国内最强赛事落幕，20支自动驾驶战队挑战8D魔幻山城｜2020 i-VISTA

据雷锋网报道。com，9月1日至14日，“2020 i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛”如期抵达山城重庆。

本次大赛主要由中汽院智能网联科技有限公司主办，中汽院智能网联在智能汽车测试评测领域有着丰富的实践经验，因此i-VISTA挑战赛一直被视为国内自动驾驶领域的最强赛事。

在12日至14日的三天时间里，来自车企、高校、科研机构的近20支专业队伍，以及22名消费玩家，轮番上阵，进行最强汽车大脑、虚拟仿真、AEB、APS、商业化进程五大挑战，最终一一胜出。

最强“汽车大脑”之战

比赛首日，来自清华大学、重庆邮电大学、北京交通大学、江淮汽车等单位的15支专业队伍齐聚一堂，以乘用车和商用车共同加入最强“汽车大脑”挑战赛决赛。

虽然最强“汽车大脑”挑战赛是来自“i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛”的一贯项目，但其难度不可小觑。

据赛事官方介绍，“最佳车脑挑战赛”模拟典型城市交通场景L4-L5自动驾驶。

选择了具有重庆特色的城市道路中国七眼李佳公园作为场地，包括15个经典的城市交通场景，包括环形路、合流路、丁字路口左转、救援车辆V2V避让、右转让行行人V2I、避让行人过街、隧道交通、主动超车、驼峰桥、不规则交叉口、缓冲下坡锥形路径、停车服务、终端停车。

赛车队需要在限定的12分钟时间内完成这些场景的测试，但也可以选择一些场景。

对于参赛队伍来说，这些城市场景本身就是一个非常艰难的考验。但更难的是，以往这些场景都是有固定的分发顺序的，而今年，这些场景却是随机出现的。

“这意味着参赛车辆将无法根据现场的具体情况进行具体的程序修改，相当于一次‘闭卷测试’，对自动驾驶系统的算法和自主决策能力提出了非常高的考验。”中汽院智能网联相关负责人表示。

在比赛过程中，很多车辆陆续出现各种状况，甚至有车队放弃了一些项目。

比如驼峰桥的场景，按照比赛的要求，参赛队伍的车辆需要以规定的速度通过驼峰桥，下桥的速度要控制在23 km/h，但是很多参赛车辆下桥的时候控制不了速度，超速。

在停车服务的典型商业应用场景中，根据规则，团队需要将车辆停放在地下车库的垂直方柱车位中，这是中汽院智能网在收集分析全国3000多个停车场的数据后得出的主要车位类型之一。但是，大部分团队放弃了全自动泊车服务的场景。

此外，比赛后半段，重庆下起了小雨，无形中给参赛车辆出了一道“考题”。由于雨天路面湿滑，传感器也被雨水侵入，导致车辆大脑的操作更加困难，车辆压车、无法识别障碍物、急刹车等状况频发。

最终，西北工业大学和江苏大学的团队获得第一名，北京联合大学机器人学院的江淮商用团队和京龙1团队分别获得第二名和第三名。

竞赛新项目:虚拟仿真算法挑战赛

比赛第一天，另一个也在进行的项目是虚拟仿真算法挑战赛。这是今年比赛中新增的项目，主要测试车辆自动驾驶的安全性和合规性。

为了参赛，最终需要完成包括15个公园和21条高速公路在内的36个场景。这些场景是典型的……中国汽车研究院“中国驾驶场景库”数万个场景中提取出的虚假违法场景，对算法的要求比较苛刻。在实际“汽车大脑”挑战赛中无法实现的工作状态，都可以在本次比赛中进行。

其中，15个园区的行驶场景包括起点、合流、丁字路口左转、避让行人、隧道交通、缓冲下坡、路边停车、环岛、与车过弯、避让事故车、行人横穿、主动超车、邻车超车、前车刹车。

高速公路涉及正常主干道、拥堵主干道、正常弯道、高速公路入口、高速公路出口、施工区、隧道等七类特征路段。

中汽院智能网联专家表示:与初赛相比，决赛场景有了很大的提升，不仅园区场景增加了一倍，还增加了参赛者之前没有接触过的高速地图和场景。算法需要能够提高限速/解除限速识别、开启隧道近光灯、主动超车等功能。

