汽車智能化發(fā)展正進入產(chǎn)業(yè)發(fā)展的深水區(qū)，自動駕駛技術(shù)邁進L3階段。

2023年11月《智能網(wǎng)聯(lián)汽車準入和上路通信試點工作的通知》發(fā)布后，多家車廠紛紛開始試點，并相繼宣布獲得高速或高快速路有條件自動駕駛測試牌照。在眾多車企積極部署自動駕駛的同時，自動駕駛技術(shù)也面臨著如何快速落地的挑戰(zhàn)！

圖源：蓋世汽車研究院

在“2024第五屆軟件定義汽車論壇暨AUTOSAR中國日”上，F(xiàn)oretellix弗鈦立駛中國總經(jīng)理張健鴻表示：“目前還沒有一家自動駕駛公司完全盈利，原因在于尚未實現(xiàn)商業(yè)化。此外，在自動駕駛技術(shù)的落地過程中，除了硬件和軟件的開發(fā)成本，測試與驗證階段的費用在L3、L4級別上尤為驚人，成為每個項目不容忽視的支出?！?/p>

張健鴻 | Foretellix弗鈦立駛中國總經(jīng)理

因此，構(gòu)建高效的測試平臺對自動駕駛市場的“降本增效”至關(guān)重要。同時，高效的測試平臺也是關(guān)乎行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重大課題。

自動駕駛的市場希冀與技術(shù)挑戰(zhàn)

結(jié)合行業(yè)的發(fā)展來看，“安全”成為自動駕駛大規(guī)模商業(yè)化部署的主要障礙。關(guān)于安全的話題不能空口無憑，尤其是自動駕駛的“安全”問題，更需要高度重視。

在測試過程中證明自動駕駛安全是一種有效舉措，尤其是要在開發(fā)過程中解決整個系統(tǒng)的安全性問題。但是，L3及以上的自動駕駛面臨著高昂的測試與驗證成本。2022年，麥肯錫進行了一項全球性調(diào)研，得出一個重要結(jié)論：在高階自動駕駛技術(shù)的研發(fā)項目中，用于測試和驗證階段的成本高達50%以上。

圖源：Foretellix

如何搭建測試平臺將決定著企業(yè)未來幾年的成本控制。張健鴻坦言，解決問題的前提是找到問題產(chǎn)生的根源。如今，自動駕駛技術(shù)的發(fā)展高度復(fù)雜，每臺車內(nèi)部運行著上百片芯片、上億行代碼、諸多的AI模型，構(gòu)成了極度復(fù)雜的系統(tǒng)。由于系統(tǒng)的復(fù)雜性和深度學習的應(yīng)用，系統(tǒng)本身的復(fù)雜性和可解釋性就有了比較大的挑戰(zhàn)。車輛外部還會涉及到多種多樣的交通環(huán)境以及未知的場景挑戰(zhàn)。

無限場景測試空間

如何及時發(fā)現(xiàn)未知的風險？怎樣及時解決風險問題？張健鴻給出答案——需要馴服無限場景的測試空間。

面對“冰山之下”的無限場景，自動駕駛的安全測試過程面臨著以下三方面的挑戰(zhàn)：

自動駕駛系統(tǒng)V&V面臨的挑戰(zhàn)

第一，確保測試完備性的挑戰(zhàn)。包括，如何定量分析已執(zhí)行測試覆蓋了哪些ODD及測試空間？測試報告是否足以支持安全檔案？

第二，覆蓋無限場景測試空間需要具備有效的泛化能力。如何大規(guī)模泛化感興趣的已知場景？如何確保泛化的場景符合預(yù)期？如何高效地指定泛化方向?如何在泛化過程中探索未知風險？

第三，可維護性的挑戰(zhàn)。包括，如何使海量的測試用例快速適配算法的功能迭代？如何有效應(yīng)對測試規(guī)?；瘞淼膱鼍肮芾韱栴}？如何輕松應(yīng)對ODD的變化？

