2020年12月3日，由中国汽车工程研究院主办的第五届i-VISTA智能网联汽车国际研讨会隆重召开， 在主旨演讲环节，公安部道路交通安全研究中心主任王长君发表了“基于仿真的自动驾驶交通安全管理的法规研究及应用”的主旨演讲。
公安部道路交通安全研究中心主任王长君
以下为演讲实录：
各位来宾，各位同行，大家早上好。
我这里给大家介绍汇报一下我和我们团队公安部道研中心我们近期围绕的自动驾驶交通安全法律法规和安全管理这块的一些研究设置，初步的一些应用。
题目是基于仿真的自动驾驶交通安全管理的法规研究及应用，这里面的两个，一个是我们考虑研究自动驾驶的交通安全管理法规或者说管理和法规，实际上更多通过仿真技术，其次因为我们整体自动驾驶技术发展现状，特别是我们团队现在研究，我们更多还是在交通安全这块，我们还没有涉及到网络安全这块，我汇报主要是围绕交通安全这块。
三个方面，我们知道尽管最近也有一些习惯性的专家们对自动驾驶汽车提出一些质疑也好冷静思考也好，但是总体来讲，从全球来看特别我们国家自动驾驶相关技术即得到高度重视也在快速往前发展，从现状来看自动驾驶在我国需求还是很多，包括高速公路的测试，最近我们有些城市提出能不能货运车辆高速公路上做无人驾驶的测试，但是这个涉及到很多法律法规，但是主要是我们车辆能不能满足自动驾驶去做这个测试，不仅仅是法律法规制约，还有我们汽车本身的不成熟问题，包括我们的远程驾驶的测试等等，包括一些专业技术，包括工信部在内也做了很多示范，取得很多的增加，像河南，包括上海南京出现自动驾驶公交车在路面上的试运行，包括自动驾驶出租车，在上海在北京都有，我们在做相关尝试，相关自动驾驶应用也是日趋丰富，OTA现在已经是比较普遍了，很多的相关企业在试运行，但是有一些问题，已经有一些意识到比如正在努力的一些法律法规的问题，安全性的问题，管理上的问题，包括博世，包括高速公路的自动驾驶，关于车道的设置，交通组织这些，这些应用的同时不管是从管理和法规的角度，还是从安全性自身的角度来讲，它还是提出很多问题，比如说OTA，OTA现在是否符合现有汽车的设置，你在路上在法律法规层面上在管理制度规定层面上我们有些什么样的符合不符合，这是需要我们关注，因为政策法规是刚性，包括自动泊车，假如L3现在发展速度可以比较快的进入到市场范围，还是范围的示范应用，它和现有的法律法规之间有什么要的需求，有什么样的差异，所以这些问题就迫使我们研究现有的这些自动驾驶的相关技术，如何更好的满足自动驾驶道路交通安全特别是我刚才讲的安全管理相关的法规，满足最基本的交通规则，后来我讲到这里，大家可能会想满足最基本的交通规则，这是机器最基本的实现，但是恰恰没有解决，如果要把它作为一个产品面向消费者的话，你是不是在道路安全交通法律法规所规定的所有的交通规则在你的每一次行驶过程中都能够严格的遵守执行，应该说目前为止我们知道自动驾驶企业做过很多测试，但是我想大家还没有足够的自信，就是交通规则所规定的，所有一百条五百条交通法律法规规则我的自动驾驶都是能够准确的安全的进行，如果没有的话，如果你知道我们怎么办怎么面对它，怎么推动怎么帮助我们的自动驾驶严格遵守这些，完全全面的遵守这些交通规则，如何证券，如何以对消费者负责任的态度来进行，这恰恰是我们认为的需求，讲到需求，讲到自动驾驶安全，包括了部件安全，硬件的安全，当然也包括系统安全功能安全，也包括现在没有涉及到的网络安全，当然驾驶是机器驾驶行为的安全也很重要，所以在驾驶行为或者说运行安全这块，我个人觉得至少有三块安全是需要我们花大心思重点研究的，或者说站在一个管安全的公安交通安全管理的角度要重点考虑的，首先是规则安全，或者说你对每一条交通规则你的理解怎么样，你的全方位理解怎么样，第二所谓的困境安全，就是有的时候你不遵守交通规则的能力如何，也就是所谓的困境，你前面有一个很小的障碍物，你如果绕过去就要压标线类似于这样的，和效率密切相关的，但是安全不会产生任何安全的，我刚刚讲的是最简单的例子，是不遵守规则的人或者是你能够更高效的在路面上让消费者更能接受，不是前面有一小石头我停下来不走了，类似于这样的，不遵守交通规则，当然还有人的层面还有更深层次，再就是个人层面介绍预期功能安全这块，你自己不遵守安全规则的能力下降，那么我们的复杂道路场景其他的机动车的行人的汽车的驾驶性能在他不遵守交通规则的情况下，当我们的道路车辆环境发生变化的时候这个时候所有的规则，也就是王红博士刚才讲的我理解不一定完全对，但是这是我个人对安全这块的理解，从这个角度来说在我们国家行政体系下的，我们这种道路交通安全或者自动驾驶交通安全自动驾驶有三块是需要我们去做规则安全不遵守的安全和自动驾驶领域的事情，我们现有对现有的法律法规合规性怎么样，以前老的人驾驶有相应的法律法规，现在汽车和人合到一起，或者说逐步的合到一起了，你如何符合相应的车机器下的法律法规，同样，机器驾驶法律法规或者自动驾驶的相关的交通安全的法律法规如何适应满足支持去推动自动驾驶这个产业良性健康的发展，你应该做什么样的适当的调整，对交通安全管理法规的符合性更多是双向，是融合相互的推进。
