《特定應用場景無人駕駛可信性評價第3部分：感知結

果》編制說明

一、工作簡況

1.1任務來源

《特定應用場景無人駕駛可信性評價第3部分：感知結果》團體標準是由中國

汽車工程學會批準立項。文件號中汽學標【2023】180號，任務號為2023-069。本

標準由中國智能網聯汽車產業創新聯盟提出，西安工業大學、山東大學、深圳市城

市交通規劃設計研究中心股份有限公司、同濟大學、招商局檢測車輛技術研究院有

限公司、上海淞泓智能汽車科技有限公司等10余家單位聯合起草。

2023年8月16日，中國汽車工程學會下達2023年第三批中國汽車工程學會標

準制修訂項目計劃，起草工作組采納工作組建議將標準名稱修改為：《特定應用場

景無人駕駛可信性評價第3部分：感知結果》。

1.2編制背景與目標

《車聯網（智能網聯汽車）產業發展行動計劃》提出2020年后推動車聯網產業

實現跨越發展，技術創新、標準體系、基礎設施、應用服務和安全保障體系全面建

成，高級別自動駕駛功能的智能網聯汽車逐步實現規模化商業應用。交通運輸部于

2020年12月發布的《關于促進道路交通、自動駕駛技術發展和應用的指導意見》，

明確要加強自動駕駛技術研發，推動自動駕駛技術試點和示范應用。2023年12月

交通運輸部發布的《自動駕駛汽車運輸安全服務指南（試行）》提出，使用自動駕

駛汽車從事城市公共汽電車客運經營活動的，可在物理封閉、相對封閉或路況簡單

的固定線路、交通安全可控場景下進行。

從實際商業化進程方面來看，自動駕駛落地方案不斷完善，萬億級市場空間正

在打開，“單車智能+車路協同”成為發展新風向，當前我國正在積極研發與測試

L4級自動駕駛技術。業界普遍認為自動駕駛的下半場在于商業化，商業化的決勝點

在于運營。無人駕駛感知系統是國內外自動駕駛領域的重要研究內容，對其感知結

果科學、合理的進行測試評價，對提高無人駕駛車輛運營效率等具有重要意義。

在特定應用場景人車路協同無人駕駛中，場景特異多變、感知數據異源異構、

信息傳輸鏈路交織耦合，嚴重制約了無人駕駛感知數據的互通、互信。如何確保車

車、車路、人車等異質主體之間感知交互數據的可信性，對特定應用場景下的人車

路協同無人駕駛商用運營落地至關重要。在此背景下，本標準依托十四五國家重點

1

研發計劃國家質量基礎設施體系專項“人車路協同無人駕駛可信性評價關鍵技術與

標準研究”基于有限類型場景，構建人車路協同無人駕駛可信性評價體系。針對特

定應用場景人車路協同環境下異質節點多模態感知數據可信性評價問題，從異質平

臺感知數據可信性的內涵、感知數據可信性測評方法入手，提出感知數據可信性評

價標準，支撐無人駕駛規模商用，成為現有測評體系的必要補充。

本標準通過專項研究無人駕駛技術的應用場景，綜合無人駕駛可信性評價實際

需求，制定面向特定場景的感知數據可信評價原則，通過集成并整合各類可信服務

數據，定義無人駕駛感知結果需具備的可信服務內容，結合道路環境、自然環境和

車輛算法行為決策特征，解析特定應用場景中管理者對無人駕駛系統的實際需求，

形成無人駕駛感知結果可信性評價方法，提升無人駕駛服務效率，彌足汽車自動駕

駛多模態感知融合結果測評體系的空白。

1.3主要工作過程

1.3.1預研階段

2022年11月14日，依托重點研發項目參與單位形成了本標準的編制組，通過

開展標準編制組內部線上會議，明確了無人駕駛可信性需求，即安全與效率，基于

需求開展了前期的廣泛調研工作，收集現有無人駕駛可信性評價相關標準與研究，

調研參觀了城市開放道路無人駕駛出租車、無人農場等示范運營項目。

2022年11月24日，標準編制組以線上線下相結合的方式開展全體會議，討論

并明確了無人駕駛可信性的內涵，隨即開展了可信性評價指標的調研工作。