基于OSC 2.0抽象場景自動化測試平臺-Foretify-馴服無限測試空間

2018年，德國PEGASUS項目提出了場景三層抽象分級，即功能場景、邏輯場景、具體場景，逐漸成為了行業(yè)通用的場景分級標準。三層分級模型在當前的駕駛場景工程應(yīng)用，尤其是大規(guī)模仿真工程應(yīng)用中逐漸顯露出局限性。因此，2021年，由PEGASUS的后續(xù)項目VVM（Verification and Validation Method）中的專家提出了四層場景分級模型概念，在三層分級模型的基礎(chǔ)上，新增了抽象場景，并被ISO 34501采納，納入了國際標準體系。

早在2018年，F(xiàn)oretellix便開始開發(fā)基于抽象場景的自動化V&V平臺-Foretify?。Foretify?基于最新的ASAM OpenSCENARIO? 2.0（DSL）場景描述規(guī)范，通過科學的“約束-隨機”求解器以超自動化方式生成和執(zhí)行數(shù)百萬個場景泛化與測試，不但大大減少了手動創(chuàng)建測試的繁瑣工作，而且可以幫助用戶在系統(tǒng)開發(fā)早期識別出系統(tǒng)問題、邊緣案例和未知風險的長尾情況（edge case/corner case）。值得關(guān)注的是，它還具有駕駛領(lǐng)域的語義意識，確保在滿足物理定律的條件下選擇客觀有效的參數(shù)組合，生成有效場景。同時，F(xiàn)oretify?還可以監(jiān)測場景中的各項參數(shù)及KPI指標，為衡量覆蓋度及系統(tǒng)安全性評估提供依據(jù)，從而提高ADS/ADAS系統(tǒng)大規(guī)模部署的信心。

具體來說，F(xiàn)oretify? 作為領(lǐng)先的安全驅(qū)動V&V平臺，涵蓋了三個關(guān)鍵技術(shù)板塊，包括：

圖：Foretify平臺三大關(guān)鍵技術(shù)板塊

1)基于OpenSCENARIO? 2.0的抽象場景設(shè)計規(guī)范。

利用OSC2.0，F(xiàn)oretify?可將功能場景準確、無歧義地轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行的抽象場景代碼。相比于具體場景或邏輯場景，抽象場景具備更大的表達空間，更適合探索場景空間或功能邊界，發(fā)現(xiàn)潛在風險。（參考來源：ASAM官方發(fā)布）

以“加塞（cut in）”場景為例，如果采用具體場景的描述方式，就需要（手動）設(shè)計各種變化，包括但不限于場景發(fā)生的地圖位置、加塞車輛的靜態(tài)特征、加塞的方向或速度等動態(tài)屬性。這種設(shè)計不僅耗費大量工程資源，而且無法覆蓋所有可能的情況，難以實現(xiàn)大規(guī)模測試以探索未知風險。通過基于OpenSCENARIO 2.0的抽象化場景描述，并結(jié)合Foretellix的智能“約束-隨機”測試生成器，便可以快速泛化生成包含上述各種屬性變化的“加塞”場景。

圖：OSC2.0抽象場景描述示例-路口交匯場景

此外，抽象場景具備可復(fù)用、可組合的特性，能夠幫助工程師快速創(chuàng)建復(fù)雜場景，提升場景的復(fù)用性和可維護性。同時，為了方便工程師進行快速測試，F(xiàn)oretellix提供了一套開箱即用的OSC2.0抽象場景庫V-Suites?，其中包含豐富的抽象場景元素。工程師可以根據(jù)項目需求直接選擇已有的測試場景，也可以通過場景的組合和復(fù)用，根據(jù)需求構(gòu)建所需的復(fù)雜場景。

圖：抽象場景的組合及復(fù)用

圖：城區(qū)V-Suites抽象場景舉例

2)大規(guī)模場景泛化測試

作為場景泛化生成的核心技術(shù)，F(xiàn)oretellix的智能“約束-隨機”測試生成器接收OpenScenario? 2.0（DSL）抽象場景和OpenDRIVE?地圖作為輸入，可以實現(xiàn)自動化的大規(guī)模場景泛化測試。

Foretellix “約束-隨機”測試生成器

此外，F(xiàn)oretellix公司的解決方案與仿真軟件解耦，支持直接連通用戶指定的仿真軟件進行泛化場景的仿真測試，在降低部署成本的同時，通過場景定義與地圖解耦，可快速實現(xiàn)跨地圖測試，輕松應(yīng)對ODD的變化。