最终，JAC的JAC先生乘用车团队以3820分获得第一名，上汽大众前瞻R&D系以3750分紧随其后，西华大学以3470分获得第三名。

ADAS驾驶辅助系统之战

比赛第二天，比赛项目为ADAS驾驶辅助系统(AEB/APS)挑战赛。

与以往不同的是，APS挑战赛取消了专业队伍的比赛，参赛车辆全部由普通消费类车辆组成，包括北京奔驰A200L 2020跑车、吉利几何A 2019高维标动力版、小鹏G3 2019智翔车型、蔚来ES82018原厂车型、领克03 2020 2.0T Pro车型、长安UNIT 2020 1.5T车型、特斯拉2016。

本次比赛有垂直停车、平行停车、斜向停车三个场景。根据规则，参赛车辆需要完成自动停车搜索，并停放到位。

比赛现场，所有场景车位都有实车作为背景车，中间还有一根立柱。不仅场地设置严格，停车评分也更加严格。游戏规则显示，如有人工干预，扣10分；停车到位不能自动拉下手刹扣10分，刮到相邻车位车辆或立柱得0分，一次停车超过3分钟得0分。

经过一系列严格要求，部分车辆无法准确识别停车位，放弃比赛。

最终，长安UNI-T成功完成三个停车场景，以150分的满分获得冠军。小鹏G3 2019智能车在垂直停车时三次尝试后成功入库，以130分排名第二。吉利几何A 2019款高维标准动力版以120分排名第三。

在AEB挑战赛中，主办方特别设置了“幽灵探针”环节，测试参赛车辆的自动刹车性能。

从场景来看，AEB挑战赛设置了两个场景:故障车辆的防撞和行人穿越(鬼探头)。避撞场景中主车速度包括30km/h、40km/h、50km/h三种工况；鬼探头速度包括20km/h、30km/h、40km/h三种工况。

其中“幽灵探针”的一幕让很多参赛车辆措手不及，有的车辆甚至以20公里的时速撞向假人。

最终，沃尔沃XC60 2019致远版以150分夺冠，长安林肯冒险家2019款2.0T两驱尊雅版以132分位列第二，长安UNI-T Gravity 2020 1.5T旗舰车型以110分获得第三。

然而，AEB函数是否越灵敏越好？

中国通用技术集团中国汽车研究院专家表示，汽车的智能系统需要对各种环境和场景做出反应，安倍过于敏感，会给驾驶员带来不舒服的感觉。所以不建议让AEB在时速30码以下介入量产车，否则车辆会在拥堵的行驶环境中突然刹车停车。

有些品牌可能在安全性和舒适性之间有所取舍，降低了AEB系统的灵敏度。但在比赛中要求追求性能的极限，可能会因为系统反应“软”、制动力弱而导致比赛失败。

商业化过程挑战

最后一个比赛日，来自清华大学、重庆邮电大学、江淮汽车等单位的14支专业队伍在李佳金海大道9公里开放道路上进行商业化进程挑战赛的角逐。

从评测规则来看，这款游戏很亮眼:

首先，参赛车辆需要“完全无人驾驶”。虽然车内还有安全员，但安全员除了紧急情况，不得有任何其他控制车辆的行为。一旦出现，比赛将立即终止。

其次，赛道长约4公里，沿途弯道多，坡道起伏大，有U型急转弯和长陡坡，沿河路段车道极其狭窄，对车速控制的精度和稳定性要求很高。

此外，比赛当天持续下雨，多云天气导致车辆GPS信号较弱，对参赛车辆来说是又一大挑战。

最终，来自车企和高校的13支队伍全部在无人驾驶状态下完成比赛。青岩智能以4020分获得冠军，而在最强“车脑”挑战赛中位列前三的元稹和京龙1号再接再厉，分别以3996分和3621分获得第二名和第三名。

总的来说，随着自动驾驶车辆技术的不断演进和业务的逐步落地，自动驾驶行业面临的竞争挑战也在难度上不断升级，更加贴近自动驾驶车辆的日常驾驶场景。而这些在比赛中积累的经验，也会在一定程度上给行业更多良性的反馈，辅助自动驾驶的到来。

