2020泰达汽车论坛 |江淮张先华：在新的变局中探寻新的发展模式

9月4日至6日，由中国汽车技术研究中心有限公司、中国汽车工程学会、中国汽车工业协会、中国汽车报社共同主办的第十六届中国汽车产业发展国际论坛(TEDA)隆重举行。9月6日，交通运输部公路科学研究院汽车运输研究中心主任周伟在第五届以“治超治超与商用车需求转移”为主题发表了精彩演讲。

以下为现场演讲:

第十六届TEDA论坛的各位专家、各位领导，大家好。下面，我就和大家交流一下我国道路运输车辆的智能化使用情况。我是交通运输部公路科学研究院的周伟。

我们先来看看我们讨论这个问题的目的和取向。首先，道路运输是一项生产经营活动，涉及到车辆工具。因此，我们的研究是以车辆为基础的。根据我们的业务特点和工作特点，我们更加注重车辆，尤其是智能车辆的推广和应用。这方面的技术路线首先参考国际上的一些智能技术，结合中国国情，形成一整套思路和方案。

智能分类有分类的原则。我们的分类是基于信号的使用性质和特点，所以我们的整个思路是基于分类、分级、阶段、区域的应用。

我们对这个问题的研究实际上是2008年申请的国家863项目，由此诞生了JT/T794、JT/T796、JT/T808、JT/T809等一系列标准。同时研究了2013年科技支撑项目和2016年、2017年重点专项。

第二个方面，我想告诉你一些我们研究的背景和问题。

众所周知，SAE的分类叫做SAE J3016自动驾驶类分类。经过我们的详细研究，严重不良事件的分类范围从L0到L5。这种分类是基于自动系统分类，也存在一些不匹配，不符合我们车管政策的问题。有些环节很难解释清楚，所以我们的定义还是比较模糊的，交叉重叠，关键是责任划分不清。这种分类容易导致公众产生一些误解，导致R&D、生产和用户理解出现偏差甚至误导，导致出现一些问题，影响车辆智能化的应用。

第二个问题是道路运输车辆智能化应用的路径进一步清晰。

目前，不同类型、不同智能的技术正在不同层次、不同等级、不同阶段逐步渗透和运用，包括无人驾驶技术在BRT、城市公交、卡车排队等交通场景中的应用，尤其是在港口、矿区。因此，迫切需要进一步完善智能管理系统和安全系统。

第三部分，我们的主要内容包括道路运输车辆智能分类、道路运输车辆智能分类、道路运输车辆智能评价和网络安全问题。我们来看看道路运输车辆的智能分类。

首先，我国运营车辆实行分类管理，这也是全球车辆运营管理的一个基本特征。比如，我国有《道路运输车辆技术管理规定》、《营运车辆分类和等级评定》等一系列评价标准和规范。

在对智能车辆进行分类的过程中，我们以运输对象和运输业务为分类原则，根据客货运载对象的不同，分为客运车辆、货运车辆和其他车辆。客运车辆以人为本，行驶在高速公路、城市道路、郊区道路等各种道路上，包括路公交车、城市公交车、出租车。货运车辆包括公路货运车辆和城市配送车辆，以运输货物为载体。其他车辆包括一些港口区、公园、矿区和特殊用途车辆。

道路运输车辆智能分类要解决按其他方法分类不清的问题，即边界不清、责任不清。因此，经过研究和分析，我们认为……智能分类应以“信号的用途和目的”为原则。我们先将信号分为控制类、服务类和管理类，然后根据安全权重的不同，按照安全权重向后兼容的原则进行分类，其中制动、转向和油门是车辆实现智能化的关键控制部件。

这种分类最大的特点就是信号使用情况，也就是说我们以车为界，把信号使用情况分为车内和车外的信号使用情况。这种分类方法比较清晰。其中，控制信号分为车辆控制信号和辅助控制信号，服务信号也分为控制服务信号和非控制服务信号，管理信号相对明确。

