“【2021世界智能网联汽车大会】国汽智联王跃建：中国智能网联汽车基础数据服务平台”-东方汽车时报

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 以下是国汽(北京) ICV研究院有限企业专务副社长王跃建) )/S2/)的演讲实录，请作为参考。

国汽(北京) ICV研究院有限企业专务副总经理王跃建

语音副本:

各位领导，各位嘉宾，大家好。我来自国汽智能网联的王跃建。今天，我要发表中国ICV基础数据服务平台。分为七个部分。

第一，数字化时代背景下的ICV，智能化和网恋和的程度越来越高，可行的场景更多更复杂，产品和功能迭代也比较快，以前流传下来的测试评估方法很难应对，需要新的评估手段。根据国际上流行的比较ICV测试评估方法、多股测试法、智能网生产公司和加强管理意见的相关要求，仿真测试变得越来越重要，场景测试是仿真测试的基础。汽车智能化的实现需要强大的数据基础，这是领域的共识。众所周知，道路实验不能完全满足自动驾驶功能的测试诉求，需要耗费时间和精力，必须依托庞大的场景开展sil、hil、vil、dil、封闭校园考试等多维实验验证处理问题。研究表明，大部分软件问题在仿真测试阶段发展迅速，并被定位。虚拟模拟测试将检测90%以上的软件问题。这是因为虚拟模拟测试更受重视。

第二，基础数据服务平台体系。中国ICV的基础数据服务平台体系包含一个核心、四个要素、六个能力。一个核心是指我国标准的自动驾驶场景库，四个要素包括标准根本、数据基础、工具手段、平台门户，六大能力是场景采集车辆的设计与开发、场景数据管理平台的构建、场景大数据的解决与拆解、自动

第三，icv场景模拟数据库。包括自然驾驶场景库、标准法规数据库、交通场景数据库、驾驶行为数据库等多个专业场景数据库。其中，自然驾驶场景库是原始数据的提取、轨迹提取、泛化场景生成带来的哭泣，目前已提取了10万个自然驾驶场景测试案例，已经生成了1万个adas典型场景测试案例。我们可以选择代表性形成的adas场景测试用例进行展示，用于fcw、bsw的测试。另外，根据国际标准、iso、其他34个项目的标准，放大了10多个adas功能进行比较的834个项目的标准测试用例。

接下来是交通事故的场景。我们基于mit和中国典型的事故收集，放大了216起交通事故的场景。现在也在继续扩大。对采集数据中的驾驶行为进行分解，建立驾驶员模型，同时应用于虚拟仿真平台的驾驶员模型，建立了驾驶员行为数据库，建立了应对切入、强制变更进路、中止进路等。

第四，介绍我们的场景识别数据集。我们提供的开放式自动驾驶数据集，解决了采集于北京不同地区、不同天气、时间段、道路，目前包括100个不同的自然驾驶场景，每9个场景约10秒。目前，乐观显示激光雷达采集的点云数据，制作的点云数据集约1万帧，我们考虑了自动驾驶的功能定义，并由我们主导发布了标准的“ICV场景数据图像显示要求和做法”。图像识别数据集1万个，车辆平均12个，行人平均5个，车道平均4个。

第五，场景工具链和云平台。开发了场景数据云平台和开放式仿真云平台。其中场景分割工具基于python语言和spark框架，支持c/s框架可以访问云平台，可以集群化部署，便于算法训练和测试。场景数据标记工具支持按照pegasus的六级描述方法对场景进行分类和标记。其中包括车辆的行为和目标行为、道路、基础设施、临时操作、自然环境、交通状况等40种场景要素支持标准风格的场景导入。仿真平台系统具有支持云并行测试加速、集群规模可灵活扩展、迭代估算法集成部署自动化等特点。团体标准体系根据国内的应用诉求，开发了包括c-v2x仿真模块在内的其他虚拟仿真测试模拟，并集成到了vtb中。我们是团队标准比较合适的牵引公司，我们从测试数据、工具流程做法等方面，与领域其他合作伙伴合作，建立了场景数据库建设和应用、智能传感器两个标准体系，我们也带动了传感器的员工群体。

第六，场景库的建设和应用标准体系从场景数据收集、场景解体挖掘、场景测试验证进行布局，有一系列的团体标准。在智能传感器基准体系方面，今年5月成立了联盟的传感器业务小组，覆盖车载侧和路边的感知系统，包括激光雷达、毫米波雷达、摄像机进行了标准体系的建设。最近有2个成果发表，4个立项，4个事前研究。欢迎在座的各位协助。我希望越来越多的人参加团体的讨论和建设过程。

第七，我们的基础平台还是初步阶段，今天在座的各位，以及各地方政府、各产业园、各试验厂和我们共同在多方面，无论是负载传感、云技术合作，都是具有中国特色的虚拟仿真平台包括中国特色智能网链接库的共建、数据解决和仿真测试工具的共同开发、ICV仿真测试标准的共同制定，以及场景数据工具链、场景测试用例数据集、各种环相关的痕迹谢谢你。