智能网联汽车测试场发展现状分析报告

作者及发表信息
本研究报告由Peng Zhi（兰州大学信息与工程学院）、Rui Zhao（同单位）、Haoran Zhou（同单位）、Yanwu Zhou（北京左思信息咨询有限公司）、Nam Ling（美国圣克拉拉大学计算机科学与工程系）及Qingguo Zhou*（兰州大学，通讯作者）共同完成，发表于期刊 Intelligent and Converged Networks 2021年12月刊（Volume 2, Issue 4），DOI编号10.23919/ICN.2021.0023。

研究背景与目标
随着人工智能（AI）、大数据（Big Data）等技术的渗透，汽车产业正经历智能化与网联化转型，智能网联汽车（ICV, Intelligent and Connected Vehicle）成为行业升级的必然趋势。然而，ICV核心技术的成熟依赖于大量测试验证，而传统汽车试验场（TVPG, Traditional Vehicle Proving Ground）无法满足其复杂需求。为此，全球范围内开始部署专用ICV测试场（ICVTS）。本研究旨在分析国内外ICVTS发展现状，总结现存问题并提出针对性建议，以指导中国ICVTS的科学建设。

核心内容与主要观点

1. ICVTS的定位与功能需求
   ICV是自动驾驶技术（Autonomous Driving）与车联网（IoV, Internet of Vehicles）技术的综合体，需通过多传感器（如摄像头、毫米波雷达、激光雷达）和通信技术（V2X, Vehicle-to-Everything）实现环境感知与决策。完整的ICVTS需具备丰富的测试场景（如高速、城市、乡村道路）、完善的通信能力（如5G覆盖）及高可靠性数据管理。例如，美国MCity测试场通过可替换交通标志与动态场景设计，模拟真实交通环境，但受限于面积（仅0.13 km²），难以支持高速（>70 km/h）测试。

2. 国外ICVTS发展现状

   • MCity（美国密歇根）：全球首个自动驾驶专用测试场，专注于V2V/V2I技术验证，但场景单一。
     
   • MIRA（英国）：基于TVPG改造，支持多国标准适配，但以传统车辆测试为主。
     
   • AstaZero（瑞典）：全球首个全尺寸道路安全测试场，覆盖多场景（如高速公路、乡村道路），但缺乏隧道等特殊场景。
     
   • JARI（日本）：设有特殊气候模拟区（如雾、雨），测试功能全面。
     这些测试场普遍注重场景多样性、数据开放性与国际合作，但存在场景复杂度不足或功能重叠问题。

3. 中国ICVTS的进展与不足
   截至2020年，中国已有50余城市建成ICVTS，测试道路超3500公里，但面临以下挑战：

   • 标准不统一：不同测试场由工信部（MIIT）、交通部（MT）等多部门主导，建设标准与评价体系差异大。例如，上海国家ICV试点区（测试里程559.87公里）与重庆i-VISTA的测试结果无法互认。
     
   • 重复建设：东部地区测试场密集（如上海、无锡、长沙），但缺乏特殊气候（如高原、极寒）场景。
     
   • 商业模式模糊：测试收入有限，数据共享困难，企业因保密需求限制数据采集。
     

4. 对策与建议

   • 标准化与协同：国家层面统一ICVTS建设标准，推动测试结果互认（如广州已接受其他城市测试数据）。
     
   • 差异化布局：在西北（如甘肃）部署极端气候测试场，利用其复杂地貌（山地、沙漠）弥补东部不足。
     
   • 仿真测试整合：通过虚拟仿真（如AI算法验证）补充实体测试，降低成本并提高效率。
     
   • 创新运营模式：分阶段发展——初期政府扶持（如甘肃绿色智慧公路项目），中期孵化技术产品，后期形成ICV产业集群（覆盖传感器、芯片、车路协同全产业链）。
     

研究价值与亮点
1. 系统性分析：首次对比全球典型ICVTS（如表1对比MCity、AstaZero等9个测试场），揭示中国在场景覆盖与数据管理上的差距。
2. 实践指导意义：提出“差异化-标准化-协同化”发展路径，尤其强调甘肃等西部地区的区位优势（如低人口密度、复杂气候）。
3. 创新性建议：倡导“仿真+实体”双轨测试模式，并设计数据脱敏共享机制以解决企业保密顾虑。

结论
ICVTS是智能交通与智慧城市发展的关键基础设施。中国需借鉴国际经验，避免重复建设，通过政策引导与技术协同构建覆盖全场景、全产业链的测试生态。未来，ICVTS不仅是技术验证平台，更将推动汽车产业从制造向服务转型（如MaaS, Mobility as a Service）。

（注：专业术语如V2X、ADAS等首次出现时保留英文原词，便于读者对照。）