2023年3月17日，標準編制組在上海市嘉定區參與了重點研發項目啟動會議，

并聽取了行業專家的建議，將評價重點聚焦于特定應用場景無人駕駛的可信性評價。

2023年4月25日，標準編制組在北京市開展了為期兩天的無人駕駛相關企業

調研工作，先后參觀了北京車網科技發展有限公司、國汽（北京）智能網聯汽車研

究院有限公司、中國信息通信研究院以及北京萬集科技股份有限公司等企業，明確

了行業發展動態，并邀請相關調研企業共同參與標準編制工作。

2023年5月至7月，西安工業大學、同濟大學、上海淞泓智能汽車科技有限公

司、深圳市城市交通規劃設計研究中心股份有限公司、云控智行、萬集科技、理工

雷科智途、長安大學等主要標準編制單位在前期大量調研的基礎上，開展標準草案

撰寫與立項申請材料的準備工作。

2

2023年7月18日，標準編制組在上海市嘉定區組織為期三天的集中辦公工作，

修改完善標準草案與立項申請材料。

1.3.2立項階段

2023年7月21日，在安慶市國汽大有時空科技（安慶）有限公司召開標準立

項審查會議，專家組一致同意《特定應用場景無人駕駛可信性評價第3部分：感知

結果》標準立項，建議中國汽車工程學會將該項目列入2023年標準制定計劃。標準

編制組在專家組的建議下，將標準內容聚焦于特定應用場景無人駕駛車輛感知結果

的可信性評價。

2023年8月16日，中國汽車工程學會下達2023年第三批中國汽車工程學會標

準制修訂項目計劃，《特定應用場景無人駕駛可信性評價第3部分：感知結果》起

草任務書號為2023-069；牽頭單位開始組建標準工作組，并進行標準學習。

2023年10月20日，在西安工業大學展開標準草案內部制定研討會，參加本次

會議的有西安工業大學、同濟大學共2家單位參與標準研討會。重點討論了標準草

案的范圍、評價對象、評價指標以及測試方案，搭建標準草案框架。

2023年11月15日，牽頭單位西安工業大學開展線上標準討論交流會，交流內

容主要圍繞現有的特定應用場景無人駕駛可信性評價指標標準，結合西安工業大學

的自動駕駛評價經驗，編制完成第一稿標準草案。參會單位有上海淞泓智能汽車科

技有限公司、同濟大學、深城交、燕山大學、云控智行、萬集科技、理工雷科智途

共7家單位。

2023年11月17日，在上海同濟大學嘉定校區召開了標準啟動會，參加本次會

議的有西安工業大學、上海淞泓、宇通客車、招商車研、同濟大學、深城交、燕山

大學、中移（上研）、賽孚希、復運科技、上海海事大學、中國汽研、電科智能、

山東大學、招商車研、萬集科技、云控智行共17家單位參與標準研討會。本次會議

重點討論了標準的研制背景、標準的框架結構及標準主要技術內容，形成了一下主

要結論：1）明確標準研究對象為在特定區域行駛的無人駕駛車輛的感知結果，傾向

于結果層面，弱化原始感知數據；2）基本認可標準框架，進一步完善評價指標，建

議增加軌跡、行為等可預測性指標；3）下階段工作安排。會后，根據會上反饋意見，

牽頭單位進一步明確任務分工，修改完善標準草案，完成第二稿標準草案。

3

2023年11月27日，牽頭單位西安工業大學、上海淞泓智能汽車科技有限公司、

宇通客車股份有限公司、云控智行、萬集科技、理工雷科智途召開線上標準討論會，

深入探討各類評價指標計算方法和評分標準，最終討論形成第三稿標準草案稿。

2024年1月24日，在深圳市城市交通規劃設計研究中心股份有限公司召開了

標準研討會，參加本次會議的有西安工業大學、同濟大學、山東大學、燕山大學、

上海淞泓、上海電科、招商車研、招商交科、中移（上海）、深城交共10家單位參

與標準研討會。會后，根據會上反饋意見，牽頭單位進一步明確任務分工，修改完

善標準草案，完成標準草案征求意見稿。

