自动驾驶系统“测试”的“要求”与“规范体系”

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自动驾驶系统测试的要求与规范体系

    自动驾驶技术作为汽车产业智能化转型的核心领域，其测试验证环节直接关系到技术的安全性和可靠性。随着自动驾驶等级的提高，传统的测试方法已无法满足需求，测试验证体系正从单一实车测试向”多支柱”验证方法转变，形成仿真测试、硬件在环测试和实际道路测试的综合验证框架。我国已牵头制定多项国际标准，构建了覆盖基础、场景构建和场景应用的三层标准体系，为自动驾驶技术的验证和应用提供了规范化指导。本文将系统梳理自动驾驶系统测试的必要性、方法论和具体规范要求，为相关企业、研究机构和监管部门提供参考。

一、自动驾驶系统测试的必要性与方法论

    自动驾驶系统测试的必要性主要体现在四个方面。首先，自动驾驶汽车需要完成上亿英里的测试里程才能验证其安全性，根据行业专家估算，自动驾驶汽车至少需要上亿英里的完整测试里程，消耗大约500年的驾驶时间才能证明其故障率低于人类驾驶员。其次，自动驾驶技术复杂度高，涉及感知、决策、控制等多模块协同工作，任何单一模块的故障都可能导致系统失效。第三，自动驾驶系统面临多样化的交通场景和极端情况，包括恶劣天气、突发障碍物、复杂交通流等，这些场景难以在实际道路上完全复现。最后，自动驾驶技术发展迅速，测试验证需要能够适应技术迭代的高效方法。

    基于上述必要性，自动驾驶系统测试形成了三种主要方法：虚拟仿真测试、硬件在环测试和实际道路测试。这三种方法各有优势，共同构成完整的测试验证体系。

    虚拟仿真测试通过构建数字化的交通场景，模拟自动驾驶系统在各种复杂环境下的表现。这种方法具有成本低、效率高、安全性好等特点，可以反复测试极端场景，而无需承担实际道路测试的风险和成本。根据资料，虚拟仿真测试已成为自动驾驶研发的先决条件，是新时代智能网联汽车研发过程中不可替代的一环 。测试场景库需包含2000+标准化场景，覆盖城市道路、高速公路和特殊环境等多类场景 。虚拟仿真测试的评价指标包括碰撞相关指标、路径偏离指标和交通流量指标等，用于全面评估系统性能 。

    硬件在环测试则是在虚拟仿真基础上进一步接近实车测试的方法。硬件在环测试平台由车辆仿真层、传感器仿真层、场景仿真层和硬件电子控制单元层组成  ，通过实时机和硬件IO接口对接真实的ECU，在实时环境中进行算法测试。这种方法既保证了测试的真实性，又降低了测试成本，1公里封闭测试等效真实道路300公里数据采集量 。硬件在环测试主要用于验证车辆控制算法，包括自适应巡航(ACC)、自动紧急制动(AEB)、车道保持(LKA)等功能，支持上层控制算法与底层执行机构的开发与测试 。

     实际道路测试是最接近真实驾驶环境的测试方法，也是验证自动驾驶系统最终安全性的关键环节。实际道路测试分为封闭场地测试和开放道路测试两个阶段 。封闭场地测试在受控环境中进行，覆盖各种标准化场景；开放道路测试则在真实交通环境中进行，面对不可预测的交通参与者和复杂路况。实际道路测试成本高、周期长，但能够发现虚拟仿真和硬件在环测试中无法预见的问题。根据资料，北京已开放京雄高速自动驾驶测试专用道路（截至2024年5月），支持L4级车辆以120km/h速度编队行驶 。

