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报道来源：高工智能。
汽车的核心是安全，无论未来Robottaxi，还是在园区中的自动接驳车，用户的核心诉求都是可以安全到达。对于尚未完全成熟的自动驾驶技术，测试验证是非常重要的环节。
亮道智能市场总监江南逸在《2019高工智能电动汽车开发者大会（苏州站）》上表示，软件的测试验证需要做大量数据采集、处理、分析的工作，不仅是驾驶环境本身的复杂性导致的，每个国家、每个区域人们的驾驶行为差异也非常大。
受制于传感器性能，大量的测试验证，是保证自动驾驶功能安全的必经之路。
此外，针对环境感知相关的KPI要求，不仅是硬件上的产品质量达标，如振动实验，耐久性测试、耐高低温等等，还有包括软件层面的感知能力的测评。
一、测试验证面临的挑战
自动驾驶环境感知系统测试验证面临的挑战，首先是对环境感知KPI的把握。比如客观评价激光雷达的识别率、分类准确率等指标表现，测试厂商首先要对传感器的软硬件足够熟悉，具备传感器算法的开发能力，否则很难评价一个传感器的优劣。
由于自动驾驶应用中，传感器的融合是必然趋势，对相应的测试厂商而言，不仅要理解某单个传感器的性能，还要熟悉传感器融合过程中的问题，未来要评价的是整个感知系统的智能化水平。
如此，测试验证工作考验的是针对整体传感器算法的理解，建立让行业信服的、高质量的客观真值（Ground Truth）用于评价参照。
除了这些硬实力，测试过程当中会产生大量的数据，如何有效、快速的存储、清洗，提取有效信息，开发自动化工具链等，都是验证方快速建立竞争力，服务好更多客户的战斗力。
这些能力，对于传统的传感器、软件算法创业公司而言，比较缺乏。细分行业的初创企业们，需要专注精力在产品自身硬件的创新和软件性能的提升上，比如视觉算法的企业，目前仍然有大量视觉算法公司的算法优化、迭代依赖的是人工标注。
后者对前者的重要性不言而喻，但人工标注是一件费力费时的事情，在有限的精力和时间段内，创业者需要专注于本专业，行业亟需自动化标注的产品用于算法的迭代。
这种现象同样出现在毫米波雷达、激光雷达的产品研发过程中，传感器性能可靠性的验证、提升，需要一系列专业的工具，当中涉及大量的数据采集、真值建立、场景提取等等，需要有专业的公司，帮助其提升自动化、快速处理的能力。
二、完整的测试评价服务
亮道智能通过数据采集平台搭建和数据采集、测试验证私有云平台搭建、自动化真值标注、自动化测试验证工具链、大数据挖掘与分析，提供面向自动驾驶感知系统的测试验证服务，最后会输出一份KPI报告给到主机厂商，目前KPI报告都是根据功能开发需求定制化统计生成的。
根据客户对功能开发安全的要求，亮道智能会进行工具链的开发。比如针对不同功能安全开发定义，客户通过输入ODD相关参数，可以在线从采集到的数据当中提取符合要求的场景。每个客户都可以输入自定义的ODD参数，形成功能定义的差异化。
三、一套系统、一样品质
基于传感器的测评，很多客户自己也在做传感器平台的搭建和自己算法的研发。在国内市场，亮道智能从2015年开始就一直在给客户提供线控改装、传感器的安装配置和调试的相关工作，帮助客户快速搭建传感器系统，开始研发、产品迭代的工作。
现在，亮道智能的客户基本上覆盖了国内的主机厂商和自动驾驶方案的提供商。
目前大部分的主机厂商还停留在需求描述的细化阶段，江南逸表示，公司的优势在于知道从哪些角度、细节上评价传感器，进而开发评价工具，这个过程需要投入大量时间研发，衡量整个的评价系统是否足够完备。
亮道智能是中德两地同步做产品研发、市场拓展，可以在中国、德国、美国等不同的地方提供同样的工具和测试验证方法，保证同一款产品在不同的地区表现一致性。
公司从2018年开始在欧洲和中国进行数据采集工作。2019年配合主机厂客户的项目要求，亮道智能会在欧洲5个城市、在国内5个城市同步进行数据采集工作，2020年会在美国启动3个城市的数据采集。
亮道智能的优势在于用同一套数据采集系统，在不同的大洲采集数据，得到的数据内容和质量可以保证完全在一个水准上。目前亮道智能已经采集的数据中，高速路，城市快速路和城市道路数据的比例大概是4:4:2。
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