2024年2月1日，牽頭單位西安工業大學、長安大學在長安大學渭水校區進行

了標準研討會，參加本次會議的有西安工業大學、長安大學2家單位參與標準研討

會。會后，根據會上反饋意見，牽頭單位重新順理標準內容，修改完善標準草案，

完成標準草案征求意見第二稿。

2024年2月26日，牽頭單位西安工業大學、上海淞泓進行了線上標準討論會。

會后，根據上海淞泓專家反饋意見，牽頭單位修改了標準附錄，增加了標準評分準

則相關細節內容，進一步完善了標準草案，完成標準草案征求意見第三稿。

1.3.3征求意見階段（含征求意見時間及意見處理情況的說明）

無

1.3.4審查階段（含審查結果及意見處理）

無

1.3.5報批階段（含報批意見及處理）

無

1.3.6發布階段

無

二、標準編制原則和主要內容

2.1標準制定原則

根據《中華人民共和國標準法》、《標準化工作導則第1部分：標準化文件的

結構和起草規則》（GB/T1.1-2020）進行編制。

本標準參考了智能網聯汽車環境感知系統預期功能安全測試與評價方法規范，

并基于無人駕駛感知系統發展現狀和實際運營情況，定義并規范了無人駕駛系統感

4

知結果的可信性評價對象、評價流程、評價體系及評價指標計算方法等技術內容，

最終建立一套服務于無人駕駛感知結果可信性評價的評價體系。

2.1.1通用性原則

本標準分為無人駕駛感知結果評價對象、評價流程、評價體系及評價指標計算

方法等技術內容，適用于無人駕駛感知結果的可信性評價。

2.1.2指導性原則

本文件的制定，提出了對于無人駕駛特定應用場景感知結果的可信性評價方法，

與現有的自動駕駛測試三支柱評價方法互補，填補了自動駕駛感知結果測試條件下

評價體系的空白，能夠指導制定一套完善的全方面、多維度的自動駕駛感知結果評

價體系，提高無人駕駛車輛安全行駛和實時監測，更好地為出行者提供服務。

2.1.3協調性原則

本標準與目前國內外發布的與無人駕駛可信性評價相關的標準協調統一，互不

沖突。針對L4級及以上高等級無人駕駛車輛在特定應用場景下整車運行的可信性

評價編制具體標準。

2.1.4兼容性原則

本標準提出的可信性評價指標與評價體系，充分考慮了當前國內外無人駕駛感

知系統的測評現狀，并注重技術前瞻性，具有普遍適用性。

2.1.5規范性原則

本標準面向特定應用場景無人駕駛車輛感知結果可信性開展總體評價，明確了

評價對象與評價目的，提出了評價內容、評價流程、評價方法等技術內容，規范了

總體評價過程，滿足規范性原則。

2.2標準主要技術內容

《特定應用場景無人駕駛可信性評價第3部分：感知結果》工作組于2023年

和2024年針對特定應用場景無人駕駛環境感知結果可信性開展了相關工作，凝練出

了標準的主要技術內容。另外，標準主要技術內容還參考了相關國際標準和學術論

文。

本標準共分為8章，內容包括范圍、規范性引用文件、術語和定義、縮略語、

評價內容、評價流程、評價指標及計算方法、評價體系8個部分。

資料性附錄A提供了無人駕駛共享小巴在城市開放道路自主行駛場景下感知結

果可信性評價示例。

5

2.2.1評價內容

（1）準確性：特定應用場景無人駕駛采用多傳感器融合的方式，將不同傳感器

的數據進行綜合分析和處理，以獲取更準確的環境信息。

（2）實時性：特定應用場景無人駕駛傳感器通過不斷地采集周圍環境的數據，

系統需要能夠迅速地對這些數據進行處理和分析，及時更新車輛的狀態和感知結果。

（3）穩定度：特定應用場景無人駕駛穩定感知結果意味著感知系統在各種環境

和情況下都能夠準確地感知周圍環境，避免因外界因素的干擾而導致數據誤判或錯

誤的決策。若感知結果不穩定，系統可能會出現頻繁的誤判和漂移現象，導致車輛