其次，我们研究自动驾驶对交通通行法规，前面讲到你对法规全面的理解，我个人仍然存在，这是我们现阶段特别是考虑到现在特殊的中国特殊的快速机动化和走过20年之后我们交通情况，我们路面交通的情况。
第三，是要研究自动驾驶车辆对不同交通场景的认识和应对，昨天大家看到，发布了一个中国十大不遵守交通违法行为，我这里排列了一下，但是以最新的为准，十大里面除了第二第三还有其他八条加在一起，大概占国家交通违法行为的28％，这是什么？是根据最基本的交通规则，大家看第一条，有14％未按规定让行导致交通事故的，违法超车、违法变更车道，大家知道什么叫违法变更车道，什么叫不按交通让行，是每次超车过程没有严格按照交通规则该打灯打灯，最基本的交通规则我们现在从昨天数据仍然有事故反映出来，路面上28％的交通事故是因为最最基本的规则明确作为一个通过考试的驾驶员你必须要学习的，不给你思考时间，但是我们仍然有28％的最基本的规则性行为，对这类怎么约束，怎么构建你的一般场景或者复杂场景也好，我甚至不用叫复杂场景，因为这是比较普遍的，还有现场的事故，还有困境场景，不遵守你机器驾驶员在特殊场景下为了效率和安全的平稳，不遵守规则的理解能力。
基于这些现状和分析，我们团队根据现在的自动驾驶的发展阶段，我们考虑在下一步如何基于仿真来做自动驾驶的交通安全法律和管理的研究，首先这是大问题，我们要考虑，首先要把所有的交通法规要实现它的数字化，要让机器人理解，要把法规里面的，比如超车，你怎么把它变成一个机器人理解，机器人理解了怎么把它变成公式，变成公式了你怎么把它变成机器，你能够对机器进行考核的，一个简单超车，相对速度是这么多，多少距离的时候按照道路交通安全管理法规所规定的你这是一次安全的超车，什么时候打灯，什么时候变道，什么时候回原来的车道，所有这些如果从法律法规角度你要解决，你每一步都需要有定量的指标考核它，这是我们的理解，当然我只是举一个简单的超车，还有让行还有其他的法律法规都
需要这样数字化的操作，在这个基础上建立数字化的场景，包括前面讲到的大量的复杂场景，还有不遵守的困境场景等等。
第三个要研究的内容，有了法律法规数字化你见到这个场景你怎么理解它，你对它的理解能力是怎么样，要进行学习的，前面中国汽研的张总也介绍，这里面有一些学习，我觉得在我们做这块研究的时候，建立库的基础上也会考虑这个问题，当然最终还是要建立这个库，在这个基础上进一步研究自动驾驶车辆，你在入测你在走路你甚至在事故违法的处理，包括将来的保险，你怎么样符合那个法律法规，同样，法律法规怎么样更好的，这是双向的，法律法规怎么样适合自动驾驶各个阶段在不同的路上你应该有修改完善调整的政策建议，包括法规层面的建议，当然这些我们现在初步考虑的这块。
基于这些内容，法规数字化，建立相应的场景了，法规和场景的理解能力也评判，最终去做双向融合的研究，我们就可以来做，能不能上高速公路？你是否达到了可以到高速公路上做测试，你是否在什么场景下上路，事实上在我的理解中我们要做高速公路做一个严格符合现在交通现状上高速公路的许可的研究法，我们仍然还有从法律法规的数字化到各种场景的建立仍然还有很长的一段路要走。
具体围绕我们考虑的四块研容内容大致讲法，要把现有的法律法规数字化之后和各类场景融合，融合以后建立能够满足自动驾驶车辆理解的，在理解基础上判断你的理解评测自己的理解基础上怎么学习，最终还是要有一个评测，这个评测就要确定你是不是能够上路，当然这只是把它合到一起，合到一起之后用什么方法研究，就回到报告的标题上，基于仿真，现在是把仿真技术和相对传统的交通安全分析技术这两块放在一起，当我们研究内容确定了构建好车辆的模型场景之后，我们要选择某一类要上高速公路完成什么样的操作，你这个操作在这个场景下我们会分析你会产生什么样的后果，是环境方面还是路方面，还是车的方面还是自身的方面，往哪儿做研究，让你自动驾驶能够在不断交通安全的迭代升级过程中完善你对高速公路也好你对复杂事故或者是困境场景，你的理解能力你的学习能力，最终形成一系列的规范。
我们根据这个思路现在和国内的主流企业，和华为和中国汽研做的一些，从数字化到应用的初步应用，我刚才和中国汽研签的合作协议里面就涉及到这些内容。
这是我大概想给大家汇报的，仿真驾驶对交通安全管理和法规做一些研究的思考，基本的出发点还是为了通过我们对交通安全的理解推动整个自动驾驶能够更安全的，同时更快走入到我们的应用当中。
最后一句话，我们期待和同行和各位研究学者进行更多的研究，单位在北京，当然公安部道研中心同样做了研究，我们也是业内，我们目标都是一致，推动国家自动驾驶产业能够更加健康快速的发展。
谢谢大家。
注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅，仅作为参考资料，请勿转载！