由此可見，F(xiàn)oretellix提供的基于抽象場景的自動化V&V解決方案在滿足大規(guī)模場景泛化測試的前提下，不僅可以最大限度的提高場景的復(fù)用性（場景創(chuàng)建可復(fù)用，跨地圖ODD可復(fù)用，跨仿真平臺可復(fù)用，算法版本迭代可復(fù)用），降低場景維護成本，而且通過智能“約束-隨機“測試生成器，確保了場景意圖，提升了場景有效性及場景質(zhì)量，一定程度上降低了算力成本。更重要的是，汽車企業(yè)的工程師們可以將更多精力集中在測試數(shù)據(jù)分析和自動駕駛系統(tǒng)的問題診斷上，解放手動編寫及調(diào)試場景的人才力量。

3)數(shù)據(jù)分析與測試優(yōu)化。

Foretellix還提供了一套測試數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化工具——Foretify Manager。它能夠支持定量地評估測試覆蓋度，診斷失敗測試用例，分析KPI關(guān)鍵性能指標，同時協(xié)助工程師優(yōu)化測試方向，引導工程師進行迭代優(yōu)化。

圖：測試數(shù)據(jù)分析工具功能展示 – 覆蓋度評估

LogIQ? - 跨越仿真與路測的鴻溝

此外，F(xiàn)oretellix還推出了一款路測數(shù)據(jù)分析工具——LogIQ，具備場景檢測和評價指標收集功能。該工具能夠自動識別用戶在日志中感興趣的場景片段，并收集相關(guān)的場景覆蓋度和關(guān)鍵性能指標。

LogIQ與Foretify配合使用，將實現(xiàn)跨仿真和實車測試的統(tǒng)一V&V工作流。

圖：Foretify LogIQ連接真實世界與虛擬仿真

Foretellix 提供的完整解決方案

工欲善其事，必先利其器。在“降本增效”的旋律下，F(xiàn)oretellix基于OpenSCENARIO 2.0場景描述標準，實現(xiàn)抽象場景的大規(guī)模泛化及自動化測試，可有效應(yīng)對自動駕駛系統(tǒng)大規(guī)模安全部署所面臨的無限場景空間所帶來的測試挑戰(zhàn)。

圖：Foretellix 完整解決方案

上圖所呈現(xiàn)的是Foretellix可提供的完整解決方案架構(gòu)圖, 其要點包括：

• Foretellix作為ASAM OpenSCENARIO2.0的主要貢獻者與維護方，是目前市面上唯一能將抽象場景在工程實踐的量產(chǎn)項目中落地的公司。

• Foretellix公司提供了一套基于OpenSCENARIO2.0開箱即用的抽象場景庫，其中涵蓋了大量的抽象場景元素，可快速結(jié)合項目實現(xiàn)場景的大規(guī)模泛化。

• Foretellix提供了一套測試覆蓋度分析與優(yōu)化工具，支持定量地評估測試覆蓋度

• Foretellix在抽象場景泛化具體場景案例的核心技術(shù)：“約束-隨機”測試生成器方面有超過30年的工程經(jīng)驗

• Foretellix提供了基于路測數(shù)據(jù)的場景分析方案LogIQ,可用于分析路測數(shù)據(jù)的覆蓋度，并將路測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為OSC2格式的場景文件，通過Smart Replay運行場景變體。

作為一家極具創(chuàng)新精神的企業(yè)，F(xiàn)oretellix 于2018年在特拉維夫創(chuàng)立，如今已在中國、日本、美國和歐洲等地設(shè)立了分支機構(gòu)，中國總部設(shè)立于上海。全球范圍內(nèi)，F(xiàn)oretellix擁有超過180名員工，其中80%以上是經(jīng)驗豐富的工程師。目前，F(xiàn)oretellix已服務(wù)超16家客戶，并建立了多元化的生態(tài)系統(tǒng)開放平臺。

張健鴻表示，作為自動駕駛行業(yè)的參與者和技術(shù)支持者，F(xiàn)oretellix將持續(xù)致力于推動自動駕駛技術(shù)的安全測試與部署，以期最終實現(xiàn)自動駕駛技術(shù)的快速應(yīng)用。

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