行駛不穩定甚至發生事故。

（4）完整度：特定應用場景無人駕駛傳感器通過采集周圍環境的數據來了解車

輛所處的場景和狀態，而數據感知結果的完整度則決定了系統對周圍環境的理解程

度。

（5）失效度：特定應用場景無人駕駛感知結果失效度是指系統在某些情況下無

法獲取、分析和處理數據的比例或程度。在系統中，如果數據感知結果數據失效，

將導致車輛無法準確地感知周圍環境，從而可能導致行駛意外或事故的發生。

（6）安全性：特定應用場景無人駕駛需要保證數據在獲取、傳輸和存儲過程中

的安全性，必須符合相關法律法規，系統可以更好地保護數據的隱私信息，保障車

輛的安全行駛。

2.2.2評價流程

特定應用場景無人駕駛感知結果應按照以下流程開展可信性評價，評價流程如

圖1所示流程為：

（1）選取評價指標及基礎數據；

（2）開展評價指標計算，獲得單項指標值；

（3）確定各單項指標權重，開展單維度評價；

（4）開展綜合評價，獲得可信性評價結果。

6

開始

單維度評價

準確性準確性

二級指標計算指標評價

實時性實時性

二級指標計算指標評價

穩定度穩定度

二級指標計算指標評價

完整度完整度

二級指標計算指標評價

失效度失效度

二級指標計算指標評價

安全性安全性

二級指標計算指標評價

綜合評價

評價結果

結束

圖1特定應用場景無人駕駛感知結果評價流程

2.3關鍵技術問題說明

本標準規范了無人駕駛感知系統架構組成，并將無人駕駛感知系統的可信性評

價分為準確性、實時性、穩定度、完整度、失效度、安全性六類，并規定了每一類

評價的各個評價指標的計算方法和評價權重。

2.4標準主要內容的論據

本標準特定應用場景無人駕駛可信性評價指標體系的每一個評價指標的計算方

法、評分標準充分研究了國內外標準并在工作組內進行了充分的討論，并進行了相

應的技術驗證，最終形成了當前結論。

標準規定的無人駕駛環境感知系統預期功能安全測試與評價流程、測試場景確

定測試方法定義和評價指標量化等內容，一方面參考了ISO/PAS21448《道路車輛預

期功能安全(Roadvehicles-Safetyoftheintendedfunctionality)》、ISO26262-3《道路

車輛功能安全-第3部分:概念階段(Roadvehicles-Functionalsafety-Part3:Concept

7

phase)》等國際性框架標準。此外，2021年和2022年在聯盟預期功能安全工作組的

支持下同濟大學、上海機動車檢測認證技術研究中心有限公司和北京地平線機器人

技術研發有限公司等標準起草單位針對環境感知系統進行了測試與評價實踐，驗證

了方法的可行性，并在行業內發布了《智能汽車感知系統預期功能安全評價體系與

改進措施研究報告》與《智能網聯汽車感知系統SOTIF測評2022年年度研究總結

報告》兩份報告。

2.5標準工作基礎

標準編寫組依托于十四五國家重點研發計劃“國家質量基礎設施體系”重點專

項“人車路協同無人駕駛可信性評價關鍵技術與標準研究”開展標準主要技術內容

研究工作，具有良好的項目支撐。西安工業大學參與《機動車檢驗術語》等國家標

準制定，牽頭單位西安工業大學與長安大學保持密切聯系，標準參與單位長安大學

長期圍繞車聯網與智能汽車測試技術及裝備研發、車路協同與自動駕駛、車輛安全

與綜合性能檢測等領域的關鍵性技術難題及共性問題進行深入研究。在相關方向先

后承擔國家“863”計劃、國家重點研發計劃、國家自然科學基金等各類科研任務

30余項。先后主持和參與制定《機動車安全技術檢驗項目和方法》、《汽車綜合性

能檢測站能力的通用要求》、《自動駕駛封閉測試場地建設技術要求》、《自動駕

駛車輛整車在環測試系統技術要求、測試流程及方法》、《智能網聯汽車公共道路

