安全是汽车所有研发工作的起点。如何提高汽车的安全性及各种功能的可靠性？除了设计理念，还有突破很多的技术难关。近日在第22届汽车安全技术国际会议上，我们看到行业多位专家在演讲中提及“CIDAS”。

这是一项怎样的研究？它与汽车安全有什么关系？它研究的是主动安全，还是被动安全……中国汽车技术研究中心交通事故研究部（简称“中汽中心交通事故研究部”）林淼部长在接受本刊记者专访时给出了答案。

AI: 面对当前汽车行业的“新四化”发展趋势，作为中汽中心旗下的交通事故研究部是否也在转变及赋能新的领域？请您谈谈中汽中心研究部，目前主要承担哪些研究工作？ 

林淼先生：目前我们部门主要工作都是基于CIDAS（中国交通事故深入研究）来开展的，CIDAS是中汽中心于2011年启动的交通事故深度调查和研究工作，以抽样深入调查的方式开展中国道路上汽车事故相关信息的采集、分析和研究。目的是全面、客观地分析导致汽车事故发生的全方位原因，科学提出修订汽车安全政策、技术标准和测试评价的相关建议，评价和预测汽车安全管理和技术的效果，为汽车安全技术研发提供精准数据服务，提升汽车产品质量，减少道路交通事故的发生频率和伤害程度。总结来说，我们部门的工作如下：交通事故理论研究；交通事故调查方法和标准研究；交通事故数据分析和标准应用研究；交通事故重建仿真技术研究；交通事故场景构建和应用研究；交通事故人体损伤机理研究；交通事故车辆安全性评价研究；交通事故预防策略研究。

面对当下智能汽车的快速发展，我们也在积极探索交通事故数据如何在智能驾驶层面的应用，例如我们应用CIDAS事故碰撞前5 s的数据，进行相关ADAS系统的效用评估和搭建应用于智能驾驶的虚拟测试场景库等。

AI: 近年来研究部取得了哪些成果？为行业带来哪些贡献，还面临哪些挑战？

林淼先生：这些年，我们部门运用CIDAS数据，围绕标准法规制修订、C-NCAP评价规程优化、交通安全宣传教育、汽车安全技术研究、司法鉴定、交通安全管理和事故预防等诸多方面开展了积极有效的工作。在标准法规方面，支撑了《汽车和挂车侧面及后下部防护要求》、《汽车对行人的碰撞保护》、《先进驾驶辅助系统（ADAS）标准制定路线图》、《汽车侧面柱碰撞的乘员保护》、《道路车辆 交通事故分析 第1部分：术语》、《道路车辆 交通事故分析 第2部分 碰撞严重度测量方法使用指南》及《道路车辆 评价乘员约束性能的事故数据收集》的制修订工作，另外2018年至今CIDAS还为自动驾驶测试场景国际标准中事故场景部分提供了支撑；在C-NCAP评价规程方面，支撑了C-NCAP2015版、2018版、2021版和路线图中乘员保护、行人保护和主动安全三大类评价项目的研究工作，例如行人保护评价参数、车辆自动紧急制动系统（AEB）测试工况、侧面碰撞评价参数、鞭打试验速度、后排假人得分权重的制定和调整、二轮车测试评价和ADAS系统功能评价等；在测试试验方面，支持了相关 “非标”碰撞测试工况参数设定和中国体征碰撞假人开发工作，同时CIDAS事故场景的研究工作为智能驾驶虚拟测试评价提供了解决方案，也提供了相关测试示范区的场景搭建设计和数据分析服务。在交通安全管理方面，利用商用车事故深入分析数据，与公安部道路交通安全研究中心联合开发了在用车安全技术状况分析系统–整车运行安全数据分析软件及后台数据库系统，用于商用车安全管理政策的制定工作。同时为多地交管部门提供了具体的事故预防和管理的意见方案和改进措施。

AI: 能否介绍一下事故调查中关于ADAS的一些数据表现？哪些ADAS的功能可以帮助解决主要的事故问题？还有哪些方面需要改进？对车企提升车辆的智能化和安全水平有哪些方面的帮助？

