自动驾驶行业研究报告：企业评估指标（24页）

然而，由于该数据是由企业自主向 DMV 汇报，不能保证数据的可靠性，同时该报告只记录在加州参 与测试的车辆信息，并不包括其他测试地区，无法衡量量产落地、车规安全等方面的技术，所以该报告在 评估企业综合能力时具有局限性，不能作为评价自动驾驶汽车企业技术能力的唯一标准。因此，我们把 MPI 指数作为评估指标之一，同时辅以其他指标对自动驾驶企业技术能力进行全面的分析评价。 1.1.3. 实测区域数：反映系统在差异条件下结果一致性和数据多样性 实测过程中另一个关键的指标是实测区域数。由于我国道路的复杂和地方交通情况的差异，在衡量一 个自动驾驶企业的技术成熟程度时，要同时考虑到其技术是否具有普遍适用于不同实测环境的能力。自动 驾驶汽车的最终目的是在所有道路上彻底实现无人驾驶功能，由于我国广阔的疆土和丰富的自然、人文环 境，这一目标的实现需要收集大量不同地区的信息，并根据这些信息设计并完善自动驾驶系统。为了收集 足够全面的信息，我们需要考虑到国内交通的以下方面。

地理位置差异造成的地理环境差异 我国地域辽阔，各地地理环境差异较大，在自动驾驶过程中，车辆需要通过感应器识别道路信息，在 识别的过程中，天气情况的变化可能对识别效率和自动驾驶系统执行操作的时间造成影响。所以，自动驾 驶企业需要通过在不同地区测试，基于这些测试结果，完善自动驾驶系统，使得系统可以全面解决由地理 位置差异造成的故障与问题。经济发展差异造成的交通设施、法规差异 我国城市经济发展具有一定的差异，一、二线城市交通设施齐全，但也具有复杂性，三、四线城市相 对道路信息简单，但是存在设施不完善的情况。在自动驾驶汽车沿车道行驶时，车道间安全提示线为感应 器的识别对象之一，但在地方城市，部分道路存在线路规划不明确等问题，这将成为自动驾驶汽车安全行 驶的挑战。而且挑战也存在于交通复杂的大城市，在遇到立交、待转区、外车道调头等问题时，自动驾驶 汽车需要识别并判断行车车道，这需要大量数据支撑，以及不断对算法进行优化。

人文环境差异造成的交通习惯差异 除客观差异外，在自动驾驶测试时，由地区人文造成的差异也应该纳入考虑因素中。因为地区法规执 行尺度不一、社会车辆驾驶员驾驶习惯不同、路人行走习惯差异等，所以在部分地区道路交通中可能会出 现不文明超车、压线、违章等车辆交通问题，以及路人横跨马路、不安全行走等问题。这些问题是自动驾 驶系统无法通过交通规章学习而来的，因此需要自动驾驶车辆到不同地区的道路进行测试学习、预测并完 善企业的自动交通系统。 考虑上述原因，大量且差异化的测试地点有助于企业提升算法解决问题能力以及自动驾驶系统的普适 性。因此我们在评估的时候，把实测区域数作为重要评估指标之一，该指标反映了自动驾驶企业在不同复 杂程度的路况下测试的区域数量以及地域分布。在行业内对比过程中，我们注重自动驾驶测试区域的个数、 差异、地理分布，以此反映出自动驾驶车辆在面对不同道路行驶环境、气候等其他因素时的适应能力和一 致有效性。同时，企业大量的实测区域数表明该企业具有多样性的个体数据，能更好地为自动驾驶系统的 学习和更新提供支撑。从企业运营的角度分析，丰富的实测区域体现出企业在公关宣传、地方合作方面的 良好运营能力，展现出企业的巨大发展潜力以及良好的商业形象。