“【2021世界智能网联汽车大会】镝石数据陈贞：智能网联汽车场景数据服务平台”

9月25日至28日，2021年世界ICV大赛在北京举行。 本届大会围绕产业重建、融合应用、共生三个章节展开，设有开幕式、主论坛和7个主题峰会、6个特色专题会场和2个闭门会议，设有图灵奖国际专家1人、国内外院士7人、近150人的国际国内ICV和ICC 以下是北京镝石数据科技有限企业社长陈贞的演讲实录，供参考。

北京镝石数据科技有限企业总经理陈贞

语音副本:

各位专家，各位领导，大家好。 我来自镝石数据陈贞。 镝石数据今天很荣幸在世界ICV大赛上第一次见到大家。 镝石数据是基于工业和新闻部装备工业快速发展中心成立的技术服务企业，为装备中心开展ota备案管理和准入管理研究提供技术支持。

从事工业和信息化部ICV推广集团icv2035法规平台组数据平台建设，目前已建成ICV数据综合应用公共服务平台，本公司为公司搭建广泛的合作交流与服务平台，未来政策、服务平台 今天我和大家分享的是我们ICV场景数据平台的探索和建设情况以及相关的应用思考。

报告分为四个部分，首先是平台的基本介绍，我们平台建设的背景。 目前，国内外政策法规均确定提出ICV安全要求和测试验证要求，工业和信息化部发布的ICV准入管理意见也确定ICV应满足功能安全和预期的功能安全、工艺保障要求和模拟、封闭场所和实际道路的测试要求。 从联合国机动车道维持系统法规中也决定了对边界条件类的相关场景和用于验证的场景和工具进行识别。 特别是在用地和实际驾驶中，这是难以复线化的场景。 另一方面，基于场景测试的多支柱法是应对ICV安全测试验证和评价的课题和数据闭环的重要手段。

目前，ICV的引入面临两大难题，一是如何满足功能安全的要求，以及基于场景的多支柱测试如何确保场景的充分合理覆盖，场景建设也面临着共建模式、相互认识和合规性的挑战。 在安全管理方面，通过产品技术的持续迭代升级、产品安全管理要求的执行、结合多支柱测试方法进行自动驾驶系统的安全评价。 ota升级改变了汽车的功能性能，给产品安全验证和生产的一致性管理带来了挑战，基于数据驱动，如何探索融合监管模式，使服务ICV的创新快速发展。 因此，ICV场景数据服务平台的研究建设，需要应对ICV规模化引进的安全难题，支持政策调控，监督探索。

平台定位于建立适合驾驶辅助和自动驾驶系统的测试验证和评价场景数据服务平台，另一方面，以政策法规为指导，为领域管理、汽车产业链提供满足不同产品形态、可扩展的测试场景数据库。 另一方面，以安全判断为核心，整合仿真工具链，支持抽检测试服务，实现ICV安全可靠的部署。

平台通过提供场景和自主开发场景生成工具链，基于多引擎协作机制，提供两种服务:研究场景复盖度问题。 二是提供测试，通过整合仿真测试工具链，提供基于场景的测试服务，支持开发全过程的测试验证和评估。 并且，从服务的两个主体，一个是服务管理方面，支持准入安全判断的场景，支持基于场景的抽检测试。 服务公司方面提供产品开发、测试、验证及系统安全判断和ota升级安全判断服务。 而且有六个优点。 一是基于标准化的开发，实现平台兼容性，确保测试效率，构建共享模型的机制，支撑测试场景的充分合理性，场景的完整性机制。 二是关于平台目前设计的主要功能。 平台首先在标准化的基础上开发，通过数据采集，实现自然驾驶道路交通事故运行监测等多维数据源，结合标准法规、交通法规以及专家经验形成功能场景。 实现数据预解析的标准化，明确提取到数据生成，实现场景关联，整合测试工具链，从而形成从数据场景到测试的整体服务能力。

具体来说，在数据采集中，获取基础道路测试、运行监测、交通事故的数据，获取真实世界的场景，通过模拟获取驾驶员的行为数据，形成多维度的实际数据源。 根据实际数据源，为标准法规专家的经验方法场景结构提供泛化依据。 二是在场景标准化工作中，根据系列标准，实现场景的样式、场景的标签、标准化，与不同的仿真测试平台兼容。 另一方面，开发场景工具，整合模拟工具，通过标准化接口提高不同场景体系之间的互操作性。 目前，平台设计有4个功能模块，第一是数据管理，可以实现原数据场景模型的测试、评估、分解的数据管理，第二是场景管理，支持场景的导入、分类、标签定义、场景检索、关联和下载 三是测试管理，支持自动转换测试脚本，支持系统安全判断和ota安全判断。 第四，在基础管理方面，测试结果的可追溯性、可再生性、测试记录和管理能够满足数据的安全要求，支持数据的统计分解。