控制信号的执行主体是车辆，权重最高。服务信号主要服务于司机和员工，管理信号主要服务于企业。当然，有些行业的要求也要体现在管理上。

智能应用按使用条件或使用空间分为封闭区使用、有限开放区使用和开放区使用。其中，使用封闭区域是指区域内所有交通参与要素不发生相互作用，风险程度相对较低。从另一个角度来说，我们可以通过简单的列举，把交通参与的所有要素都列举出来，也就是实现全覆盖。有限开放区的特点是与该区域的外部交通要素的互动是有限的，即部分开放。比如高速公路这样的场景，法律法规明确要求车辆可以进入，非机动车不能。所以数据交互进出的内容也是有针对性和确定性的。实际上，开放区域的条件是无条件的，也就是说，所有参与运输的因素在时间和地点上都发生了变化，这个条件是存在的。开放区也叫无条件区。

关于区域的划分，我们刚刚列举了一些封闭区域的机场、港口、公园等特殊区域，可以考虑互动有限的高速公路等区域，以及有限开放区域的固定元素和特色。事实上，开放区域没有任何限制。这张图是对封闭区、有限开放区、开放区的解释。

就评价而言，我们分类。首先，我们应该将其分为监管测试和自主测试。法规测试分为封闭区规范性测试和封闭区验证性测试。实车试验和模拟试验有时交替进行，也就是说，模拟试验可能在车辆的整个设计或使用寿命期间进行。其中，法规性测试根据法规的强制性要求进行，自愿性测试，如可靠性测试和演示性测试等。

我们的重点是智能车型分类，是车型分类而不是系统分类。智能分类是车辆智能化的分类，重点是车辆驾驶控制系统的智能化。基于驾驶控制主体划分的原则，负责驾驶的人称为辅助驾驶，作为驾驶控制主体的汽车称为无人驾驶。所以一般分为两段:第一段以司机为责任主体，我们分为两个层次。第一级叫做预警辅助驾驶，也叫G1。预警辅助驾驶，驾驶员的所有操作都是由驾驶员完成的，也就是说，无论我们的主动安全系统和智能系统多么先进，它都不具备执行能力，所有的执行都是由人来完成的。第二种叫做受控辅助驾驶。人们无法控制一些安全系统或智能系统，比如AEBS。当他们察觉到安全风险时，AEBS会主动发挥作用。这是一个自动化的过程。所以我们称之为受控辅助驾驶，分为两个层次。

第二节是车辆是责任主体，无论是车辆的设计制造单位还是使用单位，都是隐藏在车辆背后的控制责任主体。

在这一节中，由于责任主体的方法，我们的划分原则也发生了变化，分为三个层次:第一层次，即……在我们称之为G3的水平上，叫做封闭区域无人驾驶。封闭区域无人驾驶可以实现封闭区域使用条件下无人驾驶的功能。比如现在广泛使用的港区、矿区无人驾驶就属于这一类。第二类是在有限开放区域的无人驾驶，比如高速公路场景，现在已经有了广泛的演示和测试。这一类叫做有限开放区域无人驾驶，也叫G4。最后一类叫G5，是空旷地带无人驾驶，也就是无条件无人驾驶。无论时空如何变化，这辆车都可以无人驾驶，也就是无条件无人驾驶。

需要特别说明的是，不是从G1、G2、G3、G4、G5升级而来，而是同时使用，只是生产渗透率和使用渗透率有一些区别。

比如一辆车，生产企业生产出来之后，可能会有不同程度的智能化，也就是说，根据不同的使用条件和用途，分为不同程度的智能化，只是使用渗透性的不同，制造和生产渗透性的不同。在一定时间内，G1到G5可能是平行的，同时存在，区别就是渗透率的不同。

我们来看看这种分类和SAE分类之间的区别。第一个区别是整车智能和系统智能的区别。SAE更注重系统的智能性。例如，它的FCW和LDW被列为一个情报级别，它对AEBS的情报级别不同于对LKAS的情报级别。这些都是系统，不是车辆的智能。

