【两会及时评｜胸中有一盘棋，落子谋先手棋】新的一年，该怎么干？省长许达哲所作的政府工作报告，重点从行动层面为下一步拟好了任务书和路线图。而在理念层面，从“坚持系统优化，强化全局观念”的表述中，人们看到了两种“棋路”之间的关系：胸中有一盘棋，落子谋先手棋。#湖南青年看两会##决胜2020# https://t.cn/A6v43KaI
聪车智路，5G加持，光靠车企玩不转无人驾驶
“无人驾驶还有多远？”，这在汽车化领域算得上是“第一问题”，每一年我们都能听到各种各样有进展的答案，今年也不例外。
“5G融合，智联万物”，2019年11月25日，以此为主题的第四届i-VISTA智能网联汽车国际研讨会在渝举行，近300位最具影响力的专家学者和企业家齐聚一堂，思想的碰撞涉及人工智能、大数据、智能网联汽车等相关领域，笔者亦有新的感悟。
1、响应需求变革
就产销量而言，业内很多人士曾经乐观地预测中国汽车市场每年5000万辆才是巅峰，但近年来市场实际表现证明3000万辆已然是顶，并且呈逐年微跌态势，加之成本上升、车价下滑，汽车产业面临很大的压力和不确定性。
在第四届i-VISTA智能网联汽车国际研讨会论坛上，同济大学朱西产教授认为智能化将是提振汽车产业的突破点，好比从蓝屏按键手机到智能手机，智能汽车是响应汽车用户需求变革的抓手，还将极大提升产业附加值。
近年来外资、合资、自主汽车品牌都在紧跟风口，总揽行业L1-L2辅助驾驶已经大规模量产，但是高度自动驾驶还只能在特定场景下。正在举办的广州车展上，厂家在做车型宣传时都无一例外会强调智能化这个点，对消费者而言，如果新车没有几块大屏，没有语音互动，那都不好意思拿出手。
智能化是响应需求变革的新引擎！
2、聪明的车、智慧的路中国方案
没有国家不会意识到，发展智能网联汽车可以改善汽车所带来的能源、环保、安全、拥堵等社会问题，并能融合“传统工业经济+数字经济+智能经济”等产业，产业价值以万亿计，对提升国家竞争力极具战略意义。
美、欧、日等国家基于各自特点都有自己的发展路线，美国在立法、研发领域动作较大；欧洲注重网联化，自动化；日本侧重车路协同和智能驾驶。
中国的优势是政策力度大，汽车工业有一定基础，IT、通信产业、交通设施等国际领先，从单车智能到车联网、再到智慧交通、物联网，行业的趋于共识的解决方案是“智能网联汽车”，用会议上中国信科集团副总裁陈山枝的话来说，“聪明的车需要智慧的路来配合，5G LTE-V2X助力智能网联汽车快速发展”。
从技术成熟度来看，这无疑是非常靠谱的解决方案，无人驾驶汽车涉及面太广，技术难点多，特别是当前智能硬件成本过高，裸车价15万，配上激光雷达、摄像头、毫米波雷达、智能芯片、执行器等总车价上百万，对于消费市场而言是无法接受的，成本分摊、技术分摊不仅可行性强，解决方案更优质，来自博世、法雷奥、华为，中国电信等公司的专家分享了各自的方案和观点。
清华大学李克强教授表示，“自动驾驶时代，本地属性要求更加强烈，将来的自动驾驶产品一定有每个国家工况的自动驾驶产品。可以认为既会有日本本地属性的自动驾驶产品，当然也会有属于中国本地属性的自动驾驶产品，所以我们对适应中国本地属性的产品取了一个名字叫“中国方案的自动驾驶”。
这是因为无论是自动驾驶中用到的信息基础设施，地图、定位、通信还是联网运行平台，都必须符合本地国情，未来中国要真正推动自动驾驶，一定会包括云控基础平台、高精度动态地图基础平台、车载终端基础平台、计算基础平台、信息安全基础平台。
笔者认为，这将改变汽车行业，特别是国外品牌惯有的产品、技术研发和产业链配套模式，有助于提升中国汽车产业上中下游整体竞争力！
3、协同创新格局初现
相对于过去一百多年形成的发动机、行驶、传动、转向、制动、电气、车身外型技术体系，智能网联汽车新构建了人、车、路一体化的技术链，整体术解决方案技术瓶颈很多，很多技术跨专业、跨行业、需要产业各参与主体协同创新才能实现。