林淼先生：CIDAS数据涵盖了事故前、中、后三个阶段中的人、车、路和环境信息，每一例事故案例包含3 000余数据项。同时通过事故重建，我们构建了碰撞前期数据，Pre-Crash Matrix，简称PCM，可以帮助帮助研究者详细分析事故发生前5 s内的车辆运动信息。CIDAS数据库中车辆的运动数据、驾驶人的操作行为数据、道路环境数据、碰撞对象的运动数据和目标物的模型尺寸等对ADAS系统的研究至关重要。另外，我们也在丰富优化数据库中关于ADAS相关的数据信息，例如ADAS系统基本信息和属性分类、作用情况、介入前后车辆运动信息、道路环境信息、用户体验和反馈信息及其他反映功效的信息等。

交通事故形态、事故原因与ADAS功能息息相关，针对不同的事故场景可以提出不同ADAS功能需求。自动制动辅助系统（AEB）可以有效应对行人事故和车辆追尾事故，这个系统也纳入到2018版C-NCAP评价规程中了。需要指出的是，2018版C-NCAP规程中AEB行人穿行测试工况在真实事故中并不是发生概率最高的工况，行人夜间事故工况占比最高，所以在选取测试场景时不是简单的根据事故场景占比的排序来确定，还要参照主动安全技术的发展水平来综合考虑。现阶段AEB的测试工况应以日间的近远端穿行为主。未来再增加夜间近远端穿行和沿道路或静止的测试工况。

未来主动安全测试的趋向是更多的测试功能而不是测试系统，不管装配什么技术，只要能具备解决交通事故的能力即可。

AI: 无论是主动安全，还是被动安全，亦或是基础安全等，汽车安全涉及方方面面，与之相应的是繁杂海量的数据信息。如何基于数据的研究以适应不断更迭的车辆安全技术？

林淼先生：我们一直倡导从基础事故数据出发，推动汽车安全标准和技术的正向研究，道路上有什么类型的交通事故，我们的标准和技术就应该朝着解决这些事故的方面去研究。当然标准和技术的发展还要考虑其他因素，但事故数据绝对是重要的决策基础。比如从现阶段的事故数据来看，存在如下特点：（1）死亡人数中弱势道路使用者占比最高；（2）非标准人群（老年人）或事故工况的乘员伤害较高；（3）车辆碰撞相容性问题日益凸显；（4）由感知、执行问题导致的交通事故率很高；（5）事故后救援环节不容忽视。当下和未来一段时间，汽车安全技术的研究应该关注这几个问题。

被动安全技术研究没有结束，相反会面临更多的要求和挑战。汽车的智能化不能确保绝对避免事故，在事故无可彻底避免的时候，被动安全技术对车内乘员的保护无法取代，而且会有更复杂的情形，需要针对性地设定保护措施。所以说汽车的智能技术不仅仅表现在主动安全上，被动安全同样需要智能技术，主被动一体化需要落到实处，实现面向复杂工况和多样化人群分布及个体特征的最优化保护，2018年起我们与清华大学周青教授团队也开展了该方面的深度合作。                                                                                                                                                                                                  

AI: 在全球车企的自动驾驶部署竞技中，车辆安全是关键的一环。研究部在自动驾驶领域的安全技术方面承担了怎样的角色？

林淼先生：CIDAS至今已发展8年有余，交通事故研究也从最初关注被动安全延伸到了主动安全、智能驾驶的领域。未来的交通时代，必须首先是安全的时代，没有安全，自动驾驶将没有意义。

智能汽车或者自动驾驶发展到现在，有一个关键词被反复提起，那就是场景，场景是智能汽车研发、测试和评价的重要基础。实际情况下的道路和场景对智能汽车或自动驾驶的挑战非常大，尤其是交通事故这类的极限场景。智能汽车上路不可避免的会遇到事故冲突风险，事故场景的重要性不言而喻。智能汽车上道路行驶到底能遇到什么样的危险场景，这是汽车安全性能开发的起点、重点和难点，可以说脱离了交通事故工况研究的智能驾驶都是无本之木。目前，我们基于CIDAS数据和事故碰撞前5 s的数据在自动驾驶测试场景标准、自动驾驶功能需求分析和验证和自动驾驶虚拟测试场景库等方面做了充分的研究工作。形象的说来，我们目前的工作是为自动驾驶测试和评价出考题，而且是必考题。

AI: 我们针对安全技术所做的研究，为主机厂和零部件企业提供了什么样的价值？可否分享一些经典的合作案例？

林淼先生：目前有28家单位（包括政府科研机构、主机厂、零部件企业和互联网企业）参与到了CIDAS数据调查和研究工作，服务于主被动安全技术的开发和验证，取得了显著效果。举几个简单案例：