二、国内外自动驾驶测试标准体系

    自动驾驶测试标准体系是确保测试验证科学性和一致性的基础。我国已牵头制定多项国际标准，并构建了完整的国内标准体系，为自动驾驶技术发展提供了有力支撑。

    国际标准方面，中国在自动驾驶测试场景领域取得了显著成就。2018年4月，我国向国际标准化组织道路车辆委员会(ISO/TC22)提出自动驾驶测试场景国际标准提案，获批组建自动驾驶测试场景工作组(ISO/TC22/SC33/WG9)并担任工作组召集人  。随后，我国联合德国、日本、英国、荷兰、美国等二十余个国家的专家，共同规划了一系列国际标准项目，包括ISO 34501场景词汇、ISO 34502安全评估框架、ISO 34503设计运行范围、ISO 34504场景分类，以及ISO 34505:2025《道路车辆 自动驾驶系统测试场景 场景评价与测试用例生成》。这些标准共同构成了自动驾驶测试场景的完整标准体系。

     ISO34505:2025是该系列中最新发布的标准，主要规定了自动驾驶系统测试场景的评价流程与试验方法，明确测试场景暴露率、复杂度、危险度等评价指标的判定要求，并定义了测试用例生成的一般性方法及其必要特征 。该标准的发布填补了测试用例生成环节的国际标准空白，有助于形成从概念设计到建模与仿真、从场景库建设到实际测试场地搭建的整套场景应用框架。

    国内标准体系方面，我国已建立起包含基础类、功能规范类、试验方法类和关键系统类的自动驾驶标准体系。基础类标准包括术语和定义、要素类别和场景分类；场景构建类标准包括采集平台、数据格式、数据处理和数据库接口；场景应用类标准包括功能场景、逻辑场景、具体场景、仿真测试场景和道路测试场景等 。此外，《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范(试行)》(工信部联通装〔2021〕97号)规范了智能网联汽车自动驾驶功能通用检测项目  ，包括交通信号识别及响应、道路交通基础设施与障碍物识别及响应、行人与非机动车识别及响应等八大项。

    标准体系的构建遵循”基础-场景构建-场景应用”的技术逻辑结构 。基础类标准统一了自动驾驶测试场景相关的基本概念；场景构建类标准规范了场景数据采集、处理和存储的基本要求；场景应用类标准则明确了不同测试场景下的具体测试方法和要求。这种分层架构确保了标准体系的系统性和可扩展性。

三、自动驾驶测试的具体要求与规范

    自动驾驶系统测试的具体要求涵盖车辆配置、测试环境和数据管理等多个方面，这些要求随着自动驾驶等级的提高而变得更为严格。

    在车辆配置方面，不同自动驾驶等级对硬件冗余度有不同要求。对于L4级自动驾驶系统，要求在制动、转向等关键执行环节实现双重甚至多重冗余  。具体而言，L4级自动驾驶汽车需要增加激光雷达和高精度地图，并采用多源感知融合算法；决策环节需要机器学习和深度学习算法以及更高性能的芯片；执行环节则需要在制动、转向等关键执行环节实现冗余控制  。以转向系统为例，L4级自动驾驶汽车需采用线控转向(SBW)技术，并保留机械备份（如离合器切换），确保当助力失效时仍能控制车轮  。在制动系统方面，需符合ISO 21448预期功能安全标准，采用双电磁阀设计，确保系统失效时仍能安全停车  。

    在测试环境方面，自动驾驶测试环境分为封闭场地和开放道路两类。封闭场地测试环境需满足《自动驾驶封闭测试场地建设技术指南》的要求，包括道路环境、设施配置和测试效率等方面  。具体而言，封闭测试场地需包含12%坡道、双向四车道隧道等道路环境；部署V2X通信基站（覆盖半径500米）、气象模拟装置等设施  ；测试效率需达到1公里封闭测试等效真实道路300公里数据采集量的水平 。开放道路测试环境则需根据《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范》进行分级管理，包括测试、示范应用和道路应用试点三个阶段 。

    在数据管理方面，自动驾驶测试数据管理需满足严格的安全和合规要求。测试车辆需具备完整的在线监控和历史记录能力，能够连贯保存至少90秒、保留期不少于一年的核心测试数据 ，包括车辆标识、控制模式、位置、速度、加速度、行驶方向、环境感知与响应状态、灯光信号状态、车内外360°视频及人机交互视频语音记录等。数据采集需满足运动状态采样频率≥50Hz、视频分辨率≥1920×1080、速度精度≤0.1km/h、位置精度≤0.1m、加速度精度≤0.1m/s²等指标 。数据安全方面，需采用AES-256加密算法保护数据，禁止非法跨境传输，并明确第三方机构的数据访问权限 。此外，事故数据需在24小时内上报给第三方授权机构  ，监管部门可要求企业提供事故前的数据记录，用于事故分析和系统改进。

