近日，颇有“风向标”意味的中美两份自动驾驶车辆道路测试报告先后出炉。一份来自素有“自动驾驶圣地”之称的美国加州，由当地车辆管理所公布的《2019年自动驾驶脱离报告》（以下简称“加州报告”），主要内容是2019年度在加州开展自动驾驶道路测试车企的脱离率（即自动驾驶车辆每行驶多少公里需要人工接管一次）；另一份则是由北京智能车联产业创新中心发布的《北京市自动驾驶车辆道路测试报告（2019年）》（以下简称“北京报告”），不仅包括2019年度发布的自动驾驶政策、标准和应用示范情况，同时还详细介绍了这一年来北京自动驾驶企业在开放道路和封闭道路上开展测试的具体情况。

虽然只是两个地区的自动驾驶测试报告，但从这两份报告中，能看出中美两国在自动驾驶道路测试管理思路、技术路线和发展水平的差异。近年来，在谷歌、特斯拉所热衷的单车智能之外，中国已经走出了一条以车路协同来实现自动驾驶技术方案尽快落地的另一条道路，从目前的发展情况来看，后者，说不定会走得更快。详见14～15版。

管理思路：松散型VS严格型

2月27日，加州报告正式发布，主要公布了在加州进行自动驾驶车辆道路测试车企的三项数据，包括测试车辆数量、测试里程和脱离次数。作为曾经被视为衡量车企自动驾驶技术水平的重要标志，脱离率以及加州报告正饱受质疑，质疑者不少都是美国本土企业。

相较之下，3月2日发布的北京报告显得更加全面且详细，在详细阐释和分析自动驾驶测试的脱离率及其原因以外，北京报告进一步介绍了去年在封闭试验场的各类专项和综合能力评估测试结果。“作为国内惟一一个已经连续两年都公布自动驾驶车辆道路测试报告的城市，北京市在推动国内自动驾驶发展方面取得的成绩有目共睹。”中国人工智能学会智能驾驶专业委员会副秘书长王羽在接受《中国汽车报》记者采访时表示，“从这两份报告可以看出，中美两国在自动驾驶车辆道路测试管理思路上的差异。”

■车企“操作”空间大加州报告受质疑

从2015年起，加州车辆管理所要求，获得自动驾驶路测资质的公司每年1月1日前上交一份自动驾驶年度报告，总结测试过程中经历的所有自动驾驶脱离事件，包括测试车队规模、测试里程、接管次数（以及每次接管情况说明），加州车管所再根据各公司提交的数据，汇总成每年发布的《自动驾驶脱离报告》。

这份报告在自动驾驶领域，曾经被视为衡量全球车企自动驾驶技术水平的重要标准，每次发布都会引发全球汽车行业的极大关注。但近年来，加州报告受到了不少质疑，除了因为报告的指标太过单一以外，更重要的是，由于缺乏对“脱离”的确切和统一定义，留给车企太多的“操作”空间，导致横向比较脱离率缺少意义。美国南卡罗莱纳大学法学院教授布莱恩特·史密斯指出：“不管是监管机构还是公众，都不具备足够的专业知识、资源或时间来完全理解这一切是如何运作的，报告的可信度更多取决于开发和部署自动驾驶的企业是否值得大家信任。”

■北京路测严谨引导重视安全和可靠性

在王羽看来，北京报告在积累了大量宝贵数据与资料的基础上，为接下来政策法规、技术标准以及技术升级和场地管理等方面都提供了重要的参考和借鉴。更重要的是，北京报告在探索自动驾驶测试的“中国方案”，在国际上发出了中国声音。

正如清华大学教授、汽车安全与节能国家重点实验室主任李克强所言，汽车发展到自动驾驶时代，特别是智能时代，本地属性要求会更加强烈。换句话说，将来的自动驾驶产品一定是与每个国家工况相适应的产品。既然可以断言未来中国的自动驾驶一定是“中国方案”，那么，在自动驾驶道路测试管理的流程和体系方面，也需要具备“中国特色”。

虽然同样提及自动驾驶脱离，但北京报告并没有披露各企业测试过程中发生脱离的次数。“北京市不对各企业的MPI（Miles Per Intervention，每行驶1000英里需要人工干预次数）进行比较，目的在于避免企业造假，玩数字游戏，引导企业重视安全、踏实积累路测经验、推动技术产品化。”北京智能车联产业创新中心相关负责人强调，北京自动驾驶道路测试更重视安全和数据的可靠性。

值得一提的是，在脱离率的数据披露方面，北京报告数据显示，86％的脱离是由于测试人员更换数据记录设备、需重新规划路径或个人原因导致，只有14％的脱离是由于策略缺陷、人工安全防御、系统故障等造成，显而易见，第二类的脱离价值要远高于前者。

