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廣州首批自動駕駛路測牌照正式發放 文遠知行、廣汽、AutoX、Pony.ai均上榜

自動駕駛汽車的商業化落地在即,公開路測則是落地前必不可少的環節。自動駕駛的賽道上,不僅有各大企業的群雄角逐,試點示範城市之間也在暗自較量,自動駕駛成了城市的新名片。

6月20日,在白雲國際會議中心,廣州市交通運輸局、工業和資訊化局、警察局(以下簡稱“市主管部門”)正式發放了廣州首批智能網聯汽車開放道路測試牌照。

此次,廣州共頒發24張智能網聯汽車道路測試牌照,由廣汽集團、文遠知行、小馬智行(Pony.ai)、景骐、裹動智駕(AutoX)、深蘭科技六家企業獲得。其中,文遠知行獲20張牌照。據雷鋒網了解,此次開放測試道路共有33條,總裡程達45.644公裡,覆寫黃埔、白雲、花都、南沙區四個區域。

廣州首批自動駕駛路測牌照正式發放 文遠知行、廣汽、AutoX、Pony.ai均上榜

廣州自動駕駛路測牌照門檻有多高?

對于申請自動駕駛路測的機動車輛,廣州做出了規定,包括乘用車、商用車,但不包括機車、低速汽車。其中,優先鼓勵使用新能源汽車作為測試車輛,在發放路測牌照的衆多城市中還是首次。

雷鋒網(公衆号:雷鋒網)了解到,隻有進行過不少于規定裡程與規定場景的測試且被評估合格,或者已在其他國家或者地區、國内其他城市獲得智能網聯汽車測試許可,且測試時間不少于6個月或者測試裡程不少于2000公裡的測試車輛,才可作為測試主體。

綜合根據人、車、路、環境的複雜程度,廣州将全市各區的測試路段共劃分為三個等級。目前頒布的路測牌照均為一級路段的牌照。隻有達到相關要求,才可進一步申請更高等級的測試路段。

對于首次申請測試的企業,僅能在一級路段開展測試工作。

累計測試裡程超過5千公裡,或者累計超過 3千公裡且近3個月平均脫離間隔裡程大于20km的測試主體,未發生責任交通事故及失控狀況的,可向第三方機構申請在二級路段開展測試工作。

累計測試裡程超過3萬公裡,或者累計超過 2萬公裡且近3個月平均脫離間隔裡程大于40km的測試主體,未發生責任交通事故及失控狀況的,可向第三方機構申請在三級路段開展測試工作。

雖是自動駕駛汽車測試,但不意味着完全沒有人工幹預。

由市主管部門聯合印發的《智能網聯汽車道路測試管理規範(試行)》指出,獲得測試牌照的車輛應具備人工和自動兩種駕駛模式,且保證在自動駕駛模式下,可快速、安全地将車輛即時轉換為人工模式;每車都會配備固定的測試駕駛員;

同時設有遠端測試,即測試駕駛員在遠端駕駛員座位上監控、操控測試車輛。但隻有此前測試裡程累計超過3萬公裡,且無發生責任交通事故及失控狀況的企業,才可申請開展遠端測試工作。

此外,此次頒發的自動駕駛牌照也允許進行載客測試。但僅有測試裡程累計超過1萬公裡且無發生責任交通事故及失控狀況的,才有這個機會,且載客測試僅能在一級及二級路段開展。

至于駕駛編隊測試,也僅在指定路段展開。編隊測試車輛同時最多不超過6輛,大型客車、重型貨車及半挂牽引車測試時速不得超過30公裡。

城市自動駕駛路測大PK

繼北上深之後,廣州成為國内第四個獲得自動駕駛路測牌照的超一線城市。據雷鋒網了解,此前重慶、長沙、保定、肇慶、長春、平潭等城市也已發放了自動駕駛路測牌照。

作為國内自動駕駛的領頭城市,北京于去年3月發放了國内首批自動駕駛路測牌照。今年4月份,北京釋出了首份自動駕駛路測報告。報告中顯示,2018年北京市共為8家企業的56輛自動駕駛車輛發放了道路臨時測試牌照,自動駕駛車輛道路測試已安全行駛超過15.36萬公裡。其中百度的測試車輛達到45輛。

標明北京經濟技術開發區、海澱區蘇家坨鎮和上莊鎮及順義區高麗營鎮33條道路作為首批開放測試道路,共計105公裡,是廣州路測道路長度的兩倍之多。

而上海則是于2015年6月率先在上海嘉定開設了國家級“智能網聯汽車試點示範區”,搶先布局自動駕駛。但其第一階段的開放測試道路僅有5.6公裡。在2018年下半年,上海市釋出了第二階段的智能網聯汽車開放測試道路,将原先上海嘉定的路測道路擴大到11.1公裡,并新開放了上海臨港地區的26.1公裡道路。前者用于乘用車自動駕駛技術的研發測試,後者則是給了商用車自動駕駛技術研發。

目前上海已經向5家企業頒發7張道路測試牌照,此外,上海還向圖森未來頒發了中國首張自動駕駛卡車道路測試牌照。

相對于北上兩城,深圳在自動駕駛方面的布局較弱些。去年5月,深圳市政府為騰訊頒發了智能網聯汽車道路測試牌照,也是深圳交管部門發放的唯一一張牌照。但具體的測試路段還需等政府部門勘測劃定後公布。

另外,去年3月,重慶也正式發放測試牌照,一共7家汽車科技公司獲得了8張路測牌照。同月,金龍汽車和百度各獲得平潭綜合實驗區無人駕駛汽車測試基地的3張無人測試牌照。

随着越來越多的城市開放自動化駕駛道路,也反過來促使自動駕駛車輛的在駕駛安全上做更多的提升。但對于國内複雜、千變萬化的交通場景,自動駕駛車輛還有很長的路要走。

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