9月25日至28日，2021世界智能网联汽车大会在北京召开。本届大会围绕产业再造、融合应用、和合共生三个篇章展开，设有开幕式、主论坛，以及7场主题峰会、6个特色专场和2场闭门会，共邀请包括1位图灵奖国际专家、7位国内外院士、近150位国际国内智能网联汽车及ICT领域专家、企业家参与演讲探讨。以下是北京镝石数据科技有限公司总经理陈贞的演讲实录，供参考。

北京镝石数据科技有限公司总经理 陈贞

演讲内容：

各位专家、各位领导大家下午好，我是来自镝石数据陈贞。镝石数据今天非常荣幸借助世界智能网联汽车大会和大家首次见面。我们镝石数据是基于工业和信息化部装备工业发展中心成立的一家技术服务公司，为装备中心开展OTA备案管理与准入管理研究提供技术支撑。

在工信部智能网联汽车推进组ICV2035法规平台组的数据平台的建设工作，当前已经建设了智能网联汽车数据综合应用公共服务平台，同时我们为企业搭建了广泛合作交流与服务平台，希望未来在政策、法规、平台、标准、工具、产品方面开展广泛的合作与交流，并欢迎大家为我们的工作提出宝贵的意见。今天我和大家分享的是我们在智能网联汽车场景数据平台方面的探索和建设情况，以及相关的应用思考。

报告分四个部分，首先是平台的基本介绍，我们平台建设的背景。当前国内外政策法规均明确提出智能网联汽车安全要求和测试验证要求，工信部发布的智能网联汽车准入管理意见也明确提出智能网联汽车应满足功能安全和预期功能安全，过程保障要求以及模拟仿真、封闭场地和实际道路的测试要求。从联合国自动车道保持系统法规来看，也明确提出要识别边界条件类相关场景，以及用于验证的场景和工具。尤其是在场地或者是实际驾驶中，难以复线的场景。另一方面，基于场景测试的多支柱法，是应对智能网联汽车安全测试验证与评价难题和数据闭环的重要手段。

当前，智能网联汽车部署面临两大难题，一方面是预期功能安全的要求如何满足，另外是基于场景的多支柱测试如何确保场景的充分合理的覆盖，场景建设也面临共建模式、互认和合规性挑战。安全管理方面，产品技术持续迭代升级，如何落实产品安全管理要求，如何结合多支柱测试方法对自动驾驶系统进行安全评价。OTA升级改变汽车功能性能，对产品的安全验证和生产的一致性管理带来挑战，基于数据驱动，如何探索融合监管模式，以服务智能网联汽车创新发展。因此，研究建设智能网联汽车场景数据服务平台是应对智能网联汽车规模化部署的安全挑战，以及支撑政策法规，以及监管探索的需要。

平台定位于创建适用于驾驶辅助和自动驾驶系统的测试验证与评价场景数据服务平台，一方面以政策法规为指引，为行业管理、汽车产业链提供一个满足不同产品形态，可拓展的测试场景数据库。另一方面以安全评估为核心，集成仿真工具链，支撑抽检测试服务，实现智能网联汽车安全可靠部署。

平台提供两方面服务，一是提供场景，通过自主开发场景生成工具链，基于多引擎的协作机制，研究覆盖场景的覆盖度问题。二是提供测试，通过集成仿真测试工具链，提供基于场景的测试服务，以支撑开发的全过程测试验证与评价。同时服务两大主体，一是从服务管理方面，支撑准入安全评估的场景和支撑基于场景的抽检测试。从服务企业方面，提供产品的开发、测试、验证以及系统的安全评估和OTA升级安全评估服务。平台同时具备六大特点，一是基于标准化的开发，实现平台的兼容性，确保测试的高效性，共建共享模式的机制，支撑测试场景的充分合理性，以及场景的完备性机制。二是关于平台当前设计的主要功能，平台首先是基于标准化开发，通过采集数据采集，实现自然驾驶道路交通事故运行监测等多维数据来源，结合标准法规，交通法规以及专家经验形成功能场景。实现从数据预处理标准化，清晰提取到数据生成，实现场景的关联，通过集成测试工具链，形成从数据场景到测试的整体服务能力。

具体来说，在数据采集方面，基道路测试、运行监测、交通事故的数据，获取真实世界的场景，并通过仿真获取驾驶员行为数据，形成多维的真实数据来源。基于真实数据源，为标准法规专家经验方法的场景构造提供泛化依据。第二方面是在场景的标准化工作方面，基于系列标准，实现场景的格式、场景的标签、标准化，可兼容不同的模拟仿真测试平台。另一方面开发场景编辑工具，集成仿真工具，通过标准化接口提升不同场景体系之间的互操作性。平台当前设计有四大功能模块，第一是数据管理，可实现原数据场景模型测试评价分析的数据管理，第二是场景管理，支持场景的导入、分类、标签定义、场景检索、关联以及下载。第三是测试管理，支撑自动转换测试脚本，支撑系统安全评估以及OTA安全评估。第四是基础管理方面，可以实现测试结果可追溯、可回放，测试记录和管理符合数据安全要求，以及支持数据的统计分析。

第三部分是在场景建设方面的一些实践工作，首先是场景分类，平台基于安全驱动，需求驱动，还有数据驱动三大方面的方法，生成充分合理的可预见场景，通过对各场景发生风险的可控性、严重性和发生概率，对场景进行评估，形成典型场景以及危险场景和边缘场景的充分覆盖。针对安全驱动生成功能场景方面，以高速公路下的危险场景为例，通过功能安全和预期功能安全分析，识别ODC及边界，包括行为等交通相关的危险因素，目标物、环境、传感器、车辆等感知相关的危险因素，以及车辆控制相关的因素，建立高速下干扰功能场景。

