汽车厂商如何对自动驾驶进行性能试验？

自动驾驶汽车时代正在向我们走来，全球汽车巨头在这一领域展开时间与智慧的赛跑。举几个例子吧，2017年底沃尔沃开始了由真实的普通用户参与的自动驾驶测试项目，梅赛德斯—奔驰也开始了在全世界范围内的对其自动驾驶技术进行测试。 Drive Me是沃尔在2013年沃宣布启动的一个大规模自动驾驶测试项目，目的是要用技术手段解决实际交通中可能遇到一些问题，比如堵车、疲劳、停车难等问题。2015年3月，沃尔沃在北京完成“Drive Me”的亚洲首测，最初启动时就有的全自动泊车、自适应巡航的功能，这次沃尔沃还给我们带来了一些的令人惊喜的技术，比如湿滑路面预警系统、行人防撞系统、全自动泊车系统等等。其中我最喜欢的一项就是湿滑路面预警系统。当系统检测到湿滑路面，系统会马上给驾驶员发出有关道路的危险预警并上传云端服务器，随后服务器将这条信息发往2公里内将要经过该路段的车辆，提示信息内容包括警示图标及车辆距离该路段的距离。时间来到2017年底，沃尔沃公司更是再度发力，在获取用户数据方面做出大手笔。正式启动由来自各行各业的普通用户参与自动驾驶测试项目，这个项目的就是收集足够多的数据，从用户的驾驶习惯、紧急反应、驾驶水平等方面来分析人车交互系统的程度，为自动驾驶的进一步开发奠定基础。所有用户的实测数据将在该自动驾驶汽车的开发过程中起到至关重要作用。 相较于沃尔沃注重于由普通用户来对自家技术进行测试来收集数据，奔驰的自动驾驶的性能试验则是着重于通过零部件供应商的合作，在实际的路面上进行测试。德国戴姆勒集团总裁蔡澈在2018年北美车展上表示，奔驰目前并不急于进入4级自动驾驶领域。他们将专注于3级自动驾驶的研发。目前奔驰还是希望由驾驶者操控汽车。这符合奔驰以往的注重驾驶体验的公司理念。他们的着重点在于对摄像头和传感器的性能提升上，使用摄像头、毫米波雷达等接近量产的传感器，看看能不能实现非简单路况的自动驾驶。于是，今年初，奔驰的测试车上出现了最新一代的传感器，激光雷达的身影，与此同时，在最新的系统里搭载了深度学习GPU，使得车辆能够在黑夜环境下也能面对各种复杂的路况。激光雷达探测检测障碍物的算法简单，所以响应速度相当迅速，而且最重要的是，在障碍物追踪方面激光雷达可以很好兼顾实时性。 在我看来，对于自动驾驶的性能试验并不仅仅在于无人驾驶的级别能达到多高级，更多的则是在遇到那些突发情况时，能够相比人类驾驶员真正做到快速准确合理的应对这些问题，而这也正是目前很多厂商大力推动自动驾驶技术发展的初衷：为了让道路交通更安全。 所以，只有在公共道路上进行测试，才能更准确的检测出自动驾驶系统的可靠性，从而为自动驾驶技术的普及奠定基础。

技术方面上可以分为：虚拟化测试和实际测试两种。 在自动驾驶进行性能测试的初期，会先进行虚拟测试，然后根据虚拟测试的反馈结果，安排进行实际测试，只有两项测试都通过了，才算是一套完善的自动驾驶系统。 自动驾驶汽车仍处于早期发展阶段，还没有哪个企业接近实现了大规模部署全自动驾驶的汽车，想要实现自动驾驶汽车覆盖全球的目的，并不想想象中那样简单，但是还是有很多企业跃跃欲试，参与其中的企业越多，对自动驾驶功能真正的落地的帮助也许会更大一些。 全自动驾驶的实现需要科技公司和传统汽车厂商两者合作才能达成，以Waymo和Uber为代表的硅谷科技公司在技术上处于领先地位，而传统车企大部分还没有准备推出自动驾驶汽车项目，因此不能很好的衔接，自动驾驶功能想要大规模推向市场，还有很长的路要走。目前来说Waymo是自动驾驶汽车行业的领先公司，该公司开发出了雷达传感器、优于其他品牌的雷达系统。Uber的自动驾驶汽车技术比Waymo相对差一些，但还是有很大希望可以追上Waymo的，而且Uber与沃尔沃已经达成合作协议，将打造数千辆自动驾驶汽车。前有Waymo和Uber，身后还有很多公司盯着这个领域虎视眈眈的，未来鹿死谁手还是未可知的。