我们在基于辅助驾驶的车辆智能化上是完全不同的，也就是说是整车的智能化，包括人作为责任主体的划分或者车辆作为责任主体的划分。

第二个问题是动态驾驶任务和驾驶控制主体的划分。

目前的责任可以明确区分人的责任和设备的责任。例如，对于无人驾驶车辆，它可能没有驾驶室。比如达到G3级别的港口车辆，是没有驾驶室的。G4和G5也可以没有驾驶室，因为人不参与对自己车辆的控制。先分类再分级，可以让职责划分更清晰。

最后一点是自动化和智能化的区别。自动化不等于智能化。自动化是人和机器比例的问题。为了防止自动化和智能化的混淆，引导社会对无人车和智能车的推广和使用，我们认为根据G1-G5的这种分类是科学、合理和正确的，有利于标准、法规和政策的制定。

智力的问题还有很多障碍。现在来说，其实就是一个障碍问题，就是如何测试和评价。

你可以在我的屏幕上看到这张照片。我们把智能车的测试分为四个等级，分别是C1、C2、C3、C4，其中C1是封闭空间的规范性测试，这是最基本的，也是最基本的条件。在C1范围内测试的情况下，要求有一个封闭的场地，而且测试的条件是标准化的，约束非常严格，实验结果具有重复性。比如车辆的制动试验，车辆的车道偏离试验，都是具体的物理量和指标。只有完成了这个测试，我们才能对车辆的性能有一个很好的了解，然后我们才能进行第二阶段的测试，也就是所谓的封闭场地的验证测试。

封闭场地验证性试验是测量一些物理量，但重点是检查概率事件。模拟封闭场地的实际场景也很重要，包括红绿灯、标线等。在车辆测试过程中，多次测试识别和执行动作的概率是非常重要的。如果该零件未通过功能验证，则第三步无法完成。

就像我们刚才说的，前两项测试都是法律测试，也就是说这两项测试必须纳入法律法规的管理，是国家和政府强制的。对C3和C4来说，这是一种自主测试或自愿测试，由企业和社会组织进行。……是有限开放环境下的验证试验，而有限开放环境下的验证试验条件相对较低，可能会加入各种外界干扰因素。这时候就需要测试其可靠性和系统有效性，以达到整车的智能评价水平。

四是开放空间的演示验证。开放场地的验证条件低于C3，也就是说，测试是在没有条件的开放场地条件下进行的。它与C3一起构成了对企业或相关机构的资源测试。

我们已经在这个图表中清楚地表明，有一个过程和一个分阶段的过程。首先要测试封闭环境，然后才能测试有限开放环境，然后才能测试开放环境。其中一个问题就是模拟试验，它贯穿于车辆设计、生产和使用的所有环节。它可以存在于每一个测试环境中，并发挥确切的作用。但是现在直接用模拟测试进行认证还是有一定难度的，所以我们认为模拟测试可以作为辅助测试。

其实除了测试评估这个环节，还有一个非常大的障碍，就是网络安全。如果网络安全出了问题，这种智能汽车甚至无人驾驶汽车都没人敢用。这不仅仅是这个产品的安全，更是社会的公共安全，甚至是国家安全。

到2025年，道路运输车辆实现核心系统网络安全防护是必然和必要的。对于车内的控制信号，网络要实现安全防护，关键内容是车辆控制系统，也就是说车辆制动、转向、油门的控制。

我们换个角度来看这个问题。前期我们把控制信号分为车辆控制信号、服务信号和管理信号。其中，控制信号影响车辆的驾驶和使用，这类信号的分量很重，也就是说，无论是车内产生的信号，还是外界的信号，所有这类想要对车辆控制做出决策的信号，都必须受到网络安全的严格保护。但是如果服务信号服务的多一点，少一点，早一点，晚一点，或者有一些差错，或者是控制的话，它的安全风险就没那么大了。关于管理信号，我们知道运营企业如何管理车辆，行业如何监管车辆，这种信号到最后。9月4日至6日，由中国汽车技术研究中心有限公司、中国汽车工程学会、中国汽车工业协会、中国汽车报社共同主办的第十六届中国汽车产业发展国际论坛(TEDA)隆重举行。9月6日，交通运输部公路科学研究院汽车运输研究中心主任周伟在第五届以“治超治超与商用车需求转移”为主题发表了精彩演讲。

