就如正处学习期的孩子，自动驾驶汽车在正式上路之前，也要接受各方面的教育，在此阶段，身为“家长”的追梦者们自然会倍加重视，不仅如此，在教育方法和课程的安排，乃至最后的考核上，也要讲究方法。
道路测试是基础课
无论在什么领域，基础总是很重要。就好比学习英语必须要充分掌握更多的英文词汇，学好文学要阅读大量的书籍，对于自动驾驶汽车而言，想要更好地步入商用化，也必须要脚踏实地巩固好基础——进行道路测试。
为何说道路测试基础？简单来说，在自动驾驶汽车上路之前，大家总会按照自己的想法将一些自动驾驶的功能，以硬件、软件，或者系统的形式放在汽车上，例如车道线检测、自动刹车等，这些工作一般会在前期的造车环节完成。
但是，这些功能的应用效果如何？这就要看汽车在实际路段中的行驶状况了，不断地进行道路测试，来验证此前的想法是否行的通，是否可靠。除此之外，路测还有一个另外的价值——优化。
自动驾驶汽车在上路行驶时，其搭载的雷达、摄像头等传感器会持续地获取道路上的信息，决策系统在对采集而来的数据信息，进行分析、决策后，还会将其与原数据模型进行比对、更新，优化形成更加精准的数据模型，以帮助整个系统能够更好地进行决策。这也令不少人认为，未来汽车的数据将比汽车本身更为值钱，而目前来看，当下几乎每家车企都在进行着这个同样的任务。
可是，路测的过程要持续多久？连完成了300万公里里程测试的谷歌，都没有暂定路测的计划。测试里程究竟要达到多少才算合格？
美国智库兰德公司曾发布报告，为了证明自动驾驶汽车的可靠性，上路测试的里程需要达到数亿甚至数百亿英里。如此看来，谷歌似乎还差的很远，而其他品牌的企业更是如此，更高里程的道路测试仍是大家要不断进行的任务。
唯独有特斯拉还算比较接近，去年特斯拉CEO埃隆·马斯克对外透露，特斯拉自动辅助驾驶模式Autopilot在推出后累计行驶里程达到2.22亿英里。只不过，从严格意义上来讲，这项Autopilot系统只能算作高级辅助驾驶，并不完全属于自动驾驶的范畴。
省时省力的Mcity快速测试法
基础固然重要，但上亿英里的测试里程并不是说说就能办到的，更别说上百亿英里的距离了。有相关分析表明，即便是拥有几十辆或者上百辆的自动驾驶汽车组成的车队，要想完成上述的目标，最少也得需要数十年的时间。暂且不谈人力、物力的成本，光从时间上看，就足以够各家企业受的了。
仅管自动驾驶的数据共享一定是未来的趋势，但毕竟任务艰巨，因此，对于企业来讲，寻求一种所谓的快速测试方法以替代漫长的路测环节，似乎也是不可避免的。
日前，美国自动驾驶测试项目Mcity的研究员便发布了一套基于自动驾驶快速测试方法的白皮书，旨在简化繁琐的道路测试工作。这一方法的大致思想是，将真实的驾驶环境分解成不同场景，通过一些算法、公式、统计分析等方式等对自动驾驶汽车的测试数据进行过滤、建模、仿真等，继而能够快速得出不同场景下的评估结果。
例如：过滤掉那些安全行驶的数据，从而保留那些发生危险事故或者与人类驾驶员发生冲突时的数据；对人类的驾驶行为进行建模，设定随机变量，以形成更多工况下的数据模型，并以此作为自动驾驶汽车所要面临的威胁。
按照该Mcity的说法，那么这套方法能够将测试时间减少三百到十万倍，也就是说，按照这种方法行驶了1000英里，那就相当于在真实道路上行驶了30-1000万英里。目前Mcity设定的测试场景仅为跟车和超车，未来还将增加左转、路口、对向来车等情况。
巩固基础的过程是漫长的，所谓快速测试法，带来的最大好处就是提高效率、节省时间。那么，节省下来的时间，要拿来干什么呢？笔者认为，寻找一个值得深入且能体现自己技术水平的方向，不断专注并提升其成绩，是很有必要的。
“脱离”频率凸显可靠性问题
自动驾驶汽车的“脱离”频率，就是方向之一。
所谓“脱离”，即自动驾驶汽车因遇到系统失效、天气恶劣、突遇障碍等情况时，为了避免发生事故而进行的人工干预，以接管汽车控制权的场景，该频率则表示平均每发生一次“脱离”，自动驾驶汽车所行驶的里程。从某种意义上来讲，“脱离”频率的数值越大，象征着自动驾驶技术也就越成熟。
在美国加州所实行的允许自动驾驶上路测试的管理草案，要求参与的各家企业定期上交测试报告，其中，除了测试里程之外，“脱离”频率也是报告中的核心项目。从加州日前公布的报告显示，谷歌自动驾驶汽车的脱离频率为5128英里/次，可圈可点的表现离不开长时间的技术研发、测试的积累。
不过，报告中的数据来源于企业上报，而非政府亲身统计，但仅管如此，对于各个企业而言，在不断增加测试总里程的同时，降低“脱离”的次数，应该是一个值得深入的方向。
E-NCAP瞄向自动驾驶安全评估
虽然自动驾驶汽车汇集智能化、网联化等技术于一身，但作为一款提供出行服务的交通工具，仍然避免不了安全性的评估。在这之中，在汽车碰撞安全领域颇具权威的E-NCAP站了出来，给出了想法：“将针对自动驾驶汽车出台一套新的评估标准。”
如果这一想法最终会付诸于实际，那么基于自动驾驶汽车，也将会出现所谓的“安全星级评分”。按照E-NCAP新车评估组织秘书长Michielvan Ratingen的说法，当下被动安全系统已经遇到瓶颈，主动安全系统具有很大的潜力。这也不难看出，主动安全技术将会成为自动驾驶汽车进行安全评定的核心，诸如紧急车道保持、转向干预等安全系统，也为其带来更高的“星级”评分。
不过，目前E-NCAP还并没有规划好详细的内容，只是透露并不会将避免交通致死或严重致伤发生当作标准评估的基本要求。
完成图灵测试拿“驾照”
人类在驾驶汽车之前，必须要拿到驾照，既然自动驾驶汽车取代了人类的驾驶行为，是不是也得拿到“驾照”才算合法呢？答案或许是肯定的，可是要怎么考核呢，总不能专门给自动驾驶汽车设置一些科目一、二、三吧。
前段时间，中国工程院院士李德毅给出了他的建议：“不妨对自动驾驶汽车进行图灵测试，看看其能否获得相应水平的‘驾照’。”
何为图灵测试？简单来说，就是让人类裁判“蒙着眼”和一个机器“交流”，并猜测对方的身份，如果机器的智能化程度足以让裁判都觉得对方是人类，那么就视为通过测试。
实际上，通过图灵测试将自动驾驶汽车拟人化，来考取“驾照”的方式，在几年前就曾讨论过，其复杂程度并没有上面介绍的那么简单，不仅考验自动驾驶汽车的基本功能，还要涉及到深度学习的程度、与人类考官的交互方式、完成驾驶动作的时间，以及如何处理与有人驾驶的汽车的关系等。
