“智能驾驶”技术倒逼 C-NCAP细则修改在即

    C-NCAP碰撞标准将做修改。

    7月1日，在2014年度C-NCAP第二批车型评论结果发布会上，中国汽车技术研究中心主任兼C－NCAP管理中心主任赵航告诉经济观察报记者，“此次发布评价结果的7个车型上各种安全装备的配置率已近100%,同时我们也看到，ESC（电子稳定控制系统）、侧面安全气帘等安全装备在各车型系列中的配置比例正在提高，有的车型已经全系标配。这些安全装备配置比例的不断提升将对车辆安全性能的提高及乘员的有效保护具有积极促进作用。”

    本报记者获悉，EuroNCAP（欧洲新车评估组织）将于近期公布适用于2014-2017的新评分方法，其中引入了驾驶员辅助系统评分项，这意味着不配备驾驶员辅助系统的车辆就无法获得5星评分。与此同时，C-NCAP亦会在未来在此方面进行修改评价规则。

    事实上，自动紧急制动技术、车道偏离报警技术以及车道保持辅助技术的出现让Euro-NCAP将2014年定义为“汽车主动安全技术年”。伴随着智能安全装备配置的普及，汽车制造厂商以及供应商开始面临新一轮的机遇与挑战。

    细则修改

    Euro-NCAP做出对自动紧急制动系统进行评级的决定是改变的一个开始。

    2014年1月，Euro-NCAP表示将开始为各个汽车生产厂家的自动制动技术进行评级并在其评级表格中显示相关车型的性能优劣级别。博世底盘控制系统中国区市场部产品经理尤臻慧在接受经济观察报记者采访时表示，Euro-NCAP共有四大项5星评分门槛值，其中速度辅助系统出现在安全辅助这一项中，“在即将发布的2014-2017的新评分方法，其中安全辅助项大幅强化了驾驶员辅助系统功能。比如自动紧急制动、车道偏离警告以及车道保持支持等技术的运用。”

    事实上，C-NCAP的评价方法也正在根据我国车辆技术的发展及对道路交通状况的研究逐步进行完善。中国汽车技术研究中心对《C-NCAP管理规则》进行了2006年版、2009年版和2012年版的变更。

    其中，《C-NCAP管理规则（2012年版）》在原有的正面100%重叠刚性壁障碰撞试验、正面40%重叠可变形壁障碰撞试验、可变形移动壁障侧面碰撞试验等三项试验基础上、增加了鞭打试验、提高了偏置碰撞试验车速、增加了后排假人的评分和ESC系统的加分，评分及星级划分也做了较大调整。“C-NCAP与U-NCAP是一脉相承的，欧洲技术研发比国内更先进些，因此会率先关于引入驾驶员辅助系统评分项，C-NCAP也会引入，有可能会出现在2018年的版本中”，赵航表示。

    中国汽车技术研究中心常务副职主任文宝忠在接受经济观察报记者采访时表示，“智能安全装备配置正在成为一种趋势，ESC已经成为2012年版本的加分项。”

    在C-NCAP官方网站上，已经挂出了《C-NCAP管理规则（2015年版）》的征求意见稿。据悉，新版规则将在2015年1月1日开始正式实施。

    为技术让路

    伴随着汽车智能技术的逐步成熟，碰撞安全的测试规则正在为技术创新让路。“C-NCAP的规则基本上是3年一小改，6年一大改。因此2015年的版本更多是在2012年版本基础上增加了一些重点研究的内容，并未在整个体系规则上进行更新。在未来三年中，我们会就车辆技术的最新发展来制定C-NCAP的2018年版本规则。其中，智能驾驶会成为重要的一部分，在主动安全部分，紧急制动系统会加进来。”文宝忠进一步透露道。

    事实上，除了汽车辅助驾驶技术已经成为获取E-NCAP四星和五星的必要条件之外，其他发达国家也在跟进。文宝忠告诉记者，“世界NCAP大会将在10月份举行，届时关于各个国家和地区NCAP的技术、管理等方面的趋势均将会在大会中展现，汽车辅助驾驶技术将成为焦点。”

    在业界看来，智能驾驶氛围三个阶段：第一阶段是半自动驾驶，第二阶段是高度自动而非完全自动驾驶，第三阶段是完全自动驾驶。自主式辅助驾驶和协同式辅助驾驶这两种技术正在成为智能驾驶普及的第一阶段。自主式辅助驾驶技术已经得到广泛应用，并由豪华车开始下探并普及推广。在美国、欧洲、日本等汽车发达国家和地区，基于车联网V2I/V2V技术的协调式辅助驾驶技术也开始进行实用性技术开发和大规模试验场测试。

    事实上，作为汽车技术创新的第一梯队—汽车零部件供应商们已经纷纷把眼光投降智能驾驶。

    汽车英飞凌企业传播部总监王？亦对经济观察报记者表示，英飞凌从目前联网型半自动化驾驶汽车技术入手，将从汽车电子的系统架构来做更进一步深入的探讨。

    对此，汽车行业分析师赵宇分析道，“国内目前驾驶员辅助系统仍处于刚刚起步，产品接受度、成本因素等仍是挑战。但是随着消费者对于驾驶员辅助系统认知度的不断提高以及在全球趋势的带动下，未来驾驶员辅助系统一定会得到长足发展。”事实上，对于智能驾驶而言，现阶段依然面临着挑战。尤其是交通密集、行进方向错综的城市驾驶环境以及如何在各种驾驶环境中均能可靠运作的系统理念，仍是需要攻破的课题。