清华大学李克强教授介绍到，中国从国家层面制定了三横两纵的技术体系，并强调“我国应加速构建适应中国方案的智能网联汽车产业生态，在核心零部件产业、整车制造、商业模式、产业布局等方面提升竞争力。”
现实的情况是，国内各汽车品牌当前智能网联汽车技术研发水平参差不齐，需要更强的整体投入力度及产品迭代优化节奏，借助第三方技术服务是条捷径。
中国汽研副总经理周舟在会议现场分享了i-VISTA智能汽车指数中心在测试评价、技术研发方面的成果及服务能力，i-VISTA于2016年在中国汽研礼嘉园区正式启用，已建成5G封闭试验区、5G可控全网联模拟城市乡村高速试验示范区和覆盖全国85%以上道路环境的复杂开放道路，为标准法规研究、前沿技术测试验证、关键技术融合应用、多场景产业化示范探索等提供丰富的测试环境，助力智能网联汽车和智慧交通产业的健康发展
4年多的时间里，i-VISTA开创了全球首个直面C端的智能汽车测评体系-中国智能汽车指数，面向全社会发布了30款国内外主流智能车型的测评结果，亦具备提供测试评价综合解决方案，开发测试评价软硬件工具，策划智慧交通综合解决方案的能力，为40多家国内外企业提供技术咨询服务。
会议期间，i-VISTA蒲科长还展示了测试评价软硬件工具，包括已开发的出场景构建工具、仿真测试工具、实车测试工具等。
会议现场还有来自国内外各主机厂、零部件公司、TI通信公司、科研院所专家的技术分享，笔者的直观感受是产业协同创新的格局已然形成，这也是国际大趋势。
4、中国特色智能网联汽车生态体系
未来30年的复合型朝阳产业，智能网联汽车巨大的社会、经济、科技前景让各工业强国都意识到这是一场不能输的战役，清华大学李克强教授在会上表示，“国际上正在在加速完善智能网联汽车的政策法规，包括美国发布的自动驾驶的3.0版，包括欧洲以及发展的出行战略以及技术路线图，以及日本发布了自动驾驶的安全技术指南，以及自动驾驶相关制度的大纲。”
我国政府先后出台了《中国制造2025》、《智能汽车创新发展战略》、2017年《汽车产业中长期发展规划》、2017年《国家车联网产业标准体系建设指南（总体要求）》、2018年《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》等支撑性的政策，但跨行业的顶层设计仍需完善。
作为智能网联汽车创新中心首席科学家，清华大学李克强教授会议现场重点分享了家智能网联汽车创新中心牵头，联合国内10多家顶级高校、部委科研院所、汽车、IT、通信公司编写的《智能网联汽车信息物理系统参考架构1.0》，构建了支持车路云协同控制、面向业务可灵活定制、技术中立可持续演进的设计方法和参考框架，从产业、功能、物理和通信四个视图描述架构，形成基于参考架构的模型／模型库、设计工具。
《智能网联汽车信息物理系统参考架构1.0》的问世，将推动中国特色的智能网联汽车生态体系的构建，将智能网联汽车产业拔到新高度，世界范围内只此一家。
5、商业化挑战
从落地情况来看，我国从2015年就推动在全国范围内推进智能网联汽车示范区的建设，至2019年初包括北京、河北、上海、重庆、浙江、长春、武汉、无锡等城市在内，至少已有20个，覆盖半封闭、开放道路等形态。
但面向私人消费者领域，市场需求爆发点仍不足，从各汽车品牌新车计划看，预计5年内，越来越多的A级、B级家用车将部署L2~L3配置，但笔者认为单车智能走到这一步将会陷入商业化瓶颈期，L3/L4/L5 高等级智能网联汽车要彻底面向私人消费市场，需要“聪明的车+智慧的路”，这其中面临多重挑战。
多位与会嘉宾分享时对这点都有清晰的共识，总结下来，挑战主要存在以下几个方面：相关标准和法规需尽快完善；包括芯片、操作系统、计算平台，高性能传感器、线控底盘、汽车AI等产业链技术体系需进一步强化；路网等基础设施的建设、管理、投资回报商业模式不清晰；跨产业生态协同机制不健全；社会接受度需要时间检验等。
