术提供商之一，在智能网联领域，腾讯能够提供车联网、高精度地图、高精度定位，仿真、自动驾驶云服务、车路协同、出行平台等产品。此外，腾讯从2016年便成立了自动驾驶实验室，且投入资源做仿真，经过多年的实践和积累，如今已经形成了贯穿存储、管理、仿真和训练等方面的数据闭环，打通了自动驾驶测试的整个开发工具链。
数字孪生自动驾驶测试体系
海量的交通数据是驱动智能网联汽车快速发展的核心要素，但数据只有经过整理、归纳才能成为可用的资源。腾讯自动驾驶数据云平台可以对海量交通数据进行标注、分类、清洗等工作，形成有效的数据资源，再通过智能引擎进行分析、挖掘、检索、可视化等处理，将数据提供给客户服务。
在应用层面，利用来自真实交通场景的各类数据，结合高精地图和虚拟仿真技术，腾讯构建了一个可计算的数字时空。在由真实世界映射出的平行时空中，通过云计算可以驱动数据高效流转。云端高并发虚拟仿真测试在1小时内就能完成10000个测试场景，而通过本地运行，则需要15天。
同时，海量数据和高并发可以驱动一个城市级别的交通仿真，供数千台自动驾驶汽车同时进行虚拟测试验证，也可以为面向未来的智慧交通解决方案提供自由高效的演练场地。
另外，在近期备受关注的网络信息安全领域，腾讯依托专注物联网、车联网安全的科恩实验室，以及同中国知名车企合作的经验，还能提供车联网功能测试、渗透测试等完整的信息安全体系建设及合规验证服务。
随着智能网联汽车高速发展，自动驾驶加速落地，合理健全的产品准入规则，以及规则指导下的充分测试验证更加不可或缺。前路依旧很长，但在政策支持、行业投入以及前沿技术等多重因素加持下，未来智慧交通正在向着我们加速驶来。
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