■“松”，激发创新“严”，注重安全

同时在加州和北京两地开展自动驾驶车辆测试的小马智行，其北京研发中心负责人李衡宇曾告诉记者，与加州相比，北京的道路测试增加了封闭场地5000公里训练和能力评估考试，在监管方面，企业除了提交脱离报告，还需提交测试计划，并有实时的视频监控和车辆位置监控等。据了解，北京采用了实时监测的模式，通过自动驾驶车辆道路测试监管平台，可以精准到开放测试道路电子围栏、驾驶员（安全员）甄别及测试情况监控、测试车辆历史轨迹追溯等。

显然，与加州的“松散型”管理风格大相径庭，北京对自动驾驶车辆的测试管理更加严格。当然，有一部分原因是因为国内交通状况更加复杂。清华大学苏州汽车研究院智能网联中心主任戴一凡指出，客观而言，中国的道路交通场景更加复杂，包括道路基础设施的完善程度以及社会车辆的驾驶行为习惯等，都与国外有很大的不同。基于此，国内监管更严格，这也是不同国家的实际交通状况决定的。

“其实两地的监管一松一严，充分体现了两个国家相关部门管理风格的不同。”一位不愿透露姓名的业内人士表示，加州门槛更低，给予企业更多自由，从某种程度上而言有利于创新；北京虽然“手伸得较长”，从另一方面看也给予了企业很多帮助和支持。例如2019年由智能车联推出的“星火计划”，累计向20余家企业、科研团队和行业协会等提供了1160小时的优惠服务，为企业和科研团队节约了千万余元研发资金。“更重要的是，细致而严苛的管理有利于防止出现严重的交通安全事故，避免影响自动驾驶道路测试整体发展进程。”该人士如是说。

技术路线：单车智能VS车路协同

可以看到，在加州报告中，惟一的主体是开展测试的汽车企业；在北京报告中，除了关注企业以外，政策、标准和场景等，这些都是重要内容。“中国在智能网联汽车技术领域布局的思路与美国有所不同，这一点从两份报告中也可以比较得出。”王羽告诉记者，美加州报告更关注单车智能，这也是大多数国外自动驾驶企业选择的技术路线，相较之下，中国走的则是智能网联、车路协同发展的道路。此外，北京报告系统化突出，除发布了产品智能化水平，还就测试场地和道路开放情况等作出了详细介绍，体现了双方在产业发展方面的不同理念，一方希望以一家优秀的企业带动整个产业链的进步；另一方则希望产业链精诚合作、优势互补，最终实现整体的协同发展。

■单车智能遇瓶颈

以Waymo为代表的美国企业，一直都是坚定的单车智能派选手，优步、特斯拉、通用Cruise等走的也基本上都是这条路线。

在这一条技术路线拥护者的眼里，只要通过详细拆解人类驾驶汽车的行为，不断改进算法，提高机器的智能水平，就能实现真正的无人驾驶。业内专家认为，人类因为自身的局限性以及情绪的波动性，完全无法和机器匹敌。

首先，在感知方面，由于天气、视线盲点及自身的身体疲劳、反应速度、情绪等诸多原因，人类驾驶员在观察方面存在盲区，并将基于这些盲区做出不安全的决策。

其次，在决策层面，以AlphaGo为代表的机器智能已经证明了在速度、精确度等方面，机器确实可以远超人类，并且保持长期的可重复性。机器通过线控系统将信号传递到汽车的转向系统、制动系统和传动系统，可以确保信号的快速性以及准确性，能够避免“错把油门当刹车”这一类的失误。

最后，只有当积累到一定驾驶里程，人类驾驶员成为“老司机”后，才能达成“眼手脚”的协同配合。相对的，机器学习可以极大加快学习的过程和进度，使得协同配合的达成时间大大缩短，出手就是“老司机”水平。

然而，这一切随着自动驾驶研发工作的深入遇到了瓶颈。特别是在现阶段，传感器还存在缺陷，人工智能技术还不是很成熟，很多危险的场景凭单车智能还无法安全应对，比如前方大型车遮挡住红绿灯。2019年4月，当时福特汽车新上任的首席执行官吉姆·哈克特在接受媒体采访时坦言，完全的无人驾驶汽车到来仍需时日，大家对于无人车的普及过于乐观。

■车路协同或走得更快

鉴于单车智能来实现高级别自动驾驶还存在较大的局限性，以中国为代表的车企走上了V2X车路协同的另一条道路，同时在车端和路端安装各种传感器，打造“聪明的车＋智慧的路”，让人、车、路、云高度融合，互为补充，促成智慧出行。

这一理念之所以能够在国内汽车行业中迅速“生根发芽”，主要原因有两方面。首先，中国拥有强大的体制优势。近几年来，全国各地纷纷加码布局“智慧城市”“智慧交通”，道路的基础设施改善步伐大大加快。这一点在北京报告中充分凸显：2017年，在北京市经济技术开发区已建设支持车路协同的测试道路12公里（7个路口），2019年迅速扩建到了40公里，包含36个路口。据悉，截至2019年底，智能车联联合北京千方科技股份有限公司在中关村自动驾驶创新示范区环保园、北京经济技术开发区、北京CBD等道路上已部署近百套V2X设备。