这些挑战当然也存在于其它国家，有道是“重赏之下必有勇夫”，希望明年这些挑战能找到部分答案。
在会上我们还看到了中国汽车产业圈的很多老朋友，像中国汽研董事长李开国、中国汽车工业协会副秘书长叶盛基等，都在为产业发展谏言献策。
很多人认为，智能网联化和电动化一样，都是中国汽车产业弯道超车的机遇，笔者倒认为智能网联化更像是直道赛跑，纯粹就是比谁更快！
汽车质量家：www.autoqa.cn
上海沐睿科技服务有限公司是一家创新型的汽车工程技术服务公司，具备Reach、VOC、ELV环保法规评估一站式解决方案，为客户提供从初步想法到最终产品的全程支持，包括：项目的确定、设计、开发，直到材料、组件和系统的测试。此外，还包括项目管理和人员调配等服务。近十年来，整合汽车行业咨询，从车身、底盘、电子电器、智能化、动力系统、内外饰、环保法规等多方面纵向数据积累，并成功通过以品质创新，加强技术合作，孵化多家二方及三方实验室能力提升，与学术界和政府多方面协作的创新中心，促进自主创新和开放合作。
“无人驾驶还有多远？”，这在汽车化领域算得上是“第一问题”，每一年我们都能听到各种各样有进展的答案，今年也不例外。
“5G融合，智联万物”，2019年11月25日，以此为主题的第四届i-VISTA智能网联汽车国际研讨会在渝举行，近300位最具影响力的专家学者和企业家齐聚一堂，思想的碰撞涉及人工智能、大数据、智能网联汽车等相关领域，笔者亦有新的感悟。
1、响应需求变革
就产销量而言，业内很多人士曾经乐观地预测中国汽车市场每年5000万辆才是巅峰，但近年来市场实际表现证明3000万辆已然是顶，并且呈逐年微跌态势，加之成本上升、车价下滑，汽车产业面临很大的压力和不确定性。
在第四届i-VISTA智能网联汽车国际研讨会论坛上，同济大学朱西产教授认为智能化将是提振汽车产业的突破点，好比从蓝屏按键手机到智能手机，智能汽车是响应汽车用户需求变革的抓手，还将极大提升产业附加值。
近年来外资、合资、自主汽车品牌都在紧跟风口，总揽行业L1-L2辅助驾驶已经大规模量产，但是高度自动驾驶还只能在特定场景下。正在举办的广州车展上，厂家在做车型宣传时都无一例外会强调智能化这个点，对消费者而言，如果新车没有几块大屏，没有语音互动，那都不好意思拿出手。
智能化是响应需求变革的新引擎！
2、聪明的车、智慧的路中国方案
没有国家不会意识到，发展智能网联汽车可以改善汽车所带来的能源、环保、安全、拥堵等社会问题，并能融合“传统工业经济+数字经济+智能经济”等产业，产业价值以万亿计，对提升国家竞争力极具战略意义。
美、欧、日等国家基于各自特点都有自己的发展路线，美国在立法、研发领域动作较大；欧洲注重网联化，自动化；日本侧重车路协同和智能驾驶。
中国的优势是政策力度大，汽车工业有一定基础，IT、通信产业、交通设施等国际领先，从单车智能到车联网、再到智慧交通、物联网，行业的趋于共识的解决方案是“智能网联汽车”，用会议上中国信科集团副总裁陈山枝的话来说，“聪明的车需要智慧的路来配合，5G LTE-V2X助力智能网联汽车快速发展”。
从技术成熟度来看，这无疑是非常靠谱的解决方案，无人驾驶汽车涉及面太广，技术难点多，特别是当前智能硬件成本过高，裸车价15万，配上激光雷达、摄像头、毫米波雷达、智能芯片、执行器等总车价上百万，对于消费市场而言是无法接受的，成本分摊、技术分摊不仅可行性强，解决方案更优质，来自博世、法雷奥、华为，中国电信等公司的专家分享了各自的方案和观点。
清华大学李克强教授表示，“自动驾驶时代，本地属性要求更加强烈，将来的自动驾驶产品一定有每个国家工况的自动驾驶产品。可以认为既会有日本本地属性的自动驾驶产品，当然也会有属于中国本地属性的自动驾驶产品，所以我们对适应中国本地属性的产品取了一个名字叫“中国方案的自动驾驶”。