測試監管系統技術規范》等國家及行業標準20余項，在無人駕駛項目示范運營階段

經驗豐富，為本標準的編寫提供了有力的技術支撐。上海淞泓與招商車研作為編寫

組骨干單位，具有豐富的智能網聯汽車測試場測試和運營管理實踐經驗，為本標準

的編寫提供了測試驗證支撐。此外，本標準將依托于西部（重慶）科學城智能網聯

示范區中運營的無人駕駛小巴開展實地驗證工作，保證本標準可落地、可應用。

三、主要試驗（或驗證）情況分析

標準工作組首先規定了無人駕駛感知層中對人、車和路等多模態感知數據融合

結果的可信性評價分級，對多模態感知數據融合質量進行準確性、實時性、穩定度、

完整度、失效度、安全性等多個維度評估。針對感知數據可靠性設計場景測試用例，

將CARLA仿真軟件對邊緣場景的感知結果代入計算方法中進行對比和評估，完成

無人駕駛多模態數據融合感知結果的綜合可信性評價，在數據層面支撐無人駕駛安

全運行。已經驗證了標準的有效性和可行性。

初步使用CARLA仿真軟件實現了標準可行的驗證，在此標準列舉了三級指標

8

感知結果認知不確定度、場景實體狀態感知結果誤差、場景實體完備率、信息去敏

感化程度四個指標的測試用例。

（1）感知結果認知不確定度測試用例

采用標準中提到的場景1、場景2和場景3作為測試場景，測試條件統一為主

車輛（被測自動駕駛車輛）速度為30km/h，與其余車輛行駛方向為右側0°，左側

180°，每個場景的對應觸發條件為：

場景1：直線道路，路上共計5輛車

場景1-1：作為對照試驗

場景1-2：光照條件改變，光照強度為夜晚

場景1-3：天氣條件改變，天氣為霧天

場景2：彎曲道路，路上共計5輛車

場景2-1：作為對照試驗

場景2-2：光照條件改變，光照強度為夜晚

場景2-3：天氣條件改變，天氣為霧天

場景3：十字路口，路上共計6輛車

場景3-1：作為對照試驗

場景3-2：光照條件改變，光照強度為夜晚

場景3-3：天氣條件改變，天氣為霧天

表1不同場景下感知結果的認知不確定度測試結果

場景序號測試參數道路類型測試結果1測試結果2測試結果3

主車輛速度：30km/h

天氣狀況：晴天、向光

1-10.200.200.20

與其余車輛行駛方向：右側0°，左側180°

場景車輛情況：共5輛車

車輛速度：30km/h

天氣狀況：夜晚

1-2直道0.240.240.24

與其余車輛行駛方向：右側0°，左側180°

場景車輛情況：共5輛車

車輛速度：30km/h

天氣狀況：霧天

1-30.300.300.30

與其余車輛行駛方向：右側0°，左側180°

場景車輛情況：共5輛車

主車輛速度：30km/h

天氣狀況：晴天、向光

2-1彎道0.220.220.22

與其余車輛行駛方向：右側0°，左側180°

場景車輛情況：共5輛車

9

車輛速度：30km/h

天氣狀況：夜晚

2-20.250.250.25

與其余車輛行駛方向：右側0°，左側180°

場景車輛情況：共5輛車

車輛速度：30km/h

天氣狀況：霧天

2-30.280.280.28

與其余車輛行駛方向：右側0°，左側180°

場景車輛情況：共5輛車

主車輛速度：30km/h

天氣狀況：晴天、向光

3-10.210.210.21

與其余車輛行駛方向：右側0°，左側180°

場景車輛情況：共5輛車

車輛速度：30km/h

天氣狀況：夜晚

3-2十字路口0.220.220.22

與其余車輛行駛方向：右側0°，左側180°

場景車輛情況：共5輛車

車輛速度：30km/h

天氣狀況：霧天

3-30.220.220.22

與其余車輛行駛方向：右側0°，左側180°