（1）博世汽车部件（苏州）有限公司利用CIDAS汽车追尾事故进行特性研究，对于研发汽车紧急制动的安全相关技术起到很重要的作用，创造了良好的经济和社会效益。（2）浙江吉利汽车研究院有限公司针对CIDAS乘用车碰撞行人事故特性、乘用车追尾事故特性、乘用车碰撞固定物事故特性等方面的研究，研发改进了博瑞车型对行人保护和车内乘员保护的汽车主被动安全相关技术。（3）大陆泰密克汽车系统（上海）有限公司通过对汽车安全数据的分析与重建，研发并改进了主动防碰撞系统的控制策略及相关零部件产品的性能特性，使其功能更加针对中国市场人保护的主动被动安全技术，提升了车辆的安全技术水平，创造良好的经济和社会效益。（4）电装（中国）投资有限公司上海技术中心针对乘用车–四轮车事故、乘用车–二轮车事故、乘用车–行人事故、乘用车单车事故，研究事故发生前的车辆行为，驾驶员和行人行为，以及周边道路环境状况。（5）米其林（中国）投资有限公司基于汽车安全数据平台，进行数据研究，为轮胎相关产品开发提供了重要参考，进而提升了其产品的性能和可适性。（6）奥托立夫（上海）汽车安全系统开发公司，针对项目中汽车碰撞行人和两轮车事故特性进行研究，为提升汽车对道路弱势群体宝华的汽车主被动安全相关技术的研发提供了有力支持。（7）宝马（中国）服务有限公司、戴姆勒大中华区投资有限公司、马自达汽车公司基于CIDAS数据平台，进一步了解了中国交通事故形态及特征，为事故研究及道路安全行为分析提供了数据基础和支持，对汽车安全技术的研发和事故预防有积极的作用。（8）国家智能网联汽车（上海）试点示范区应用CIDAS数据和CIDAS-PCM数据，构建其全息驾驶场景库中事故场景部分，同时为其测试场地的真实场景设计和数据分析提供了技术服务。此外，丰田汽车、日产汽车和百度等也基于CIDAS事故数据，应用于对应产品或技术的研发验证。

AI: 您认为事故交通中的大数据对于汽车安全研究有何重要的价值？在车辆安全的数据研究方面有哪些新探索？针对未来技术趋势有何新布局？

林淼先生：交通事故数据是汽车安全研究全生命周期中的重要环节，汽车安全研究来源于交通事故，并最终需要在交通事故中验证。具体来说：（1）优化完善汽车安全标准和试验测试规程的相关参数；（2）用于产品设计阶段的仿真模拟分析、碰撞试验的改进完善（整车碰撞建模、结构优化和数字假人建模等），明确正向开发方向；（3）把握中国道路事故的主流碰撞形态，分析不能碰撞模式下的车辆被动安全保护性能；分析不同结构设计和安全装置配置的车辆在交通事故中对车内乘员和其他交通参与者的保护效果，掌握人体伤害的先后顺序和程度，据此决定汽车装配安全装置的优先顺序和重点；（4）调查分析汽车产品质量缺陷问题，为汽车制造商改进设计，制造更安全的汽车提供支持；（5）对比产品在碰撞测试和真实事故中的表现，验证和改进已有产品结构和性能的有效性，掌握高致死/伤风险的事故工况和车辆结构，获取车辆安全优化的重要信息；（6）掌握典型和非典型事故或冲突场景工况，服务主动安全产品的功能需求、设计和智能汽车的测试验证。

我们在事故深入调查方式上进行创新探索，将无人机引入到CIDAS交通事故现场勘查和360°全景拍摄，解决现场平面勘查的视角局限性问题，能精确分析事故现场信息；结合监控视频，极大提高了交通事故调查的工作效率、数据精准性和重建可信度，加快了智能驾驶虚拟测试场景库的建设步伐。

面对新技术的发展，中国汽车技术研究中心今年设立了一项科研课题用于CIDAS的优化升级，包括基于无人机+监控视频/行车记录仪的事故调查和重建工作、EDR应用于事故调查和研究、监控视频标定技术方案、新能源汽车事故调查方案、ADAS系统事故调查方案、事故虚拟场景库建设、推演辅助驾驶系统普遍应用后的事故形态和特点，还有未来交通环境下的乘员保护。我们也希望更多的机构和企业参与到CIDAS的工作中，共同推动中国交通事故研究生态建设。