[首發于智駕最前沿微信公眾號]之前和大家從安全性、可靠性、用戶體驗以及商業利益保護等多個角度聊了為什么自動駕駛技術在落地前一定要進行測試，今天智駕最前沿就繼續帶大家聊一聊自動駕駛測試到底有哪些方法。

自動駕駛技術有哪些測試？

對于自動駕駛系統而言，測試可以分為仿真測試、實驗室測試以及道路測試等多個層面，每個層面都有不同的側重點與目標，但它們共同構成了一個完整的測試體系。

仿真測試是測試中的第一道關卡，指的是將算法嵌入到計算機模擬環境中，通過虛擬的傳感器數據和道路場景對系統進行初步驗證。在仿真平臺上，可以定義如車輛并線、行人突然出現、交通信號燈變化、復雜道路標志等各種典型交通場景，讓系統在“虛擬世界”中進行感知與應對。由于在仿真環境中測試成本極低、效率極高，團隊可以在短時間內覆蓋海量場景，快速發現算法漏洞，驗證不同策略的優劣。仿真測試還可以模擬各種極端天氣條件，比如大霧、暴雨、夜間弱光，或者如建設工地、道路施工區域等復雜道路環境，從而讓系統在進入真實測試之前，盡可能多地“練習”各種邊緣場景。

仿真測試可以有效測試自動駕駛技術的能力，但仿真畢竟不是現實，在實際環境中，感知算法所面臨的光照變化、傳感器噪聲、干擾雜波以及車輛動力學模型都與虛擬仿真存在差距。為此，硬件在環（Hardware-in-the-Loop，簡稱HIL）測試成為第二道關卡。在這個階段，系統的核心硬件設備，如攝像頭、雷達、激光雷達控制器乃至整車的域控制器，會與仿真平臺進行實時交互。仿真平臺會通過專用硬件接口將虛擬的傳感器信號輸送到真正的電子控制單元（ECU）上，然后再將ECU輸出的決策結果反饋到仿真環境，驅動虛擬車輛模型或觸發其他虛擬交通參與者的動作。通過這種方式，可以在實驗室中，結合真實硬件對傳感器故障、信號延遲、網絡丟包等情形進行測試，檢驗系統在硬件集成層面的表現。當雷達信號出現部分丟失時，系統是否仍能利用其他傳感器進行冗余感知并保持安全行駛？當ECU處于高負載狀態時，決策邏輯是否還能在規定時限內輸出有效方案？這些都是只有在硬件在環的環境下才能真實還原并檢驗的情形。

如果僅僅依賴仿真和硬件在環，仍然無法完全覆蓋真實道路的復雜性。接下來就要進入封閉場地測試，以及真正的公開道路測試。封閉場地測試通常在專業的試驗場或測試中心進行，場地會鋪設包括急彎、陡坡、環形車道、模擬交叉路口、模擬行人通道等多種道路場景，并且會搭建各種人造障礙物、交通標志以及可移動的假人或假車輛。可以根據測試目的，有針對性地設計不同的測試項目，比如低速自動泊車測試、環道跟車測試、定點避障測試等等。與仿真相比，封閉場地測試最大的優勢在于可以真實感受傳感器在不同光照、濕度、灰塵環境下的表現，讓車輛以真實狀態完成對周圍環境的感知與決策。并且測試車輛在執行過程中遇到任何問題，都可以實時收回控制，避免造成不必要的損失。

封閉場地測試之后，最具挑戰和價值的就是公開道路測試。在這一步，測試車輛會在城市道路、高速公路、郊區道路等真實道路環境中行駛，與真實的交通參與者一起互動。因為車輛面臨的情況更加不可預測，測試團隊往往需要先向當地交通管理部門申請測試牌照，并配備專門的安全員坐在駕駛位，隨時準備在系統出現錯誤判斷或失控風險時一鍵接管。公開道路測試的目的是讓系統接受最真實的“實戰考驗”，如會有人闖紅燈、會有行人突然橫穿馬路、會有復雜的交叉路口，有時還會遇到道路施工、信號燈故障或保護不良的道路標志。在這樣的環境中測試，能最直接地檢驗系統的魯棒性與安全性，也能夠產生大量寶貴的數據供后續回放分析之用。