这是因为无论是自动驾驶中用到的信息基础设施，地图、定位、通信还是联网运行平台，都必须符合本地国情，未来中国要真正推动自动驾驶，一定会包括云控基础平台、高精度动态地图基础平台、车载终端基础平台、计算基础平台、信息安全基础平台。
笔者认为，这将改变汽车行业，特别是国外品牌惯有的产品、技术研发和产业链配套模式，有助于提升中国汽车产业上中下游整体竞争力！
3、协同创新格局初现
相对于过去一百多年形成的发动机、行驶、传动、转向、制动、电气、车身外型技术体系，智能网联汽车新构建了人、车、路一体化的技术链，整体术解决方案技术瓶颈很多，很多技术跨专业、跨行业、需要产业各参与主体协同创新才能实现。
清华大学李克强教授介绍到，中国从国家层面制定了三横两纵的技术体系，并强调“我国应加速构建适应中国方案的智能网联汽车产业生态，在核心零部件产业、整车制造、商业模式、产业布局等方面提升竞争力。”
现实的情况是，国内各汽车品牌当前智能网联汽车技术研发水平参差不齐，需要更强的整体投入力度及产品迭代优化节奏，借助第三方技术服务是条捷径。
中国汽研副总经理周舟在会议现场分享了i-VISTA智能汽车指数中心在测试评价、技术研发方面的成果及服务能力，i-VISTA于2016年在中国汽研礼嘉园区正式启用，已建成5G封闭试验区、5G可控全网联模拟城市乡村高速试验示范区和覆盖全国85%以上道路环境的复杂开放道路，为标准法规研究、前沿技术测试验证、关键技术融合应用、多场景产业化示范探索等提供丰富的测试环境，助力智能网联汽车和智慧交通产业的健康发展
4年多的时间里，i-VISTA开创了全球首个直面C端的智能汽车测评体系-中国智能汽车指数，面向全社会发布了30款国内外主流智能车型的测评结果，亦具备提供测试评价综合解决方案，开发测试评价软硬件工具，策划智慧交通综合解决方案的能力，为40多家国内外企业提供技术咨询服务。
会议期间，i-VISTA蒲科长还展示了测试评价软硬件工具，包括已开发的出场景构建工具、仿真测试工具、实车测试工具等。
会议现场还有来自国内外各主机厂、零部件公司、TI通信公司、科研院所专家的技术分享，笔者的直观感受是产业协同创新的格局已然形成，这也是国际大趋势。
4、中国特色智能网联汽车生态体系
未来30年的复合型朝阳产业，智能网联汽车巨大的社会、经济、科技前景让各工业强国都意识到这是一场不能输的战役，清华大学李克强教授在会上表示，“国际上正在在加速完善智能网联汽车的政策法规，包括美国发布的自动驾驶的3.0版，包括欧洲以及发展的出行战略以及技术路线图，以及日本发布了自动驾驶的安全技术指南，以及自动驾驶相关制度的大纲。”
我国政府先后出台了《中国制造2025》、《智能汽车创新发展战略》、2017年《汽车产业中长期发展规划》、2017年《国家车联网产业标准体系建设指南（总体要求）》、2018年《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》等支撑性的政策，但跨行业的顶层设计仍需完善。
作为智能网联汽车创新中心首席科学家，清华大学李克强教授会议现场重点分享了家智能网联汽车创新中心牵头，联合国内10多家顶级高校、部委科研院所、汽车、IT、通信公司编写的《智能网联汽车信息物理系统参考架构1.0》，构建了支持车路云协同控制、面向业务可灵活定制、技术中立可持续演进的设计方法和参考框架，从产业、功能、物理和通信四个视图描述架构，形成基于参考架构的模型／模型库、设计工具。
《智能网联汽车信息物理系统参考架构1.0》的问世，将推动中国特色的智能网联汽车生态体系的构建，将智能网联汽车产业拔到新高度，世界范围内只此一家。
5、商业化挑战