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本次大赛主要由中汽院智能网联科技有限公司主办，中汽院智能网联在智能汽车测试评测领域有着丰富的实践经验，因此i-VISTA挑战赛一直被视为国内自动驾驶领域的最强赛事。

在12日至14日的三天时间里，来自车企、高校、科研机构的近20支专业队伍，以及22名消费玩家，轮番上阵，进行最强汽车大脑、虚拟仿真、AEB、APS、商业化进程五大挑战，最终一一胜出。

最强“汽车大脑”之战

比赛首日，来自清华大学、重庆邮电大学、北京交通大学、江淮汽车等单位的15支专业队伍齐聚一堂，以乘用车和商用车共同加入最强“汽车大脑”挑战赛决赛。

虽然最强“汽车大脑”挑战赛是“i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛”的一贯项目，但其难度不能……被低估。

据赛事官方介绍，“最佳车脑挑战赛”模拟典型城市交通场景L4-L5自动驾驶。

选择了具有重庆特色的城市道路中国七眼李佳公园作为场地，包括15个经典的城市交通场景，包括环形路、合流路、丁字路口左转、救援车辆V2V避让、右转让行行人V2I、避让行人过街、隧道交通、主动超车、驼峰桥、不规则交叉口、缓冲下坡锥形路径、停车服务、终端停车。

赛车队需要在限定的12分钟时间内完成这些场景的测试，但也可以选择一些场景。

对于参赛队伍来说，这些城市场景本身就是一个非常艰难的考验。但更难的是，以往这些场景都是有固定的分发顺序的，而今年，这些场景却是随机出现的。

“这意味着参赛车辆将无法根据现场的具体情况进行具体的程序修改，相当于一次‘闭卷测试’，对自动驾驶系统的算法和自主决策能力提出了非常高的考验。”中汽院智能网联相关负责人表示。

在比赛过程中，很多车辆陆续出现各种状况，甚至有车队放弃了一些项目。

比如驼峰桥的场景，按照比赛的要求，参赛队伍的车辆需要以规定的速度通过驼峰桥，下桥的速度要控制在23 km/h，但是很多参赛车辆下桥的时候控制不了速度，超速。

在停车服务的典型商业应用场景中，根据规则，团队需要将车辆停放在地下车库的垂直方柱车位中，这是中汽院智能网在收集分析全国3000多个停车场的数据后得出的主要车位类型之一。但是，大部分团队放弃了全自动泊车服务的场景。

此外，比赛后半段，重庆下起了小雨，无形中给参赛车辆出了一道“考题”。由于雨天路面湿滑，传感器也被雨水侵入，导致车辆大脑的操作更加困难，车辆压车、无法识别障碍物、急刹车等状况频发。

最终，西北工业大学和江苏大学的团队获得第一名，北京联合大学机器人学院的江淮商用团队和京龙1团队分别获得第二名和第三名。

竞赛新项目:虚拟仿真算法挑战赛

比赛第一天，另一个也在进行的项目是虚拟仿真算法挑战赛。这是今年比赛中新增的项目，主要测试车辆自动驾驶的安全性和合规性。

为了参赛，最终需要完成包括15个公园和21条高速公路在内的36个场景。这些场景是从中国汽车研究院“中国驾驶场景库”数万个场景中提取出来的典型危险违章场景，对算法的要求比较苛刻。在实际“汽车大脑”挑战赛中无法实现的工作状态，都可以在本次比赛中进行。

其中，15个园区的行驶场景包括起点、合流、丁字路口左转、避让行人、隧道交通、缓冲下坡、路边停车、环岛、与车过弯、避让事故车、行人横穿、主动超车、邻车超车、前车刹车。

高速公路涉及正常主干道、拥堵主干道、正常弯道、高速公路入口、高速公路出口、施工区、隧道等七类特征路段。

中汽院智能网联专家表示:与初赛相比，决赛场景有了很大的提升，不仅园区场景增加了一倍，还增加了参赛者之前没有接触过的高速地图和场景。算法需要能够提高限速/解除限速识别、开启隧道近光灯、主动超车等功能。

