自动起步、转弯、变道，还能自动识别路障，自动停车……坐在智能网联汽车内，除了驾驶座上的“司机”不扶方向盘外，其余体验和普通车辆基本没有差别。26日上午，广州市海珠区琶洲人工智能与数字经济试验区智能网联（自动驾驶）汽车测试与应用正式启动。同时，广州海珠第一批智能网联汽车测试道路启用。据悉，这是广州在中心城区开放的首条智能网联汽车测试道路。

未来半年内群众或可预约乘坐观光

记者了解到，在广州海珠区开放的首条智能网联汽车测试道路为“滨江东路广州国际媒体港北门——阅江中路琶洲大桥桥底（双向）”，属于二级测试道路，全长约11公里，位于琶洲人工智能与数字经济试验区的核心区域。目前L4级自动驾驶出行公司文远知行60辆智能网联汽车参与测试，腾讯自动驾驶等企业也成为首批合作机构，参与了首次道路测试及展示。

测试路段上停放着两种类型的智能网联汽车，一类是测试车辆，另一类是自动驾驶出租车，日后可供市民预约乘坐。

“智能网联汽车路测内容包括采集高清地图、规划路线、感知障碍物、测试传感器等。”文远知行相关负责人介绍，“一开始我们会做驾驶座带安全员的测试，等到测试里程足够以及各方面稳定后，会做前排没有安全员的无人驾驶测试。”

海珠区交管总站站长曹传根介绍，该测试道路对所有符合条件企业开放，但需在相关法律法规及政策文件的科学指导和严格约束下进行，例如测试主体需建立测试车辆远程监控数据平台并具备对测试车辆进行实施远程监控的能力，测试车辆需配备测试驾驶员并获得公安交通管理部门核发的临时车牌照，测试驾驶员需具有3年以上驾驶经历并具备随时接管测试车辆的能力等。

曹传根透露，海珠区将该路段打造为广州市中心城区第一条示范运营路段，此后海珠区也将陆续开放测试路段供企业测试。“智能网联汽车在琶洲人工智能与数字经济试验区行驶具有极佳的对外展示作用。预计未来半年内，将在该测试路段落地自动驾驶旅游观光体验项目，市民可以进行体验。”

海珠区下一步还将联合科研院校及智能交通创新企业研究推进城市道路智能化建设，以实现人、车、路、云之间的智能信息交换共享，通过场景带动琶洲地区的高端商业服务如会展、旅游等业态发展。

支持试点区先行开展商业化运营

作为全国三大汽车生产基地之一、基于宽带移动互联网的智能汽车与智慧交通应用示范区，近年来，广州智能网联汽车产业高速发展。广州市政府副秘书长高裕跃介绍，广州是国内推进远程驾驶测试进度最快的城市，目前开放道路测试路段长度、发放自动驾驶路测牌照数量均居全国前列。

记者了解到，广州已在番禺、白云、花都、黄埔、南沙等区域开放了智能网联汽车测试道路。文远知行相关负责人介绍，阳光的光线、树枝遮挡、恶劣天气都可能影响智能网联汽车辨别红绿灯的准确性。例如根据广州夏季暴雨天气多的特性，一直迭代摄像头，现在9个摄像头有3个是前向看红绿灯的，目前已经实现很好地辨别；根据广州过江隧道、天桥较多的特点，综合利用激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多传感器，解决了智能网联汽车定位问题，避免汽车行经时GPS信号弱，容易导致撞到障碍物的问题。

“之前布局在黄埔区的测试，道路基础设施较好，但有很多泥头车，早晚高峰期会出现拥堵。而海珠区车辆相对较多、路况复杂，将给智能网联汽车带来更多新鲜场景。”该负责人表示，期待更测试道路开放，呈现更多的安全案例。

智能网联汽车企业愿景的实现并不遥远。广州市交通运输局党组成员、副局长沈颖曾透露，广州将开展城市级智能网联汽车规模化、综合性应用试点，率先形成全域开放的城市级测试区；加快先行试点区城市道路智能化分级研究，推动先行试点区进行车路协同V2X路测改造示范建设，力争在2021年前完成100公里以上道路改造；支持试点区域先行开展商业化运营试点，探索智能网联模式下新型出行服务新模式，在2022年前，各先行试点区开展3家以上商业化运营试点。

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智能网联汽车

就是赋予车辆大脑和眼睛

智能网联汽车是指通过搭载先进传感器等装置，运用人工智能等新技术，具有自动驾驶功能，逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车，通常又称为智能汽车、自动驾驶汽车等。

智能网联汽车是怎么实现自动驾驶的呢？现阶段的自动驾驶过程主要包含“感知-决策-执行”三大模块，即车辆在运行过程中，通过传感器采集大量感知数据，将信息传导至车辆“大脑”中央处理平台，通过算法进行分析与决策，最终将决策信号转为车辆动作。

“就是给车辆赋予大脑和眼睛。”文远知行相关负责人介绍，以该企业汽车为例，感知模块是通过配备激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多传感器融合的方法，能实现360度全方位感知；决策模块是以高精地图及定位为基础，依据感知系统提供的信息，进行规划等决策；执行模块是以自适应控制和协同控制方式，驱动车辆执行相应命令动作。此外，智能网联汽车还配有自动驾驶远程控制中心，基于5G网络大带宽、低时延的特点，远程控制中心可实时获得异地自动驾驶汽车回传的视像信息，完成对车辆的远程操控，有效应对极端情况，进一步保障自动驾驶的安全性。