从落地情况来看，我国从2015年就推动在全国范围内推进智能网联汽车示范区的建设，至2019年初包括北京、河北、上海、重庆、浙江、长春、武汉、无锡等城市在内，至少已有20个，覆盖半封闭、开放道路等形态。
但面向私人消费者领域，市场需求爆发点仍不足，从各汽车品牌新车计划看，预计5年内，越来越多的A级、B级家用车将部署L2~L3配置，但笔者认为单车智能走到这一步将会陷入商业化瓶颈期，L3/L4/L5 高等级智能网联汽车要彻底面向私人消费市场，需要“聪明的车+智慧的路”，这其中面临多重挑战。
多位与会嘉宾分享时对这点都有清晰的共识，总结下来，挑战主要存在以下几个方面：相关标准和法规需尽快完善；包括芯片、操作系统、计算平台，高性能传感器、线控底盘、汽车AI等产业链技术体系需进一步强化；路网等基础设施的建设、管理、投资回报商业模式不清晰；跨产业生态协同机制不健全；社会接受度需要时间检验等。
这些挑战当然也存在于其它国家，有道是“重赏之下必有勇夫”，希望明年这些挑战能找到部分答案。
在会上我们还看到了中国汽车产业圈的很多老朋友，像中国汽研董事长李开国、中国汽车工业协会副秘书长叶盛基等，都在为产业发展谏言献策。
很多人认为，智能网联化和电动化一样，都是中国汽车产业弯道超车的机遇，笔者倒认为智能网联化更像是直道赛跑，纯粹就是比谁更快！
汽车质量家：www.autoqa.cn
上海沐睿科技服务有限公司是一家创新型的汽车工程技术服务公司，具备Reach、VOC、ELV环保法规评估一站式解决方案，为客户提供从初步想法到最终产品的全程支持，包括：项目的确定、设计、开发，直到材料、组件和系统的测试。此外，还包括项目管理和人员调配等服务。近十年来，整合汽车行业咨询，从车身、底盘、电子电器、智能化、动力系统、内外饰、环保法规等多方面纵向数据积累，并成功通过以品质创新，加强技术合作，孵化多家二方及三方实验室能力提升，与学术界和政府多方面协作的创新中心，促进自主创新和开放合作。
自动驾驶离我们还有多远？这场“最难”比赛或许能给你答案
2019-09-04 15:42:38 来源: 作者: 雍黎
自动驾驶有多远？近日，2019 i-VISTA“中国电信5G杯”自动驾驶汽车挑战赛重庆举行，大赛围绕自动驾驶的各方面需求设置了四大赛事，吸引了来自国内外车企、高校、研究机构、科创公司的43个专业车队，以及36名个人参赛，全面地对汽车自动驾驶技术水平、商业化进程和实际应用进行了“透析”。
“最难考场”进行自动驾驶全方位大考
山城重庆的立体交通，让很多驾驶员叫苦，在这样极为特殊的交通地形下比拼自动驾驶，这次比赛被许多业内人士称“全能型考场”，也是“最难考试”。
为了全面测试自动驾驶的水平，大赛的四项赛事将场地分别设置在不同的地方，真实的体验山城不同的交通场景。ADAS驾驶辅助系统挑战赛和自动驾驶创新应用挑战赛在白云湖公园；自动驾驶城市交通场景挑战赛在中国汽研礼嘉园区举行，模拟了各种现实交通中会碰到的复杂交通场景；自动驾驶商业化进程挑战赛则首次将比赛场地设置在真实的高速公路，这段11公里长的高速路具有重庆独有的天然弯道、起伏的坡道和特殊的桥梁。
比地形更为严酷的是山城酷热的天气。在城市交通场景挑战赛中，就有数个车队因天气炎热等原因导致系统故障，不得不放弃比赛。在自动驾驶商业进程挑战赛中，因为持续高温，地表温度超过70℃，极易造成自动驾驶车辆系统失效，赛事官方决定将竞速段最高限速由最初设定的时速100公里调整为60公里。“大家都认为这是个遗憾，但在安全第一的比赛原则下，降低比赛速度是合理决定。”赛事官方负责人表示。
自动驾驶各项考验难点不断
除了外界环境的严酷，本次比赛的设置也是难题不断。