其次，我国在通信领域以及互联网行业具备全球领先的优势，汽车企业与信息通信和互联网等领域的骨干企业展开深入合作，形成跨产业协同机制，集中突破智能汽车关键核心技术瓶颈，提升智能汽车基础试验条件和综合服务能力，推动我国智能汽车行业更快、更好发展。王羽认为，在体制优势叠加中国通信和互联网企业优势的基础上，中国的智能网联汽车发展有望走得更快。

■以一带十和产业生态系统

加州报告之所以更关注企业，表面看是因为美国车企走单车智能路线，行业就将更多的注意力集中在汽车产品本身上，而更深层次的原因是产业发展的模式不同。王羽分析：“与美国希望用一款优秀的产品，以一带十带动整个产业链发展的做法不同，我国更希望从生态上、系统性上、产业链上来推动整个产业的共同发展。”

这一发展模式与智能手机相近。在美国，苹果一家公司的成功就带动了上下游许多相关产业和企业的共同进步，但对于中国来说，光有华为这样知名的科技公司还远远不够，需要在操作系统、零部件供应链等各个方面同时开展布局，才能取得系统性的突破。

前不久，我国11部委联合发布的《智能汽车创新发展战略》（以下简称《战略》）明确提出，中国智能汽车的发展路线和发展模式，不仅仅关注单车智能，也要重视智能网联和云控。尤其值得强调的是，在发展汽车产业的同时，《战略》也同样加强了基础设施、政策法规和交通同步发展的重视程度，强调要多部门多行业协同发展。

“智能汽车是一个生态构建的系统工程，生态构建的过程中需要所有局部环节和整体有机统一，互相包容并举，才能构建稳固的产业生态。”王羽表示。

发展水平：技术强悍VS里程领先

对比加州报告和北京报告，记者发现百度的几项指标均为第一名。在北京报告中，百度2019年的测试总里程和测试车辆数量两项数据均位列第一，分别是75.4万公里和52辆；在加州报告中，百度首次以每行驶18050.03英里（约合29048.71公里）需要进行一次人工接管的成绩，成功超越了Waymo，登上了加州报告中MPI排行榜的冠军宝座。

事实上，单纯按照MPI排名的话，有5家中国企业挤进了前十，占据半壁江山，名次也都比上年有不同程度的提高。中国车企的自动驾驶水平已经赶超美国了吗？

■测试里程差距缩小

虽然美国较早开展自动驾驶测试，但从测试规模数据来看，双方的差距逐渐缩小。在2019年度于加州开展自动驾驶测试的36家公司中，Waymo以234万公里测试里程遥遥领先，其次是通用Cruise的133万公里，后续的企业测试里程除小马智行、百度、nuro和zoox突破10万公里，其他都较少。与国外相比，中国自动驾驶道路测试开展较晚，2019年在北京开展自动驾驶道路测试的企业中，百度以近90万公里的测试里程位居第一，其次是小马智行，全年共测试了12万公里，整体情况与美国类似。

“道路测试规模是评价企业自动驾驶技术的重要标尺，从测试里程来看，中国头部企业与国外差距逐步缩小。”据北京智能车联产业创新中心相关负责人介绍，事实上，截至2019年12月，百度Apollo车队在全国范围内的总测试里程，已经累计超过了300万公里，覆盖北京、武汉、沧州和长春等23个城市。

■我国缺乏核心技术

在王羽看来，除了车联网的优势以外，中国汽车企业在感知、决策以及执行三大层面仍与国外存在不同程度的差距。近年来进步较为显著的是在感知层面，尤其是国产激光雷达发展较快；在决策层面，百度开发了Apollo平台，也具备与国际先进水平一争长短的基础。

“在系统感知领域，博世仍然拥有较大的话语权，尤其是在整体集成能力方面；在执行层面，如线控领域属于传统汽车业务范畴，中外车企的产品差距依然不小。”一位不愿透露姓名的企业人士指出，整体看来，中外车企的自动驾驶技术水平越来越接近，但这主要在于不少车企都采用了国外的先进零部件和集成技术，国内对于自动驾驶核心技术和关键零部件的掌握，尤其是硬件，还有很长的一段路要走，可以说，与国外还没有处在同一个发展阶段。

■“冷静期”晚于美国

由于自动驾驶技术成本高居不下、传感器车规级程度较低、高精度地图无法实时更新、自动驾驶能力无法达到商用要求等，全球自动驾驶汽车企业正处于“冷静期”。“美国企业大概在2018年前后开始‘冷静’，Waymo和通用Cruise早就推迟了在2019年开启商业计划的进程。”上述企业人士表示，国内车企稍微晚一些，基本上2019年前后开始陆续认识到自动驾驶无法一蹴而就。

在戴一凡看来，从去年开始，我国自动驾驶产业从喧嚣转为冷静，越来越多的国内企业告别浮躁心态，变得更加理性和实际，从过去大而全的技术解决方案转向寻求更容易落地的细分技术。

毋庸置疑，在实现量产之前，自动驾驶技术仍旧面临着诸多挑战，产业界也已经意识到，要实现高度自动驾驶的产业化，还需要相当长的时间。