四、自动驾驶测试流程与实施框架

    自动驾驶测试验证流程遵循”仿真测试→封闭场地测试→开放道路测试”的递进式实施框架，确保测试验证的系统性和有效性。

     仿真测试阶段是自动驾驶系统测试的起点，也是最经济高效的方法。仿真测试主要基于场景库进行，场景库需包含2000+标准化场景，覆盖城市道路、高速公路和特殊环境等多类场景 。场景库的构建方法包括基于建模软件构建场景、基于游戏引擎构建场景、基于增强现实方法构建场景和基于高精地图构建场景等 。其中，基于游戏引擎构建场景能对真实世界的光线、天气条件等做到较高程度的还原，提高仿真结果的真实感 。基于高精地图构建场景则通过融合多种真实测绘数据，生成包含精确虚拟道路的仿真场景，提高测试的针对性 。

     仿真测试的评价指标包括碰撞相关指标、路径偏离指标和交通流量指标等 。例如，在跟车行驶场景中，要求系统在城市拥堵和高速跟驰场景中对前车速度变化做出平顺响应，启动与停止响应时间不超过0.5s，以兼顾安全与乘员舒适 。在交叉口通行场景中，要求系统在让行、抢行或转弯过程中满足侧向安全距离与行驶时间的量化指标。这些指标为仿真测试提供了量化评估依据。

     封闭场地测试阶段是在仿真测试基础上进行的进一步验证。根据《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范》，封闭场地测试需完成32个试验场景，涵盖交通信号识别及响应、道路交通基础设施与障碍物识别及响应、行人与非机动车识别及响应等八大检测项目  。测试前需对车辆进行符合性检查，拍摄VIN码、外观，并确认硬件与软件版本；测试中严禁更换设备或升级软件；测试后需对数据进行分析评估，验证系统的稳定性和可靠性 。

      封闭场地测试的环境要求包括路面铺装（符合公路工程规范的混凝土或沥青铺装）、车道宽度（限速≥60km/h时车道宽3.5m–3.75m，限速<60km/h时为3.0m–3.5m）和信号灯布局（与公开道路保持一致，并定期校验其位置精度与点亮时效性）等 。这些要求确保了封闭场地测试结果与实际道路测试结果的可比性。

    开放道路测试阶段是自动驾驶系统测试的最终环节，也是最接近真实驾驶环境的验证方法。根据《北京市自动驾驶汽车条例》，自动驾驶汽车相关企业需要申请开展道路测试活动，完成道路测试并达到规定条件后，方可申请开展示范应用活动；通过安全评估后，才能申领自动驾驶车辆号牌，申请开展道路应用试点 。

     开放道路测试的区域划分和准入条件因地区而异。以深圳为例，其试点政策要求高速公路测试段部署智能道钉和雷视一体机，动态控制社会车辆与自动驾驶车辆的清空距离和安全距离 。清空距离的计算公式为：L_c = L_Ar + L_Ab + L_fc，其中L_Ar为自动驾驶车辆在反应时间内最大行驶距离，L_Ab为自动驾驶车辆发现前车骤停所需最大安全制动距离，L_fc为前车发现后方来车时换道所需最大距离  。安全距离的计算公式为：L_s = L_rr + L_rc + L_rb，其中L_rr为后方车辆在反应时间内最大行驶距离，L_rc为后方车辆换道所需最大距离，L_rb为后方车辆发现自动驾驶车辆骤停时所需的最大安全制动距离  。