在首日举行的基础驾驶辅助系统挑战赛中，为了检测参赛车辆AEB（紧急制动）系统在实际驾驶中的功能，大赛甚至专门设置了一个“鬼探头”的场景，在参赛车辆前进的路上，有假人突然闪出，让绝大部分车队“折戟”于此。而在APS（自动泊车）挑战赛上，45°斜向车位的泊车入位，同样难住了绝大部分的车队，包括不少国外知名品牌都领取了“鸭蛋”。
城市交通场景挑战赛是唯一对应自动驾驶L5的赛项，也被戏称为是“最强车脑挑战赛”。根据比赛规则，参赛的车队需要在12分钟之内完成区安全类、效率类、信息服务类、通信和定位能力类在内的18个场景，而其中3个随机场景进行2类不同工况的操作，以此考验参赛车辆的感知、快速决策能力，以及对城市典型道路、交通场景自适应的综合能力等。
为防止参赛车辆根据一些固定的比赛场景信息，在系统程序中预先“打点”，本届挑战赛特别增加了部分场景的随机性，如在合流道等场景下，参赛车辆驶出匝道、并入主道时，会随机遇到主路上行驶的车辆。
“真的是太难了。”多支车队在赛道上遭遇意外失误，因而在中途退出比赛，甚至还有在开赛前因设备调试问题便早早退出了比赛，其中包括去年挑战赛获得冠军的车队。
而在自动驾驶商业进程挑战赛中，除了比拼竞速和参赛车辆在拥堵路段通行、主动超车、随机车辆干扰、主车跟随、施工限速绕行等场景中的反应，还将参赛车辆行驶的稳定性纳入到考评项中，对自动驾驶车辆的乘坐舒适性提出了要求。
自动驾驶技术离L5还很远
“难，就是希望能发展问题，解决问题。”中国汽车工程研究院股份有限公司副总经理、赛事组组长周舟表示，大赛设置的这些比赛场景涵盖了对自动驾驶L1—L5各阶段技术的考评，就是希望能推动自动驾驶的“实用化、产业化、商业化”发展。如城市交通场景挑战赛的初衷，就是为了考验自动驾驶汽车在接近真实的城市复杂环境下的反应能力。
重庆邮电大学教授朴昌浩表示，就场景的多样性、复杂性等方面而言，此次比赛向业内和公众展示了未来自动驾驶所面对的真实场景，以及目前自动驾驶技术的真实水平。
“目前无人驾驶汽车已经可以在一些限定场景中应用。”获得城市交通场景挑战赛一等奖的星途车队代表徐大中介绍，比如说在矿山、港口等这些限定场景中的自动驾驶车辆，在这些场景中车辆的速度、所需处理的数据量以及环境变化等因素都没有那么大，因此可以实现汽车的无人驾驶，比如该车队此次参赛的自动驾驶观光车已经在一些地方试点运营，且运营情况良好。
“不过在某个L5难度的场景下完成挑战，与该车辆自动驾驶技术整体达到L5是两个概念。”中国通用技术集团检验检测认证工作组副组长谢飞指出，因为实际交通场景的复杂程度，并不是一个赛场能够涵盖完的。
“在无人驾驶汽车的众多难题中，最主要的还是如何让汽车自身对道路上收集到的海量信息进行处理分析并做出决策，而这一块又依赖于人工智能的发展。但人工智能本质上是一个多比较优化问题，它无法做出人一样的创新、决策，它只能在一个有限的数据库里寻找一个类似的最优解。”北京联合大学讲师孙浩说道，这也表明我们距离真正的无人驾驶还有一段很长的路要走。
自动驾驶比赛现场 主办方供图
2019-09-04 15:42:38 来源: 作者: 雍黎
自动驾驶有多远？近日，2019 i-VISTA“中国电信5G杯”自动驾驶汽车挑战赛重庆举行，大赛围绕自动驾驶的各方面需求设置了四大赛事，吸引了来自国内外车企、高校、研究机构、科创公司的43个专业车队，以及36名个人参赛，全面地对汽车自动驾驶技术水平、商业化进程和实际应用进行了“透析”。
“最难考场”进行自动驾驶全方位大考
山城重庆的立体交通，让很多驾驶员叫苦，在这样极为特殊的交通地形下比拼自动驾驶，这次比赛被许多业内人士称“全能型考场”，也是“最难考试”。
为了全面测试自动驾驶的水平，大赛的四项赛事将场地分别设置在不同的地方，真实的体验山城不同的交通场景。ADAS驾驶辅助系统挑战赛和自动驾驶创新应用挑战赛在白云湖公园；自动驾驶城市交通场景挑战赛在中国汽研礼嘉园区举行，模拟了各种现实交通中会碰到的复杂交通场景；自动驾驶商业化进程挑战赛则首次将比赛场地设置在真实的高速公路，这段11公里长的高速路具有重庆独有的天然弯道、起伏的坡道和特殊的桥梁。
