在自动驾驶热潮的背后，是时候到了切实落地和评估各方面指标的时候，才能更有效地推进下一步的发展。这是整个产业链上下游共同推动的结果，在一辆开上城市道路测试的原型车背后，是一系列从芯片、传感器、整车硬件，到算法、集成解决方案，再到出行服务高度集成的过程。
进入新的一年，汽车的智能化革命继续在各个层面推进。这次是在具体的自动驾驶路测上，北京率先发布了首个官方版本的自动驾驶路测“考试大纲”。
自去年底北京市行行业之先，在国内率先出台了推进自动驾驶车辆路测的指导意见和管理细则，率先在政策上松口，明确允许和支持自动驾驶车辆进行道路测试后，2 月 2 日，北京市经济信息化委、市交通委、市公安局公安交通管理局发布了三方联合制定的《北京市自动驾驶车辆道路测试能力评估内容与方法（试行）》（下称“《道路测试能力评估》”）和《北京市自动驾驶车辆封闭测试场地技术要求（试行）》（下称”《封闭测试场地技术要求》”），进一步将自动驾驶测试的具体落地做了明确规范，由此，北京市自动驾驶的发展或许真正可称得上有“法”可依，这个“法”，是法规，也是办法。
据了解，在“考试”中，车辆不仅要完成会车、过限宽门、窄路掉头、坡道停车和起步等动态驾驶任务，还要考核对道路、标志标线的认知能力及对交通法规的遵守能力。评估满分为100分，采取扣分制，80分以上才算通过测试，测试门槛比人类考驾照更为严格。
官方版本的自动驾驶能力评估标准出台，毫无疑问，对于当前汽车行业迈向智能化的革命意义重大。这意味着，更多的自动驾驶车辆将进入城市测试，也让我们对自动驾驶、无人驾驶时代的真正到来有了更多可期许性。
的确，过去的一两年里中国在发展智能网联汽车方面积极性持续高涨，从传统车企，到科技电子类企业以及通信、互联网企业，再到政府层面，都在积极推动汽车的智能化进度。在关键技术的研发和自主产品的市场化方面，以及在产业链的布局、在测试示范方面等都取得了一定的突破。
美国也同样加快推进自动驾驶测试的革命。据国外媒体报道，全新美国智能驾驶示范区——美国移动出行中心（American Center for Mobility）或将成为自动驾驶汽车真实工况测试和验证的终极试验场。
要想显著降低高速公路事故的伤亡情况，并为所有各方提供更多的交通出行新选择，工程师必须首先完善自动驾驶互联 (A/C) 汽车的性能。目前，自动驾驶互联 (A/C) 汽车所需的传感器、伺服设备和软件都正在开发中，也累计了数百万英里的测试里程，但一直以来公共道路可以为工程师提供的帮助非常有限。
在此背景下，前福特汽车 (Ford)、美国公路交通安全管理局(NHTSA) 和密歇根大学工程师 John Maddox 发起了一场头脑风暴：我们为什么不能把美国过去的工业基地转变为未来车辆研发的试验场呢？
据悉，目前，美国移动出行中心仍正在建设中，按计划将于 2017 年 12 月开业（作者英文文章发表于11月份，中心已于17年12月正式开业）。该中心的总造价约为 1 亿美元，占地面积约 500 英亩，比 Mcity 大一个数量级（10倍），测试潜力更是高出三个数量级。建成后，政府、公司和高校等各界专家将齐聚 ACM 中心，共同开发自动驾驶/互联汽车、制定监管政策，并进一步推动无人驾驶汽车学科的进步。现阶段，全美70％ 的汽车研发力量，及前北美100名汽车供应商中的63家总部均设立在密歇根州，美国移动出行中心正好满足了这些汽车厂商的迫切需要。
车企们和相关企业也在路测上积极行动。过去5个月时间内，奔驰推进着一个名为 Intelligent World Drive 的测试项目，一支小团队驾驶一辆特殊的奔驰豪华轿车 S450L 去全球五大洲 5 个不同国家，其目标是在实际驾驶过程中搜集各地区不同天年城市的真实路况信息，了解全球不同区域对于道路、行驶车辆的规划以及相应的法律规定，并计划将这些放入到新的自动驾驶系统中。
奔驰的团队观察到：大城市之间不同的交通标示设计、气候环境对于自动驾驶汽车可能存在影响。例如上海部分十字路口相当大且地面不标记车道，还有上海的红绿灯计时器也比较特殊；在墨尔本驾驶可能会遇到一种被称为勾型转弯（hook turn）的转弯方式，靠左行驶的司机需要等待右侧转弯处的绿灯；南非开普敦沙土容易盖住车道标示。
让自动驾驶车辆在真实的城市场景中行驶测试对于下一步的推进十分关键，这也是为什么包括车企以及像Waymo 在内的厂商开始越来越倾向于让测试车辆在城市中行驶，因为毕竟人类司机开车和靠算法驾驶汽车仍然是两种不同的方式。自动驾驶完全按照交通法规、道路规则开车，但人类司机并非所有时候都是如此，这就容易出现算法无法预料的情况。
看来，在自动驾驶热潮的背后，是时候到了切实落地和评估各方面指标的时候，才能更有效地推进下一步的发展。很显然，汽车的智能化、自动化之路不是一家公司或某个单一领域的事，而是个产业链上下游，诸多细分领域公司以及政府和全社会共同推动的结果，在我们看到的一辆开上城市道路进行测试的原型车背后，是一系列从芯片、传感器、整车硬件，到算法、集成解决方案，再到出行服务的整个链条的高度集成的过程。