     测试过程中，测试驾驶人需具备相应准驾车型驾驶证并具有3年以上驾驶经历 ，且在最近连续3个记分周期内没有被记满12分记录，最近1年内无超速50%以上、超员、超载、违反交通信号灯通行等严重交通违法行为记录，无饮酒后驾驶或醉酒驾驶机动车记录，无服用国家管制的精神药品或麻醉药品记录，无致人死亡或重伤且负有责任的交通事故记录。测试驾驶人还需经测试主体培训，熟悉自动驾驶测试评价规程、示范应用方案，掌握车辆道路测试操作方法，具备紧急状态下应急处置能力 。

五、自动驾驶测试场景库与评价体系

    测试场景库是自动驾驶系统测试的核心要素，其多样性和覆盖性直接影响测试结果的有效性和可靠性。测试场景库的构建方法主要包括基于真实数据生成、基于专家经验设计和基于组合测试生成三种方式  。

     基于真实数据生成的场景可满足大部分自动驾驶虚拟测试的要求，但难以达到全面覆盖场景的目的 。因此，通常将模拟数据及专家经验作为真实数据的补充。基于游戏引擎构建场景能对真实世界的光线、天气条件等做到较高程度的还原，提高仿真结果的真实感 。基于增强现实方法构建场景则通过对交通流的仿真，增加场景的现实图像，达到高画质、真实的渲染效果 。基于高精地图构建场景则是通过融合多种真实测绘数据，生成包含精确虚拟道路的仿真场景，提高测试的针对性 。

     测试场景的评价指标是测试用例生成和场景选择的关键依据。ISO 34505:2025标准明确了测试场景暴露率、复杂度和危险度等评价指标的判定要求。暴露率指场景在实际驾驶中出现的概率，复杂度指场景中交通参与者和交互行为的多样性，危险度指场景中潜在的碰撞风险等级。这些指标为场景库的构建和测试用例的选择提供了科学依据。

     测试用例生成方法则是将评价后的场景转化为具体的测试用例。ISO 34505标准定义了测试用例生成的一般性方法及其必要特征，包括测试目标、测试步骤、执行条件和预期结果等。测试用例生成方法主要包括基于场景分类的生成、基于参数化组合的生成和基于数据驱动的重构生成等 。这些方法能够有效覆盖自动驾驶功能测试的盲区，提高测试的全面性和效率。

六、自动驾驶测试的挑战与发展趋势

    自动驾驶系统测试面临诸多挑战，同时也呈现出清晰的发展趋势。

    测试效率与成本挑战是自动驾驶测试的首要问题。根据资料，自动驾驶汽车的测试里程需求极高，即使在较为激进的测试计划中，使用100辆车组成的自动驾驶测试车队，每天以时速64公里全天候测试，也需要数十年，甚至数百年的时间才能完成上述所需的测试里程  。这形成了L4级别自动驾驶公司的”不可能三角”局面：算法、数据和法规之间的难以平衡。因此，测试效率的提升成为行业关注的焦点。

     测试场景覆盖挑战是另一个重要问题。自动驾驶系统需要应对各种复杂和极端的交通场景，而这些场景难以在实际道路上完全复现。因此，测试场景的多样性、覆盖性和典型性直接影响测试结果的有效性和可靠性。如何构建全面覆盖各种场景的测试场景库，是自动驾驶测试面临的重要挑战。

     测试结果可比性挑战则涉及不同测试环境和方法之间的结果一致性问题。由于仿真测试、硬件在环测试和实际道路测试的环境和条件不同，测试结果之间可能存在差异，影响测试验证的科学性和一致性。因此，测试标准的统一和测试方法的规范成为解决这一问题的关键。

展望未来，自动驾驶测试技术将呈现以下发展趋势：

    测试方法的融合与创新将成为主流。随着自动驾驶技术的快速发展，单一测试方法已无法满足验证需求，测试方法将向多支柱、多维度方向发展。例如，北京亦庄高级别自动驾驶示范区已实现车路云一体化测试，结合仿真测试、封闭场地测试和开放道路测试，形成完整的测试验证体系。

    测试场景的智能化与自适应也将成为重要趋势。随着人工智能技术的发展，测试场景将从静态场景向动态场景转变，能够根据测试需求自适应生成和调整场景参数，提高测试的针对性和效率。例如，基于模糊匹配的场景重构技术可以根据测试需求，通过变换影响测试结果的要素，提供一个或多个合理且可执行的测试场景  。