以下为现场演讲:

第十六届TEDA论坛的各位专家、各位领导，大家好。下面，我就和大家交流一下我国道路运输车辆的智能化使用情况。我是交通运输部公路科学研究院的周伟。

我们先来看看我们讨论这个问题的目的和取向。首先，道路运输是一项生产经营活动，涉及到车辆工具。因此，我们的研究是以车辆为基础的。根据我们的业务特点和工作特点，我们更加注重车辆，尤其是智能车辆的推广和应用。这方面的技术路线首先参考国际上的一些智能技术，结合中国国情，形成一整套思路和方案。

智能分类有分类的原则。我们的分类是基于信号的使用性质和特点，所以我们的整个思路是基于分类、分级、阶段、区域的应用。

我们对这个问题的研究实际上是2008年申请的国家863项目，由此诞生了JT/T794、JT/T796、JT/T808、JT/T809等一系列标准。同时研究了2013年科技支撑项目和2016年、2017年重点专项。

第二个方面，我想告诉你一些我们研究的背景和问题。

众所周知，SAE的分类叫做SAE J3016自动驾驶类分类。在我们详细研究之后……SAE的分级从L0到L5。这种分类是基于自动系统分类，也存在一些不匹配，不符合我们车管政策的问题。有些环节很难解释清楚，所以我们的定义还是比较模糊的，交叉重叠，关键是责任划分不清。这种分类容易导致公众产生一些误解，导致R&D、生产和用户理解出现偏差甚至误导，导致出现一些问题，影响车辆智能化的应用。

第二个问题是道路运输车辆智能化应用的路径进一步清晰。

目前，不同类型、不同智能的技术正在不同层次、不同等级、不同阶段逐步渗透和运用，包括无人驾驶技术在BRT、城市公交、卡车排队等交通场景中的应用，尤其是在港口、矿区。因此，迫切需要进一步完善智能管理系统和安全系统。

第三部分，我们的主要内容包括道路运输车辆智能分类、道路运输车辆智能分类、道路运输车辆智能评价和网络安全问题。我们来看看道路运输车辆的智能分类。

首先，我国运营车辆实行分类管理，这也是全球车辆运营管理的一个基本特征。比如，我国有《道路运输车辆技术管理规定》、《营运车辆分类和等级评定》等一系列评价标准和规范。

在对智能车辆进行分类的过程中，我们以运输对象和运输业务为分类原则，根据客货运载对象的不同，分为客运车辆、货运车辆和其他车辆。客运车辆以人为本，行驶在高速公路、城市道路、郊区道路等各种道路上，包括路公交车、城市公交车、出租车。货运车辆包括公路货运车辆和城市配送车辆，以运输货物为载体。其他车辆包括一些港口区、公园、矿区和特殊用途车辆。

道路运输车辆智能分类要解决按其他方法分类不清的问题，即边界不清、责任不清。因此，经过研究分析，我们认为智能分类应以“信号的用途和目的”为原则。我们先将信号分为控制类、服务类和管理类，然后根据安全权重的不同，按照安全权重向后兼容的原则进行分类，其中制动、转向和油门是车辆实现智能化的关键控制部件。

这种分类最大的特点就是信号使用情况，也就是说我们以车为界，把信号使用情况分为车内和车外的信号使用情况。这种分类方法比较清晰。其中，控制信号分为车辆控制信号和辅助控制信号，服务信号也分为控制服务信号和非控制服务信号，管理信号相对明确。

