實地探查智能駕駛測試道路：遇到行人闖紅燈咋辦

3月1日，上海市政府發布了《上海市智能網聯汽車道路測試管理辦法（試行）》（以下簡稱《辦法》），以滿足汽車企業發展智能網聯車輛道路測試的迫切需求。三段高安全、低風險的道路，共計5.6公里，被指定為第一階段智能網聯汽車開放測試道路。它們是博園路（墨玉路和安延路的交叉口），全長2.7公里；博園路（安宏路與安志路交匯處），全長0.9公里；

北安德路（安麗路與安智路交匯處），全長2.0公里。

隨著科學技術的進步和發展，智能駕駛汽車在封閉空間的研發和測試需求已難以滿足。他們需要模擬更復雜的道路環境，以應對難以在固定空間中出現的意外情況。從封閉到開放，智能駕駛向未來又邁進了一步。“《辦法》的發布為上海率先在中國實施智能網聯汽車開放道路測試奠定了基礎，并將加快智能網聯車輛從研發測試向示范應用和商業化轉型。”上海市經濟和信息化委員會副主任黃歐，告訴第一財經記者。3月3日，第一財經記者來到了上述智能駕駛測試路段。道路位置1博園路（墨玉路與安延路交匯處），全長2.7公里。下午17點左右，走到橫跨云造浜的大橋上，路上的汽車稀疏。在第一財經記者跨過橋面的階段，包括第一財經記者在內共有六輛車通過。兩條車道之間有一條虛線，車輛可以自由行走，相當于為智能駕駛汽車的測試提供了真實而復雜的路況。橋上沒有監控攝像頭。機動車道與非機動車道完全隔離。道路位置2道路位置：博園路（安宏路與安智路交叉口），全長0.9公里。下午17:10左右，第一財經記者前往博園路安宏路公交車站，車站的公交車出入口也將模擬復雜的路況，供智能汽車正常行駛。道路位置3道路位置：北安德路（安麗路與安智路交叉口），全長2.0公里。下午17點20分左右，這段路的車道以實線為主，只有當交叉口分開時，才會有虛線供車輛選擇直行或左右轉彎。道路上有厚厚的綠化帶，將機動車和非機動車隔開，但十字路口的情況仍然很復雜。第一財經記者發現，在短短30秒內，行人闖紅燈，機動車道上不斷有電瓶車行駛。除了挑戰之外，這些情況可以有效地為智能駕駛提供大量復雜的場景，并獲得海量數據。

在上圖中，電瓶車正在機動車道上行駛。這種突然的異常情況需要智能駕駛汽車提前感知物體并判斷它是什么，從而做出決策，例如減速或停車。

在路邊的公共汽車站，三名乘客正在等公共汽車。這里為智能駕駛汽車的測試提供了一個道路場景：公交車的進出。

上圖為測試路段入口處的攝像頭，因此無法判斷是非法攝像頭還是超速攝像頭。

厚綠化帶是測試機動車、非機動車和行人之間道路隔離的有效方法。

對于智能駕駛的測試來說，道路交叉口仍然是一個巨大的挑戰。上圖顯示兩個人騎著電瓶車等著通過。限速60是很清楚的。

上圖顯示了在十字路口等待綠燈的車輛。路上的車輛不在少數，車輛變道的可能性也不小。這正是智能駕駛汽車走出實驗室，打開道路的需要：復雜的道路環境，以獲得大量的測試數據。

在十字路口，左轉、右轉和直行的車輛會大量變道，車道也是虛線。我想知道智能汽車能否應對這種情況。3月1日，S……

為滿足汽車企業發展智能網聯汽車道路測試的迫切需求，上海市政府發布了《上海市智能網聯車輛道路測試管理辦法（試行）》（以下簡稱《辦法》）。三段高安全、低風險的道路，共計5.6公里，被指定為第一階段智能網聯汽車開放測試道路。它們是博園路（墨玉路和安延路的交叉口），全長2.7公里；博園路（安宏路與安志路交匯處），全長0.9公里；

北安德路（安麗路與安智路交匯處），全長2.0公里。

隨著科學技術的進步和發展，智能駕駛汽車在封閉空間的研發和測試需求已難以滿足。他們需要模擬更復雜的道路環境，以應對難以在固定空間中出現的意外情況。從封閉到開放，智能駕駛向未來又邁進了一步。“《辦法》的發布為上海率先在中國實施智能網聯汽車開放道路測試奠定了基礎，并將加快智能網聯車輛從研發測試向示范應用和商業化轉型。”上海市經濟和信息化委員會副主任黃歐，告訴第一財經記者。3月3日，第一財經記者來到了上述智能駕駛測試路段。道路位置1博園路（墨玉路與安延路交匯處），全長2.7公里。下午17點左右，走到橫跨云造浜的大橋上，路上的汽車稀疏。在第一財經記者跨過橋面的階段，包括第一財經記者在內共有六輛車通過。兩條車道之間有一條虛線，車輛可以自由行走，相當于為智能駕駛汽車的測試提供了真實而復雜的路況。橋上沒有監控攝像頭。機動車道與非機動車道完全隔離。道路位置2道路位置：博園路（安宏路與安智路交叉口），全長0.9公里。下午17:10左右，第一財經記者前往博園路安宏路公交車站，車站的公交車出入口也將模擬復雜的路況，供智能汽車正常行駛。道路位置3道路位置：北安德路（安麗路與安智路交叉口），全長2.0公里。下午17點20分左右，這段路的車道以實線為主，只有當交叉口分開時，才會有虛線供車輛選擇直行或左右轉彎。道路上有厚厚的綠化帶，將機動車和非機動車隔開，但十字路口的情況仍然很復雜。第一財經記者發現，在短短30秒內，行人闖紅燈，機動車道上不斷有電瓶車行駛。除了挑戰之外，這些情況可以有效地為智能駕駛提供大量復雜的場景，并獲得海量數據。

在上圖中，電瓶車正在機動車道上行駛。這種突然的異常情況需要智能駕駛汽車提前感知物體并判斷它是什么，從而做出決策，例如減速或停車。

在路邊的公共汽車站，三名乘客正在等公共汽車。這里為智能駕駛汽車的測試提供了一個道路場景：公交車的進出。

上圖為測試路段入口處的攝像頭，因此無法判斷是非法攝像頭還是超速攝像頭。

厚綠化帶是測試機動車、非機動車和行人之間道路隔離的有效方法。

對于智能駕駛的測試來說，道路交叉口仍然是一個巨大的挑戰。上圖顯示兩個人騎著電瓶車等著通過。限速60是很清楚的。

上圖顯示了在十字路口等待綠燈的車輛。路上的車輛不在少數，車輛變道的可能性也不小。這正是智能駕駛汽車走出實驗室，打開道路的需要：復雜的道路環境，以獲得大量的測試數據。

在十字路口，左轉、右轉和直行的車輛會大量變道，車道也是虛線。我想知道智能汽車能否應對這種情況。

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