    测试数据的共享与协同将成为行业共识。自动驾驶技术的发展需要大量数据支持，而数据的孤岛化限制了技术进步。因此，数据共享与协同将成为行业趋势，通过建立数据共享机制，促进自动驾驶技术的快速迭代和提升。例如，特斯拉的”影子模式”可以记录大量真实驾驶数据，用于自动驾驶算法的优化和验证  。

七、自动驾驶测试的政策与法规框架

    自动驾驶测试的政策与法规框架是确保测试安全和规范的重要保障。我国已建立”2+5+N”政策管理体系，形成覆盖”事前准入-事中监管-事后分析”的全流程监管体系。测试车辆在示范区上路测试前，需要完成审核与虚拟仿真、封闭场地测试和开放道路测试三方面的技术能力评估，进而通过意向确定、材料审核、现场审查、专家评审、资质发放等5大环节13大关键指标进行规范审核和专业指引。

    测试主体资质要求是政策框架的核心内容。根据《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则》，测试主体需具备500万以上赔付能力，测试车辆累计完成5000公里封闭场地测试。测试主体还需具备自动驾驶技术及产品研发、生产能力或运营能力，包括具有自动驾驶技术及产品研发、生产能力或运营能力的整车企业、改装车企业、零部件企业、自动驾驶解决方案企业、互联网企业、科研院所、高校、交通运输企业以及其它科技型企业。

    测试驾驶人要求同样严格。测试驾驶人需取得相应准驾车型驾驶证并具有3年以上驾驶经历，且在最近连续3个记分周期内没有被记满12分记录，最近1年内无超速50%以上、超员、超载、违反交通信号灯通行等严重交通违法行为记录，无饮酒后驾驶或醉酒驾驶机动车记录，无服用国家管制的精神药品或麻醉药品记录，无致人死亡或重伤且负有责任的交通事故记录。测试驾驶人还需经测试主体培训，熟悉自动驾驶测试评价规程、示范应用方案，掌握车辆道路测试操作方法，具备紧急状态下应急处置能力。

    数据安全与隐私保护是政策框架的重要组成部分。根据《数据安全和产业发展双重视角下的自动驾驶数据规制》研究，自动驾驶数据包括事故数据、道路测试数据、仿真数据和实际运行数据等，这些数据既涉及个人隐私，也涉及商业秘密和国家安全。因此，数据安全治理框架需要覆盖数据采集、传输、存储、使用、共享和销毁的全生命周期  ，确保数据的保密性、完整性和可用性。

    在事故责任认定方面，自动驾驶汽车发生事故后责任如何认定是社会关注的焦点。根据《北京市自动驾驶汽车条例》，交通事故的责任认定属于国家立法事权，北京地方立法无权作出规定，因此条例在这方面与国家规定进行了衔接，要求发生交通事故后由公安交管部门根据国家有关规定调查和处理，相关企业和个人应当配合事故调查处理，并按要求提供相应证据材料。此外，条例还规定自动驾驶汽车一旦”出错”，应立即进行人工干预，驾驶人或者安全员应当采取人工接管、开启危险警示灯、降低行驶速度、将车辆行驶至不妨碍交通的地方停放等措施降低事故风险。

八、自动驾驶测试的实践案例与经验

    自动驾驶测试的实践案例为理论研究和标准制定提供了宝贵经验。北京亦庄高级别自动驾驶示范区自2020年起便依托北京市高级别自动驾驶示范区建设，在自动驾驶测试领域开展先行先试。截至2025年，示范区已为36家企业、1165台自动驾驶车辆提供测试服务，自动驾驶里程超4000万公里，占全国总测试里程的四分之一以上。示范区已落地Robotaxi、无人接驳、自动驾驶巴士、无人零售、无人配送、干线物流、自动驾驶环卫、无人巡逻等八大场景；开放大兴机场、北京南站、亦庄站等场站自动驾驶接驳测试场景；打造京津塘高速马驹桥至天津港自动驾驶货运走廊等高速公路干线物流场景。

