vincent_321的博客

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智能驾驶的测试验证是一项投资大、周期长、收效小的工作。单车平均路测成本超100万元每年，算法迭代平均周期长达6个月。为了应对这种挑战，工信部、交通部等四部委在L3智驾车辆准入试点要求中，将仿真测试纳入必备考核指标。领先的头部车企已建立超1000万公里的仿真测试里程库。仿真技术正从“辅助工具”升级为"战略基础设施"，使整体测试成本降低了70%，效率提升200%。

对于智能驾驶系统而言，感知模块是开发难度最大、投入资源最多的核心部分。在智能驾驶开发团队内部，感知模块需要独立进行评测才能及早发现潜在缺陷或判断性能是否有改进。随着近几年BEV、OCC、E2E等新技术方案被越来越多企业应用，感知的评测变得越来越艰难，效率也变得越来越低下。本文作者基于在智驾测试行业多年经验，试图总结感知评测的基本规律和效率提升方法，以供读者一些启发。

之前用户问了关于端到端模型的评测方法，我详细分成了几个维度，包括安全性、泛化性、鲁棒性等，还提到了仿真测试、真实道路测试等方法。规划和控制通常分为路径规划和运动控制两部分，规划负责生成从起点到终点的路径，考虑静态和动态障碍物，而控制则负责跟踪这个路径，处理车辆的加速、制动和转向。然后，我需要参考行业内的实践，比如Waymo、Tesla他们是怎么做的，有没有公开的测评方法或标准。伦理和法规方面，需要确保测试符合当地的交通法规，以及伦理标准，比如在不可避免的碰撞情况下如何做出决策，这也是测评的一部分。

端到端智能驾驶模型的评测需结合多模态测试环境量化与主观评估结合动态迭代的体系，同时关注技术可行性与伦理合规性。未来趋势是构建开放、标准化的评测平台（类似MLPerf），推动行业协作与技术进步。

本文是自动驾驶测试领域系列专栏的第一章，用于介绍自动驾驶的基本系统，了解自动驾驶的测试对象，包括自动驾驶的软硬件架构、传感器、线控车辆等内容。

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