自动驾驶已然成为汽车行业热词。在大家殷切的期盼下，近几年上市的车型，多少都要有和“自动驾驶”功能相关才能赢得消费者青睐。对国内而言，特斯拉落子上海临港，并宣布新推出车型均配备自动驾驶功能——这无疑犹如鲶鱼效应，更加推动了各家车企的研发进度。
然而常言道，外行看热闹，内行看门道。自动驾驶技术成为车主之间的谈资，炫目的功能固然为赢得市场增色不少，但由于自动驾驶技术尚未成熟，市场上对相关的产品与功能依然抱有一定的疑虑；而技术上，向来新产品的落地，都伴随着诸多不确定性，需要进行更多的验证。在验证方面，自动驾驶技术面临的一大问题就是验证标准的制定和测试技术的普及滞后于产品研发。提及自动驾驶的测试，更让很多人感到迷茫。自动驾驶汽车的开发满足V字开发模型，在V字开发模型中，涉及的测试方法主要包括软件在环（SIL，即software-in-loop）、硬件在环（HIL，即hardware-in-loop）、车辆在环（VIL，即vehicle-in-loop），再到最后的整车场地、道路测试等方法，涵盖了从零部件到系统再到整车的全链条验证。在测试内容方面，主要包括传感器、执行器、算法、人机界面测试以及整车功能等内容。自动驾驶的落地，需要验证产品及系统的功能、性能、安全、稳定和鲁棒性。功能测试：主要功能指标包括是否能够正确响应各类道路交通设施、是否能够遵守交通规则、是否能够按照自动驾驶功能的设计指标正确响应道路上的车辆、非机动车、行人等交通参与者，是否能在设定的ODD之外正常退出并提示驾驶员接管，以及是否能够正确完成在功能设计时规划的其他自动驾驶功能。性能测试：主要指标包括各项车辆运动数据（如速度、加速度、行驶路线），对交通参与者的识别正确率、响应速度、识别范围，对各类光照、气候环境的适应能力，驾驶员、乘员的主观体验（如是否感到迷惑、紧张、不安，车辆自动驾驶时的各项驾驶操作是否舒适、自然）。安全测试：安全指标包括功能失效概率，功能安全场景的通过情况和预期功能安全场景的通过情况。鲁棒性测试：鲁棒是Rubust的音译，是在异常和危险情况下系统生存的关键，主要测试系统的抗打击能力。主要验证在复杂场景下遇到问题时，系统能否及时恢复，把严重性降低。例如，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，系统是否不死机、不崩溃。在环测试是借助虚拟现实数据生成、传输与交互技术，模拟自动驾驶汽车在真实道路环境行驶，并通过概率分布的危险场景强化模拟方法，进行的自适应加速测试。通过在环测试，可以在大幅节约测试时间和成本的同时，给虚拟测试提供了验证结果，并为实际道路测试提供了较为真实的参考数据。XiL是各种测试环境的通用术语，它包括模型在环(MiL)软件在环（SiL）、硬件在环（HiL）、车辆在环（ViL）是在环测试的不同类型，其侧重点不同。结合工业和信息化部、公安部、交通运输部等三部委共同发布的《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》，“考试项目”设置可以包含以下几个方面：一是基本交通管理设施检测与响应能力测试，测试内容应包含《GB5768 道路交通标志和标线》、《GB14887 道路交通信号灯》、《GB14886道路交通信号灯设置与安装规范》等标准要求的道路交通设施种类和安装规范等内容；二是前方车道内动静态目标（机动车、非机动车、行人、障碍物等）识别与响应能力测试，测试内容应包含感知识别不同目标（非机动车、行人、障碍物）的类型和状态、跟随不同交通参与者（机动车、非机动车、行人）行驶、车速车距控制等内容；三是遵守规则行车能力测试，测试内容应包含超车、并道、通过交叉口等内容；四是安全接管与应急制动能力测试，测试内容应包含靠边停车与起步、应急车道内停车、人工接管等内容；五是综合能力测试，综合考察自动驾驶汽车对交通语言认知能力、安全文明驾驶能力、复杂环境通行能力、多参与对象协同行驶能力、网联通讯能力等内容。可以按照i-VISTA管理规范进行测试，申请i-VISTA星级认证，主要包含AEB/FCW、LKA、BSD、LDW、SAS等功能。对于自动驾驶车辆，可以在许多城市的特定区域申请自动驾驶测试牌照，需要测试的项目根据地方要求略有不同，主要包含交通标志和标线的识别及响应、交通信号灯识别及响应、前方车辆行驶状态识别及响应、障碍物识别及响应、行人和非机动车识别及避让、跟车行驶、靠路边停车、超车、并道、交叉路口通行、环形路口通行、自动紧急制动、人工操作接管、联网通讯等。另外，车辆上市后，i-VISTA将采购市面上的量产车型，测试并向媒体公布车辆的各项ADAS功能测试结果，包含智能泊车、智能行车、AEB-C2C、AEB-VRU，车道辅助、侧向辅助和智能交互功能测试。一是由于我国道路环境和交通构成相对复杂、机动车驾驶人驾驶行为多样化，自动驾驶汽车正确识别环境并做出准确响应是面临的挑战之一；同时，针对我国道路的场景库搭建难度大，未能完全满足自动驾驶模拟需求；二是由于无人驾驶汽车和有人驾驶汽车混行，自动驾驶汽车如何正确感知其他车辆，做出计算，并以此完成执行层的应对、向外界环境发出信号，最终实现与人工驾驶汽车的有效协同并行，也是面临的挑战之一。如前文所述，由于自动驾驶是一种新技术，较之于研发，标准的进度上必然一定程度地滞后。目前测试主要遵循的规范包括：NCAP系列法规（欧标EuroNCAP为主，各国有对应的本国版本，如中国的C-NCAP）；