    示范区的经验表明，自动驾驶测试需要建立标准化的测试场景与测试用例 ，完善并挖掘测试数据要素能力与价值，为中国在自动驾驶研究领域提供规范化测试产品。同时，示范区也在推动”亦庄经验”走向世界，未来将在参与共建测试工具和评价体系中贡献更多”北京力量”。

    深圳试点政策在开放道路测试方面提供了创新经验。深圳试点探索开展高度自动驾驶车辆在高速公路和高架道路上测试及示范应用，加快推动智能网联汽车商业化应用  。试点政策要求高速公路测试段部署智能道钉和雷视一体机，动态控制社会车辆与自动驾驶车辆的清空距离和安全距离  。这种车路协同的测试方法能够有效提高测试的安全性和效率，为其他地区提供了参考。

     特斯拉的影子模式则在数据采集和使用方面提供了创新思路。特斯拉的影子模式是指自动驾驶算法伴随人的驾驶一同运行但不实际控制车辆  ，其目的是希望共享所有特斯拉车辆的驾驶数据，从而代替原本只采集少量特定试验车的测试方案，同时也能改善自动驾驶系统的性能和安全性。影子模式的数据采集频率为1秒/次，数据首先由智能驾驶汽车内部储存器储存并至少保留7天，7天后数据自动转移至车辆终端  。这种数据共享模式能够有效解决自动驾驶测试中的数据孤岛问题，促进技术的快速迭代和提升。

九、自动驾驶测试的未来展望与建议

     随着自动驾驶技术的快速发展，测试验证体系也将不断创新和完善。未来自动驾驶测试将更加注重场景的智能化生成、测试数据的共享与协同以及测试方法的融合与创新。

     在场景生成方面，基于人工智能的场景自动生成技术将成为主流，能够根据测试需求自动生成和调整测试场景，提高测试的效率和覆盖性。同时，场景库的标准化和共享也将成为重要趋势，通过建立统一的场景描述和评价标准，促进不同测试平台之间的数据互通和结果互认。

     在数据管理方面，区块链技术将为自动驾驶数据共享提供新的解决方案  。区块链技术具有去中心化、不可篡改的特点，自动驾驶数据与区块链技术相结合一方面能享受共享优势，另一方面能较好地界定各个环节参与者的权利和责任  。此外，数据生命周期管理也将更加精细化，从数据采集、传输、存储、使用、共享到销毁的每个环节都将有明确的规范和要求  。

     在测试方法方面，车路云一体化测试将成为重要趋势。通过整合车辆、道路和云平台的资源，形成更加全面和高效的测试验证体系。例如，北京亦庄高级别自动驾驶示范区已实现车路云一体化基础设施覆盖，为自动驾驶测试提供了更加真实和复杂的环境。

针对自动驾驶测试的未来发展，提出以下建议：

     首先，加强标准体系建设，推动自动驾驶测试标准的国际化和统一化。我国已牵头制定多项国际标准，未来应继续深化参与国际标准制定，推动形成全球统一的自动驾驶测试验证框架。

      其次，促进测试数据共享，建立更加开放和透明的数据共享机制。通过区块链等技术确保数据共享的安全性和合规性，同时明确数据使用和共享的权利义务，促进数据的合理利用和价值挖掘。

      第三，推动测试方法创新，探索更加高效和全面的测试验证方法。例如，结合虚拟仿真、硬件在环和实际道路测试的优势，形成多支柱、多维度的测试验证体系，提高测试的效率和覆盖性。

     最后，完善政策法规框架，为自动驾驶测试和应用提供更加明确和稳定的政策环境。通过制定专门的《智能驾驶汽车法》，明确自动驾驶汽车的法律地位、责任认定和数据管理等核心问题，促进自动驾驶技术的健康发展。

总之，自动驾驶系统测试的要求和规范体系是确保技术安全性和可靠性的基础。随着标准体系的完善和测试方法的创新，自动驾驶技术将逐步走向成熟和商业化，为人们提供更加安全、高效、便捷的出行方式。