第三部分是场景建设方面的一点实践工作，首先是场景的分类，平台基于安全驱动、诉求驱动和数据驱动三方面的做法，生成十分合理的可预见的场景，从而降低各场景发生风险的可控性、严重性和发生概率。 对于安全驱动生成功能场景，以高速公路下的危险场景为例，通过功能安全和预期的功能安全拆解，识别odc和边界、行为等交通相关危险因素、目标物、环境、传感器、车辆等感知相关危险因素，以及车辆控制相关因素，实现高速

与逻辑场景的生成相比，基于功能场景的分解，由海量的实际数据总结泛化和不同的驾驶员模型，生成可预见和可预防的全测试场景。 我们希望在未来的探索中，通过三个方面的探索来实现场景平台的可扩展性。 一是载人平台对不同落地场景、多产品形态的探索及其在道路测试、示范应用、数据采集等方面的运行数据识别，为平台不断补充新的场景。 此外，平台还向公司提供测试验证、安全建议等形成良性循环。 二是通过生态伙伴共建共享，形成有益的互补。 一方面是场景录入和入住审查，另一方面是基于平台展开场景搜索和相关APP下载，形成与客户的良好互动。 三是平台本身在数据挖掘和拆除的基础上进行持续迭代和场景参数优化。

第四部分是我们在未来平台应用方面的实践和探索，包括四个方面，一是管理的技术支撑方面，是与驾驶自动化系统相比较，支持机遇场景的抽检测试，根据管理的需要，管理机构选拔了特定的公司和特定的车型。 平台根据设计运行条件筛选测试场景，连接模拟测试平台，对系统进行测试，报告测试结果，由管理机构根据判断表现形成抽检评价结论。 二是为领域公司提供测试验证服务，一边比较产品功能及其设计运营条件的定义，一边利用平台拆解功能安全和期望的功能安全，生成功能场景、逻辑场景。 通过采样、优化、可靠性分解、参数敏感性分解、场景比较有效分解，形成足够合理的测试场景集，结合多个支柱的做法，说明测试验证系统的功能和性能，测试充分合理地覆盖系统的设计运行条件 三是结合领域公司自身的能力建设，开展系统安全判断服务。 目前，主机厂和科技企业在产品落地实践中建立了场景库和测试能力。 领域结合自建资源，完全利用平台场景服务资源，形成完整的测试集，开展了对驾驶自动化系统的安全判断，这几年从道路测试、告示等实践中积累了相关服务经验。

比较安全判断的方法，可以分为两类。 一部分是交通法规合规判断，另一部分是安全风险评估。 与交通法规合规判断相比，通过设置采样，便利所有测试的具体场景，形成交规复合型评价。 二是在风险评价中，通过风险的可控性、严重性、发生概率进行风险判断。 对大家提到的ota升级带来的风险进行安全判断，形成自身产品的安全判断和安全管理两个闭环。 一个是从公司的角度来说，平台基于从驾驶自动化系统运行到车辆的数据，识别和形成新的场景。 公司不断完全利用完整的新场景，对系统进行测试验证，包括开发环节和每次ota升级活动的测试验证评估，实现开发环节的安全判断。 二是从管理方面，基于运行数据和ota备案数据实现升级副本的一致性管理评价。

通过实践，我们也在不断探索和积累相关数据，实现场景与数据服务平台和政策法规工具的较为有效的联系。 目前正在探索共建共享机制，扩大客户适用范围，研究支持基于场景的抽检测试，下一步将继续为公司提供测试验证、系统安全判断、ota安全判断服务。

场景本身是持续探索和建设的工作，工业和信息化部装备工业快速发展中心和交通部目前正在推进战术合作，共同推进ICV场景数据服务平台相关的研究和建设工作，也衷心欢迎领域的主机厂和供应链公司、检测机构、科研机构的加入

其次是ICV场景数据服务平台开发建设的基础情况。 平台目前在支撑排行榜首位、北京市高速公路测试、杭州市道路测试及自动驾驶模拟国家标准等方面提供支撑和服务，相关业务也积累了相关资源，正在不断进行迭代优化。 整个平台氛围的四个模块，最左侧是场景库、场景数据、共享共建和我的场景和测试集管理、支持对测试库模式的场景搜索、到感兴趣的地方的喜欢的场景、具体场景 支持基于测试车辆的初始状态执行测试样本和设计运行条件的oda定义，目前仍涵盖道路、汽车、汽车、天气、天气

第二部分是场景数据模块，分为两个块。 一个是功能场景，另一个是逻辑场景。 在逻辑场景中，可以基于实际的数据源，通过累积方法的参数及其阈值来执行相关的测试评估结果。 第三个方面是我为了实现共建共享建立的场景模块，可以根据诉求添加新的场景集，将新的功能场景、逻辑场景和具体场景进行对比植入，浏览提出的场景和收藏的场景，以及历史定制的odc 第四个模块是测试集模块，可以选择特定的场景连接到相关的模拟测试平台，运行定义的测试集，查看实施的测试和判断结果。

一方面查看该方案的运行时测试结果以及生成的风险判断报告和合规性报告，另一方面比较平台中的各个具体方案在运行中通过和失败的情况。

以上就是我们在ICV领域的努力。 谢谢您的关注。 谢谢你。

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