控制信号的执行主体是车辆，权重最高。服务信号主要服务于司机和员工，管理信号主要服务于企业。当然，有些行业的要求也要体现在管理上。

智能应用按使用条件或使用空间分为封闭区使用、有限开放区使用和开放区使用。其中，使用封闭区域是指区域内所有交通参与要素不发生相互作用，风险程度相对较低。从另一个角度来说，我们可以通过简单的列举，把交通参与的所有要素都列举出来，也就是实现全覆盖。有限开放区的特点是与该区域的外部交通要素的互动是有限的，即部分开放。比如高速公路这样的场景，法律法规明确要求车辆可以进入，非机动车不能。所以数据交互进出的内容也是有针对性和确定性的。实际上，开放区域的条件是无条件的，也就是说，所有参与运输的因素在时间和地点上都发生了变化，这个条件是存在的。开放区i……也叫无条件区域。

关于区域的划分，我们刚刚列举了一些封闭区域的机场、港口、公园等特殊区域，可以考虑互动有限的高速公路等区域，以及有限开放区域的固定元素和特色。事实上，开放区域没有任何限制。这张图是对封闭区、有限开放区、开放区的解释。

就评价而言，我们分类。首先，我们应该将其分为监管测试和自主测试。法规测试分为封闭区规范性测试和封闭区验证性测试。实车试验和模拟试验有时交替进行，也就是说，模拟试验可能在车辆的整个设计或使用寿命期间进行。其中，法规性测试根据法规的强制性要求进行，自愿性测试，如可靠性测试和演示性测试等。

我们的重点是智能车型分类，是车型分类而不是系统分类。智能分类是车辆智能化的分类，重点是车辆驾驶控制系统的智能化。基于驾驶控制主体划分的原则，负责驾驶的人称为辅助驾驶，作为驾驶控制主体的汽车称为无人驾驶。所以一般分为两段:第一段以司机为责任主体，我们分为两个层次。第一级叫做预警辅助驾驶，也叫G1。预警辅助驾驶，驾驶员的所有操作都是由驾驶员完成的，也就是说，无论我们的主动安全系统和智能系统多么先进，它都不具备执行能力，所有的执行都是由人来完成的。第二种叫做受控辅助驾驶。人们无法控制一些安全系统或智能系统，比如AEBS。当他们察觉到安全风险时，AEBS会主动发挥作用。这是一个自动化的过程。所以我们称之为受控辅助驾驶，分为两个层次。

第二节是车辆是责任主体，无论是车辆的设计制造单位还是使用单位，都是隐藏在车辆背后的控制责任主体。

这一节因为责任主体的方法，我们的划分原则也发生了变化，分为三个层次:第一层次，也就是我们所说的G3层次，叫做封闭区域无人驾驶。封闭区域无人驾驶可以实现封闭区域使用条件下无人驾驶的功能。比如现在广泛使用的港区、矿区无人驾驶就属于这一类。第二类是在有限开放区域的无人驾驶，比如高速公路场景，现在已经有了广泛的演示和测试。这一类叫做有限开放区域无人驾驶，也叫G4。最后一类叫G5，是空旷地带无人驾驶，也就是无条件无人驾驶。无论时空如何变化，这辆车都可以无人驾驶，也就是无条件无人驾驶。

需要特别说明的是，不是从G1、G2、G3、G4、G5升级而来，而是同时使用，只是生产渗透率和使用渗透率有一些区别。

比如一辆车，生产企业生产出来之后，可能会有不同程度的智能化，也就是说，根据不同的使用条件和用途，分为不同程度的智能化，只是使用渗透性的不同，制造和生产渗透性的不同。在一定时间内，G1到G5可能是平行的，同时存在，区别就是渗透率的不同。

我们来看看这种分类和SAE分类之间的区别。第一个区别是整车智能和系统智能的区别。SAE更注重系统的智能性。例如，它的FCW和LDW被列为一个情报级别，它对AEBS的情报级别不同于对LKAS的情报级别。这些都是系统，不是车辆的智能。