場景車輛情況：共5輛車

（2）場景實體狀態感知結果誤差測試用例

采用下述提到的場景1、場景2和場景3作為測試場景，測試條件統一為主車

輛（被測自動駕駛車輛）速度為30km/h，與其余車輛行駛方向為右側0°，左側180°，

選取道路類型為直路，每個場景的對應觸發條件為：

場景1：作為對照試驗

場景2：光照條件改變，光照強度為夜晚

場景3：天氣條件改變，天氣為霧天

圖2場景1示例圖圖3場景2示例圖

10

圖4場景3示例圖

表2每個場景下目標的實測和感知狀態精度

測試次數場景序號實測狀態1感知狀態1感知狀態2感知狀態2

11.00.940.980.93

121.00.940.980.93

31.00.940.980.93

10.950.900.880.82

220.950.900.880.82

30.950.900.880.82

10.980.920.940.90

320.980.920.940.90

30.980.920.940.90

表3場景實體狀態感知結果誤差

場景序道路類

測試參數感知結果1感知結果2感知結果3

號型

主車輛速度：30km/h

天氣狀況：晴天

10.0587960.0587960.058796

與其余車輛行駛方向：右側0°，左側

180°

車輛速度：30km/h

天氣狀況：夜晚

2直道0.0643620.0643620.064362

與其余車輛行駛方向：右側0°，左側

180°

車輛速度：30km/h

天氣狀況：霧天

30.0543280.0543280.054328

與其余車輛行駛方向：右側0°，左側

180°

（3）場景實體完備率測試用例

自動駕駛車輛行進過程中通過處理相機和雷達獲取的數據，檢測安全距離內存

在的實體種類和個數，與實際存在的實體信息比對計算。測試條件統一為主車輛（被

測自動駕駛車輛）速度為30km/h，與其余車輛行駛方向為右側0°，左側180°，

選取道路類型為直道天氣狀況為晴天，采用以下提到的場景1、場景2和場景3作

為測試場景。

場景1：共有6個目標實體，其中包括3輛車、2個行人和1個紅綠交通燈。

11

場景2：共有6個目標實體，其中包括4輛車、1個行人和1個紅綠交通燈。

場景3：共有8個目標實體，其中包括4輛車、3個行人和1個紅綠交通燈。

圖5場景1圖6場景2

圖7場景3

表4場景實體類型舉例

類型場景實體

交通參與物車輛、自行車、行人、動物等

臨時交通事物臨時障礙物

交通設施交通燈、交通標志牌等

道路結構車道線、邊界線、人行道等

表5場景實體完備率測試結果

序號測試參數道路類型測試結果1測試結果2測試結果3

主車輛速度：30km/h

天氣狀況：晴天、向光

1=0.83=0.83=0.83

與其余車輛行駛方向：右側0°，左側180°123

場景情況：共3輛車、2個行人和1個紅綠交通燈

車輛速度：30km/h

天氣狀況：晴天、向光

2直道=1.00=1.00=1.00

與其余車輛行駛方向：右側0°，左側180°123

場景情況：共4輛車、1個行人和1個紅綠交通燈

車輛速度：30km/h

天氣狀況：晴天、向光

3=0.88=0.88=0.88

與其余車輛行駛方向：右側0°，左側180°123

場景情況：共4輛車、3個行人和1個紅綠交通燈

（4）信息去敏感化程度測試用例

12

駕駛車輛在行進過程中，獲取到由相機拍攝的可見光RGB圖像，檢測RGB圖

像中存在的隱私數量，同時對RGB圖像中的隱私信息進行隱私處理，最后根據處

理前和處理后的隱私數量進行信息去敏感化程度計算。

場景1：作為對照用例

場景2：光照條件改變，光照強度為夜晚

場景3：天氣條件改變，天氣為霧天

表6：信息去敏