比地形更为严酷的是山城酷热的天气。在城市交通场景挑战赛中，就有数个车队因天气炎热等原因导致系统故障，不得不放弃比赛。在自动驾驶商业进程挑战赛中，因为持续高温，地表温度超过70℃，极易造成自动驾驶车辆系统失效，赛事官方决定将竞速段最高限速由最初设定的时速100公里调整为60公里。“大家都认为这是个遗憾，但在安全第一的比赛原则下，降低比赛速度是合理决定。”赛事官方负责人表示。
自动驾驶各项考验难点不断
除了外界环境的严酷，本次比赛的设置也是难题不断。
在首日举行的基础驾驶辅助系统挑战赛中，为了检测参赛车辆AEB（紧急制动）系统在实际驾驶中的功能，大赛甚至专门设置了一个“鬼探头”的场景，在参赛车辆前进的路上，有假人突然闪出，让绝大部分车队“折戟”于此。而在APS（自动泊车）挑战赛上，45°斜向车位的泊车入位，同样难住了绝大部分的车队，包括不少国外知名品牌都领取了“鸭蛋”。
城市交通场景挑战赛是唯一对应自动驾驶L5的赛项，也被戏称为是“最强车脑挑战赛”。根据比赛规则，参赛的车队需要在12分钟之内完成区安全类、效率类、信息服务类、通信和定位能力类在内的18个场景，而其中3个随机场景进行2类不同工况的操作，以此考验参赛车辆的感知、快速决策能力，以及对城市典型道路、交通场景自适应的综合能力等。
为防止参赛车辆根据一些固定的比赛场景信息，在系统程序中预先“打点”，本届挑战赛特别增加了部分场景的随机性，如在合流道等场景下，参赛车辆驶出匝道、并入主道时，会随机遇到主路上行驶的车辆。
“真的是太难了。”多支车队在赛道上遭遇意外失误，因而在中途退出比赛，甚至还有在开赛前因设备调试问题便早早退出了比赛，其中包括去年挑战赛获得冠军的车队。
而在自动驾驶商业进程挑战赛中，除了比拼竞速和参赛车辆在拥堵路段通行、主动超车、随机车辆干扰、主车跟随、施工限速绕行等场景中的反应，还将参赛车辆行驶的稳定性纳入到考评项中，对自动驾驶车辆的乘坐舒适性提出了要求。
自动驾驶技术离L5还很远
“难，就是希望能发展问题，解决问题。”中国汽车工程研究院股份有限公司副总经理、赛事组组长周舟表示，大赛设置的这些比赛场景涵盖了对自动驾驶L1—L5各阶段技术的考评，就是希望能推动自动驾驶的“实用化、产业化、商业化”发展。如城市交通场景挑战赛的初衷，就是为了考验自动驾驶汽车在接近真实的城市复杂环境下的反应能力。
重庆邮电大学教授朴昌浩表示，就场景的多样性、复杂性等方面而言，此次比赛向业内和公众展示了未来自动驾驶所面对的真实场景，以及目前自动驾驶技术的真实水平。
“目前无人驾驶汽车已经可以在一些限定场景中应用。”获得城市交通场景挑战赛一等奖的星途车队代表徐大中介绍，比如说在矿山、港口等这些限定场景中的自动驾驶车辆，在这些场景中车辆的速度、所需处理的数据量以及环境变化等因素都没有那么大，因此可以实现汽车的无人驾驶，比如该车队此次参赛的自动驾驶观光车已经在一些地方试点运营，且运营情况良好。
“不过在某个L5难度的场景下完成挑战，与该车辆自动驾驶技术整体达到L5是两个概念。”中国通用技术集团检验检测认证工作组副组长谢飞指出，因为实际交通场景的复杂程度，并不是一个赛场能够涵盖完的。
“在无人驾驶汽车的众多难题中，最主要的还是如何让汽车自身对道路上收集到的海量信息进行处理分析并做出决策，而这一块又依赖于人工智能的发展。但人工智能本质上是一个多比较优化问题，它无法做出人一样的创新、决策，它只能在一个有限的数据库里寻找一个类似的最优解。”北京联合大学讲师孙浩说道，这也表明我们距离真正的无人驾驶还有一段很长的路要走。
自动驾驶比赛现场 主办方供图
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