在……何端，的先生乘用车团队以3820分获得第一名，上汽大众前瞻的系以3750分紧随其后，西华大学以3470分获得第三名。

ADAS驾驶辅助系统之战

比赛第二天，比赛项目为ADAS驾驶辅助系统(AEB/APS)挑战赛。

与以往不同的是，APS挑战赛取消了专业队伍的比赛，参赛车辆全部由普通消费类车辆组成，包括北京奔驰A200L 2020跑车、吉利几何A 2019高维标动力版、小鹏G3 2019智翔车型、蔚来ES82018原厂车型、领克03 2020 2.0T Pro车型、长安UNIT 2020 1.5T车型、特斯拉2016。

本次比赛有垂直停车、平行停车、斜向停车三个场景。根据规则，参赛车辆需要完成自动停车搜索，并停放到位。

比赛现场，所有场景车位都有实车作为背景车，中间还有一根立柱。不仅场地设置严格，停车评分也更加严格。游戏规则显示，如有人工干预，扣10分；停车到位不能自动拉下手刹扣10分，刮到相邻车位车辆或立柱得0分，一次停车超过3分钟得0分。

经过一系列严格要求，部分车辆无法准确识别停车位，放弃比赛。

最终，长安UNI-T成功完成三个停车场景，以150分的满分获得冠军。小鹏G3 2019智能车在垂直停车时三次尝试后成功入库，以130分排名第二。吉利几何A 2019款高维标准动力版以120分排名第三。

在AEB挑战赛中，主办方特别设置了“幽灵探针”环节，测试参赛车辆的自动刹车性能。

从场景来看，AEB挑战赛设置了两个场景:故障车辆的防撞和行人穿越(鬼探头)。避撞场景中主车速度包括30km/h、40km/h、50km/h三种工况；鬼探头速度包括20km/h、30km/h、40km/h三种工况。

其中“幽灵探针”的一幕让很多参赛车辆措手不及，有的车辆甚至以20公里的时速撞向假人。

最终，沃尔沃XC60 2019致远版以150分夺冠，长安林肯冒险家2019款2.0T两驱尊雅版以132分位列第二，长安UNI-T Gravity 2020 1.5T旗舰车型以110分获得第三。

然而，AEB函数是否越灵敏越好？

中国通用技术集团中国汽车研究院专家表示，汽车的智能系统需要对各种环境和场景做出反应，安倍过于敏感，会给驾驶员带来不舒服的感觉。所以不建议让AEB在时速30码以下介入量产车，否则车辆会在拥堵的行驶环境中突然刹车停车。

有些品牌可能在安全性和舒适性之间有所取舍，降低了AEB系统的灵敏度。但在比赛中要求追求性能的极限，可能会因为系统反应“软”、制动力弱而导致比赛失败。

商业化过程挑战

最后一个比赛日，来自清华大学、重庆邮电大学、江淮汽车等单位的14支专业队伍在李佳金海大道9公里开放道路上进行商业化进程挑战赛的角逐。

从评测规则来看，这款游戏很亮眼:

首先，参赛车辆需要“完全无人驾驶”。虽然车内还有安全员，但安全员除了紧急情况，不得有任何其他控制车辆的行为。一旦出现，比赛将立即终止。

其次，赛道长约4公里，沿途弯道多，坡道起伏大，有U型急转弯和长陡坡，沿河路段车道极其狭窄，对车速控制的精度和稳定性要求很高。

此外，比赛当天持续下雨，多云天气导致车辆GPS信号较弱，对参赛车辆来说是又一大挑战。

最终，来自车企和高校的13支队伍全部在无人驾驶状态下完成比赛。青岩智能以4020分获得冠军，而在最强“车脑”挑战赛中位列前三的元稹和京龙1号再接再厉，分别以3996分和3621分获得第二名和第三名。

总的来说，随着自动驾驶车辆技术的不断演进和业务的逐步落地，自动驾驶行业面临的竞争挑战也在难度上不断升级，更加贴近自动驾驶车辆的日常驾驶场景。而这些在比赛中积累的经验，也会在一定程度上给行业更多良性的反馈，辅助自动驾驶的到来。

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