除了上述主流的測試環節，還有一些針對特殊場景的測試方式。所謂極端場景測試，指的是對于發生概率極低卻一旦發生后果極為嚴重的場景進行專項驗證。舉例來說，大霧天氣可能導致攝像頭無法取得清晰畫面；猛禽或野生動物橫穿公路，可能導致雷達與視覺系統同時無法有效識別；或是突發道路塌方、積水、路面坑洼嚴重等極端路況，會讓自動駕駛系統錯誤判斷。為了讓系統具備足夠的魯棒性，測試團隊會借助氣象實驗室、沙塵實驗室或專門的試驗基地，模擬各種天氣條件與路況。在沙塵實驗室里，測試人員會制造沙塵暴環境，讓激光雷達在模擬的沙塵遮擋下仍然能識別車輛與行人；在雨霧實驗室，會用大型噴霧裝置制造濃霧場景，讓攝像頭感知失效時，雷達還能否發揮作用。通過這種模擬測試，系統才能在更極端的情況下保持對環境的基本感知與判斷。

除了實際駕駛測試，還有一種被稱為“回放測試”的方法。回放測試的核心思路是把在公開道路或封閉場地中采集到的海量傳感器數據（包括攝像頭視頻、雷達點云、激光雷達原始數據、慣導衛星定位數據、車輛行駛狀態數據等）進行標注與分類，然后將這些歷史數據輸入到新的算法版本或系統升級的版本中，看看在相同場景下系統的表現是否有所改進。比如在某一次真實測試中，系統對一個突發行人場景判斷出現延遲，導致駕駛員不得不緊急介入。這時就可以將這一段關鍵數據提取出來，回放到新的算法版本中，驗證新版本是否能在同樣的場景下提前識別行人并采取有效制動。通過回放測試，不僅可以實現在實驗室環境下對歷史問題進行驗證，還可以大規模批量地對幾萬小時的真實駕駛數據進行再現，從而節省人力物力成本，加速問題定位與優化過程。

在測試過程中，還少不了一種叫作“模糊測試”或“隨機壓力測試”的方法。簡單來說，就是故意在傳感器數據或控制指令中加入噪聲、隨機丟包或者錯誤數據，看看系統在“擁堵”“干擾”甚至“失聯”狀態下，能否通過內部的容錯機制保證安全性。如在硬件在環的測試環境中，可以在CAN總線或以太網通信鏈路上隨機制造一定比例的丟包或信號延遲，觀察系統在感知信息不完整或延遲時如何做出決策；或是在仿真平臺上給攝像頭模擬各種模糊、偏色、眩光等情況，看看目標檢測模塊是否會出現誤判，或者是否會拒絕執行指令而進入安全模式。這些測試雖看似“折騰”，但是卻能有效暴露系統在非理想工況下的脆弱環節，為后續優化提供了寶貴線索。

除了關注核心功能，測試還需要關注人機交互層面的體驗與易用性。即便自動駕駛算法足夠精準，如果用戶在啟用功能時操作流程復雜、提示信息含糊，或者在系統異常時無法迅速理解提示內容，也同樣會導致安全隱患。這就需要對HMI（人機交互界面）進行專項評估，可以統計駕駛員按下“自動駕駛”按鈕后從請求到系統接管所需的時間；檢測當系統遇到復雜路況需要駕駛員接管時，儀表盤提示是否足夠直觀，聲音提示是否夠響亮；分析在高速場景下“自動變道”功能啟動時，副駕或后座乘客的舒適度，避免車輛在變道過程中產生強烈側傾或加減速幅度過大而嚇到乘客。通過這類測試，可以不斷優化界面設計、調整提示優先級，確保自動駕駛功能既安全，也能給使用者帶來良好的心理體驗。

縱觀整個測試體系，我們會發現它并非簡單的“從頭到尾跑一遍就完事”，而是一個持續迭代、不斷完善的閉環過程。從最初的單元測試到模塊級的仿真測試，再到硬件在環與封閉場地測試，最后進入公開道路測試，每一個環節都需要衡量成本與收益的平衡。同時，任何在后續階段被發現的問題，都需要反饋到前一個環節，回歸到仿真環境或硬件在環環境進行驗證，直到確認問題徹底解決才會進入下一階段。這樣一來，整個測試流程不僅可以發現新問題，也會防止舊問題再次出現。

