闖紅燈、違法超車、違法變道、發生交通事故……只要出現這些開車違規行為，駕駛人就會被扣分以及承擔相應的法律責任。

但如果沒有駕駛人，車輛卻同樣出現了上述行為該怎么辦？

在智能網聯汽車快速發展的今天，這個問題已經成為影響行業發展的重要因素。

行業監管與技術創新如何相輔相成？成為了各國各地政府需要思考的關鍵命題。

作為國內示范區創新發展的引領者，以北京亦莊為核心建設的北京市高級別自動駕駛示范區（以下簡稱“示范區”），八大自動駕駛示范場景運行車輛接近900臺，位列全國首位，累計安全行駛里程超過3300萬公里，占比近全國1/3。

針對車輛安全治理問題，示范區早已走出了一條先行先試的探索之路。

12月20日，北京車網科技發展有限公司（以下簡稱“北京車網”）帶來智能網聯汽車安全監測解決方案，分享探討了新時代下的安全管理與產業融合發展之道，提供了可復制推廣的“亦莊經驗”和“北京樣本”。

△北京車網車輛研究部負責人 高景伯

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政策護航仍需加碼

當前高級別自動駕駛雖然還處于技術測試驗證階段，但從限定環境過渡到開放道路已是大趨勢。

過程中，各國相關產業政策也在不斷完善，給技術落地與商業化應用提供有力支撐。

但自動駕駛目前仍存在難以突破的技術瓶頸，包括感知能力欠缺引發安全性不足、缺乏全局規劃帶來通行效率較低、開放道路評價標準尚未形成，為產業管理帶來一系列挑戰。

從管理角度看，當交通管理對象從人變為車，事故監管鑒定難度高、企業自證數據缺乏公信力，自動駕駛影響日常通行或違法法規等行為一旦處理不當，極易引發重大社會輿情，給相關管理部門、企業以及全行業都帶來負面影響。

而現有管理模式難以適應自動駕駛車輛管理需求，亟需引入技術手段來提升管理精細化程度，在保障自動駕駛測試驗證與商業化探索安全有序開展的同時，賦能企業技術算法提升。

為了解決上述痛點，北京車網開發落地了智能網聯汽車安全監測解決方案。

“通過車載單元部署，實現37項車輛數據與路側數據實時上傳，充分實現事前預防問題、事中發現問題與事后解決問題，有效紓解安全、效率、測評、管理、應急、數據等六大產業治理問題。”北京車網車輛研究部負責人高景伯介紹道。

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自動駕駛車輛怎么管？

高景伯表示，監管的核心，就是發現問題。

“發現問題是第一步，然后才是如何去管理、解決、預防問題。”

監管平臺的搭建，從企業、人員、車輛這三個維度入手，按照示范區的相關管理辦法實施細則，在事前準入、事中監管和事后處置每個階段都對這三個維度進行審核。

在事前管理方面，監管平臺支持車輛入網與駕駛人等業務審批，包含測試企業、車輛管理、數據安全、駕駛人與異常配置等8項基礎信息。

在事中運營監測方面，在掌握自動駕駛實時行程、電子圍欄等8項常態化運營狀態基礎上，監管平臺能及時識別車輛、人員等異常行駛與違法違規狀態。

“我們每個車輛都會有相應的監管設備，上傳上述37項監管數據，這些數據基本能夠代表整個車輛的運行狀態，我們就能夠知道整個車輛的基本駕駛行為，這就是車路云一體化的監管體系邏輯。”高景伯解釋道。

最后是事后分析統計，監管平臺支持特定區域、企業及任一場景車輛行駛狀態數據看板、報表、熱力圖等生成。針對違規與事故，可即時提取車輛相關行駛數據及路側視頻，幫助挖掘事件背后原因與企業技術短板，從而有的放矢進行改進和預防。

以事故識別為例，基于示范區監管機制，企業應先通過簡報形式主動就事故時間、地點、人員等信息進行上報。

基于企業上報及線上平臺自動識別，初步明確問題并排除可能原因，采取事故車輛暫停測試等短期措施；隨后，綜合線上平臺數據挖掘與路側視頻，協同示范區與企業，分別出具監管數據分析報告與企業事故分析報告，確立根本原因；最后，支持交管認定事故責任與示范區出具整改報告，協同企業逐步開展解決方案驗證與永久實施，最終形成事故閉環。

在安全監測平臺賦能下，截至目前，示范區車輛安全行駛里程突破3300萬公里，占全國近三分之一，成為全國乃至全球智能網聯汽車安全發展的“樣板工程”。

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監管平臺，也要智能化

在高景伯看來，監管平臺不是一個簡單的數據匯聚分類統計平臺。

“它的核心在于對事件的檢測，因此必須要做到智能化。在事中監測方面，我們有一個算法模型，去快速迭代我們對異常事件的檢測，從而不斷提升事件檢測的能力。”

當前，監管平臺事件監測算法是依托示范區海量的測試數據，不斷迭代完善逐步形成。

“我們每天單車數據量在2.9GB，累計的數據量大概是900T。這樣的數據量，能夠幫助我們不斷去挖掘和訓練算法。”

據高景伯介紹，監管平臺已累計800多萬條各類疑似的異常事故，包括急減速、緊急制動、自動駕駛退出脫離等各類異常事件，構成其基礎的數據。

“我們再經過提煉，用算法把事故違規還有各種異常事件更加準確地分類。”

據悉，事件識別過程經過多級篩選，準確率達到95%以上，有效支撐了示范區安全監管工作，為自動駕駛能力評估奠定了數據和場景基礎。

在事后處置方面，車網還設立了積分管理系統。基于典型案例處理經驗及交管管理規范，首先確立積分事件及積分分值，其次依據測試體量確定記分折算標準，最終設立積分處罰和實施標準。

這樣的管理模式，避免了一刀切，既保證了自動駕駛測試的規范性，也給予企業充分的發展空間。

“我們的解決方案不僅是監管平臺，還包括相關管理政策、路測建設方案、組織架構方案等，各地可以根據自己的需求靈活選擇。最終目的都是構建自動駕駛測試能力評價系統，逐步探索動態路權與特種車輛管理，賦能智慧城市安全高效管理。”高景伯說道。

近日，北京車網中標了瓊海市車聯網先導區基礎設施建設項目，將支持瓊海建立統一云控平臺并開發車輛與測試管理功能。這套自動駕駛安全監管模式能否從北京推廣到其他地區，實現高效率、低成本的車路云一體化方案，讓我們拭目以待。

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