我们在基于辅助驾驶的车辆智能化上是完全不同的，也就是说是整车的智能化，包括人作为责任主体的划分或者车辆作为责任主体的划分。

第二个问题是动态驾驶任务和驾驶控制主体的划分……目前的责任可以明确区分人的责任和设备的责任。例如，对于无人驾驶车辆，它可能没有驾驶室。比如达到G3级别的港口车辆，是没有驾驶室的。G4和G5也可以没有驾驶室，因为人不参与对自己车辆的控制。先分类再分级，可以让职责划分更清晰。

最后一点是自动化和智能化的区别。自动化不等于智能化。自动化是人和机器比例的问题。为了防止自动化和智能化的混淆，引导社会对无人车和智能车的推广和使用，我们认为根据G1-G5的这种分类是科学、合理和正确的，有利于标准、法规和政策的制定。

智力的问题还有很多障碍。现在来说，其实就是一个障碍问题，就是如何测试和评价。

你可以在我的屏幕上看到这张照片。我们把智能车的测试分为四个等级，分别是C1、C2、C3、C4，其中C1是封闭空间的规范性测试，这是最基本的，也是最基本的条件。在C1范围内测试的情况下，要求有一个封闭的场地，而且测试的条件是标准化的，约束非常严格，实验结果具有重复性。比如车辆的制动试验，车辆的车道偏离试验，都是具体的物理量和指标。只有完成了这个测试，我们才能对车辆的性能有一个很好的了解，然后我们才能进行第二阶段的测试，也就是所谓的封闭场地的验证测试。

封闭场地验证性试验是测量一些物理量，但重点是检查概率事件。模拟封闭场地的实际场景也很重要，包括红绿灯、标线等。在车辆测试过程中，多次测试识别和执行动作的概率是非常重要的。如果该零件未通过功能验证，则第三步无法完成。

就像我们刚才说的，前两项测试都是法律测试，也就是说这两项测试必须纳入法律法规的管理，是国家和政府强制的。对C3和C4来说，这是一种自主测试或自愿测试，由企业和社会组织进行。C3是有限开放环境下的验证试验，有限开放环境下的验证试验条件相对较低，可能会加入各种外界干扰因素。这时候就需要测试其可靠性和系统有效性，以达到整车的智能评价水平。

四是开放空间的演示验证。开放场地的验证条件低于C3，也就是说，测试是在没有条件的开放场地条件下进行的。它与C3一起构成了对企业或相关机构的资源测试。

我们已经在这个图表中清楚地表明，有一个过程和一个分阶段的过程。首先要测试封闭环境，然后才能测试有限开放环境，然后才能测试开放环境。其中一个问题就是模拟试验，它贯穿于车辆设计、生产和使用的所有环节。它可以存在于每一个测试环境中，并发挥确切的作用。但是现在直接用模拟测试进行认证还是有一定难度的，所以我们认为模拟测试可以作为辅助测试。

其实除了测试评估这个环节，还有一个非常大的障碍，就是网络安全。如果网络安全出了问题，这种智能汽车甚至无人驾驶汽车都没人敢用。这不仅仅是这个产品的安全，更是社会的公共安全，甚至是国家安全。

到2025年，道路运输车辆实现核心系统网络安全防护是必然和必要的。对于车内的控制信号，网络要实现安全防护，关键内容是车辆控制系统，也就是说车辆制动、转向、油门的控制。

我们换个角度来看这个问题。前期我们把控制信号分为车辆控制信号、服务信号和管理信号。其中，控制信号影响车辆的驾驶和使用，而且这种信号的分量很重，也就是说，不管信号基因……ted在车内或者来自外界的信号，所有这类想要对车辆控制做出决策的信号都必须受到网络安全的严格保护。但是如果服务信号服务的多一点，少一点，早一点，晚一点，或者有一些差错，或者是控制的话，它的安全风险就没那么大了。关于管理信号，我们知道运营企业如何管理车辆，行业如何监管车辆，这种信号到最后。

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