针对逻辑场景的生成，在功能场景分析的基础上，通过海量真实数据总结泛化，以及不同的驾驶员模型，生成可预见且可预防的全测试场景。在未来的探索方面，预期通过三方面的探索实现场景平台的可拓展性，一是通过载人载物不同落地场景，多产品形态的探索及其在道路测试、示范应用、数据采集等方面的运行数据识别，并为平台不断补充新场景。与此同时，平台也为企业提供测试验证、安全建议等形成良性循环。二是通过生态合作伙伴的共建共享，形成有益的补充。一方面是场景输入和入库审核，另一方面基于平台开展场景检索和相关的应用下载，形成和用户的良好的互动。三是平台自身基于数据挖掘和分析持续的迭代和优化场景参数。

第四部分是我们在未来平台的应用方面的实践和探索，包括四个方面，一是管理的技术支撑方面，针对驾驶自动化系统，支撑机遇场景的抽检测试，根据管理需要，管理机构抽检特定的企业和特定的车型，设置抽检目标和评估标准，平台根据设计运行条件，筛选测试场景，通过连接仿真测试平台，对系统进行测试，并上报测试结果，管理机构基于评估表现形成抽检评价结论。二是为行业企业提供测试验证服务，针对产品的功能及其设计运营条件定义一方面利用平台在功能安全和预期功能安全进行分析，生成功能场景、逻辑场景。通过采样、优化、可靠性分析、参数的敏感性分析、场景的有效性分析，形成充分合理的测试场景集，结合多支柱方法，测试验证系统功能和性能，证明测试充分合理的覆盖了系统的设计运行条件，这也是和我们在8月12号工信部发布的智能网联汽车准入管理的要求是相互印证的。三是结合行业企业自身的能力建设，开展系统安全评估服务，当前主机厂和科技公司在产品落地实践中建立场景库和测试能力，行业企业可以结合自建的资源，充分利用平台的场景服务资源，形成完备的测试集，开展对驾驶自动化系统的安全评估，在过去几年从道路测试、揭榜挂帅等实践中已积累相关的服务经验。

针对安全评估方法，可以分为两类。一部分是交通法规的合规性评估，另一部分是安全风险评价。针对交通法规的合规性评估，通过设置抽样并便利所有的测试具体场景，形成对交规复合型的评价。第二方面是对风险评价方面，通过风险的可控性、严重性和发生概率进行风险评估。在大家都提到的OTA升级方面带来的风险进行安全评估，形成企业产品的安全评估和安全管理两个闭环。一是从企业的角度来说，基于从驾驶自动化系统运行上传到车辆数据，平台识别和形成新场景，企业充分利用不断完善的新场景，对系统进行测试验证，包括开发环节和每一次OTA升级活动的测试验证评价，从而实现开发环节的安全评估。二是从管理侧，基于运行数据和OTA备案数据实现升级内容的一致性管理评价。

通过实践，我们也正在持续的探索和积累相关的数据，实现场景与数据服务平台与政策法规工具的有效衔接。当前正在探索共建共享机制，扩大用户适用范围，研究支撑基于场景的抽检测试，下一步将持续为企业提供测试验证，系统安全评估和OTA安全评估服务。

场景本身是一项持续探索和建设的工作，工信部装备工业发展中心和交通部目前正在推进战略合作，联合推动智能网联汽车场景数据服务平台相关研究和建设工作，也非常诚挚的欢迎行业的主机厂和供应链企业以及检测机构、科研机构的加入。

接下来是智能网联汽车场景数据服务平台开发建设的基础情况，平台当前已经在支撑揭榜挂帅，北京市高速公路测试，杭州市道路测试以及自动驾驶仿真的国家标准等方面进行支撑和服务，相关的工作也正在积累相关的资源，处于不断的迭代优化当中。平台总体氛围四大模块，在最左侧，包括场景库、场景的数据、共享共建以及我的场景和测试集的管理，对测试库模式支持场景的检索，对感兴趣场所的收藏至我的场景，对每一个具体场景来说可以查看场景文件，基于测试车辆的初始状态，运行一个测试案例，支持设计运行条件的ODA定义，当前也覆盖了道路、机动车辆、天气、道路车辆状态等相关元素，基于此定义，可以生成测试集，在我的场景中可以查看。

第二部分是场景数据模块，分为两块，一块是功能场景，另一块是逻辑场景。在逻辑场景中，基于真实的数据源，积累方法的参数及其阈值可以运行相关的测试评价结果。第三方面是为了实现共建共享建立的我的场景模块，根据需求新增场景集，可以针对新的功能场景、逻辑场景和具体场景上传，支持查阅已提交的场景和已收藏的场景，以及在过去历史上自定义的ODC查阅和修改。第四个模块是测试集模块，可以选择具体的某一个场景连接相关仿真测试平台，运行与定义的测试集，查看已开展的测试和评估结果。

可以查看该场景运行时测试的结果以及生成的风险评估报告和合规性报告，另一方面可以针对平台里的每一个具体的场景在运行过程中通过与不通过的情况。

以上就是和大家分享的我们在智能网联汽车方面所做的工作，感谢大家的关注，谢谢大家。

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