自動駕駛測試參考指標

在自動駕駛技術測試中使用的評價指標其實非常豐富。在安全指標層面需要統計系統在百萬公里行駛里程中出現的碰撞次數、緊急制動次數、駕駛員接管次數等，以量化安全風險。功能性能方面，會對感知準確率進行統計，比如對行人、車輛、交通標志的漏檢率、誤報率，以及對道路邊緣、障礙物的檢測距離進行衡量。為了測算定位精度，還要選擇在不同類型的道路（高速、城區、鄉村、隧道等）中，收集車輛實際位置與高精地圖定位結果之間的橫向誤差和縱向誤差。規劃與決策性能則通過分析系統生成的路徑和最優路徑之間的偏差，尤其在緊急避讓、高速并線等場景下，評估系統的軌跡平滑性與安全裕度。控制層面，需要關注如剎車從指令到實際制動所用的時間、轉向響應的延遲等車輛實際執行指令時的響應延遲和控制誤差。在整個測試周期里，這些指標不僅用于階段性考核，也為后續優化提供了精準的方向。

在面臨極端環境時，還要考慮溫度、濕度等對傳感器和硬件的影響。在高溫環境下，傳感器可能出現死機或性能衰退；在極寒環境中，攝像頭鏡頭表面會結霜，激光雷達的傳輸信號也會受到冰雪反射的干擾。為了驗證系統在這些極端環境下的穩定性，有些測試團隊會把傳感器和ECU放到高溫烤箱或低溫冷庫里進行長時間運行測試，觀察系統是否會出現死機、重啟，或者數據出現跳變。在高濕度環境下，團隊甚至會進行淋雨實驗，讓水霧模擬雨滴打在攝像頭鏡頭和傳感器表面，測試系統的防水防塵等級是否達到設計標準。這些極端環境測試，雖然看起來有些偏執，卻對保證系統面向各種天氣和路況都能正常運行至關重要，畢竟自動駕駛系統真正的使用場景無法估計，只有確保各個場景下的安全性，才可以說是真正的安全。

自動駕駛測試的未來趨勢

隨著自動駕駛技術的不斷演進，測試方法也在持續改進與創新。從最早的基于規則的測試腳本，到如今結合機器學習技術的智能化場景生成，再到未來可能出現的數字孿生與虛擬現實技術的深度融合，自動駕駛測試正在逐步從“手動撰寫測試用例”向“自動化生成高危場景”升級。特別是在大數據與人工智能的加持下，可以利用數據驅動的方法，從采集到的車輛行駛數據中自動挖掘極端風險場景，并生成相應的測試腳本，讓系統在仿真環境中優先“練習”這些高危場景。這樣一來，測試效率和覆蓋率都能大幅提高，能夠更快地識別出系統弱點，縮短開發周期。

最后的話

自動駕駛功能之所以在落地之前必須進行全面系統的測試，核心原因就在于要確保系統在真實世界的復雜環境中能夠以安全可靠的方式運行。測試不僅是一個簡單的“查bug”過程，而是一個貫穿技術驗證、安全保障、法規合規、用戶體驗提升和商業利益保護的多維度環節。通過仿真測試能夠高效快速地驗證算法思路，通過硬件在環測試可以檢驗硬件與軟件的協同能力，通過封閉場地和公開道路測試則能夠讓系統接受最真實、最嚴苛的考驗。極端場景測試、回放測試和模糊測試等方法更進一步覆蓋滯后于常規測試中的特殊風險場景，保證系統在各種可能的情況下都具備足夠的魯棒性。

自動駕駛測試就像一部精密的電影鏡頭，從編劇到剪輯，從演員到現場布景，都必須一絲不茍，才能讓觀眾在真正走進電影院時享受到完整、流暢而真實的視覺盛宴。同樣，測試團隊要做的，就是讓自動駕駛系統在“舞臺”上經過千百次排練，才能在正式上映的時候不會出任何差錯。只有當仿真平臺上的“虛擬行人”與“虛擬車輛”都被系統準確識別，當封閉場地中的“假障礙”與“假信號燈”都被系統穩健應對，當真實道路上的“紅燈亂停”與“行人闖入”都能讓車輛提前預判并安全避讓之后，我們才可以放心地將自動駕駛功能推向更多消費者和更廣泛的道路環境。

審核編輯 黃宇