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                            媒體新聞

                            TÜV南德聯合發布IAMTS白皮書,助自動駕駛技術更高效落地

                            中國/上海 11月7日,TÜV南德意志集團(以下簡稱“TÜV南德”)作為國際智能網聯汽車合作聯盟(以下簡稱“IAMTS”)的創始成員單位于第四屆中國國際進口博覽會(以下簡稱“2021進博會”)上演示并發布了相關白皮書。這些實踐聚焦全球智能駕駛測試場景庫與全球智能駕駛試驗場數據庫,通過對前沿技術的深入研究旨在進一步加速標準和認證的協同發展,以提升先進汽車系統和服務的安全、可持續發展。活動當天,TÜV南德交通服務部首席技術官、IAMTS聯合創始人及執行委員會主席 Alexander Kraus、奧地利AVL李斯特公司(以下簡稱“AVL”)戰略副總裁、IAMTS技術委員會主席 Georg List作主旨致辭。

                            中國汽車技術研究中心有限公司(以下簡稱“CATARC”)智能網聯數據室主任趙帥、AVL上海代表處業務開發及銷售經理李韜、電氣電子工程師學會(以下簡稱“IEEE”)中國業務發展經理鄧鐘凱、IEEE區域經理李箐、IEEE數據庫銷售副經理卞容、TÜV南德北亞區首席財務官李仲衡、TÜV南德大中華區高級副總裁孫建軍、TÜV南德交通服務事業部首席技術官執行助理及汽車工業部總裁執行助理張新軻與TÜV南德大中華區交通服務部銷售經理卓妮等領導作為IAMTS成員單位代表蒞臨現場見證發布會。


                            TÜV南德卓妮(右一)與IAMTS其他成員單位代表共同見證《針對高級別自動駕駛車輛的全球測試場景方案》白皮書全球首發

                            構建通用性場景庫,助推普適性的自動駕駛技術落地

                            白皮書《針對高級別自動駕駛車輛的全球測試場景方案》(以下簡稱“白皮書”)由TÜV南德全球重要合作伙伴,IAMTS執行委員會成員CATARC牽頭,聯合美國密歇根大學M-city、荷蘭國家應用科學院、AVL與TÜV南德等多個IAMTS聯盟成員單位共同編制而成。白皮書中概述針對高級別自動駕駛中針對較為復雜的自動駕駛測試工況,在不同地域環境和不同駕駛規則下,提出了具備通用性的場景庫以及基于場景測試流程的重要性。通過對比不同國家,仿真及實車測試的差異性,提供一套較為高效的場景測試流程及方案。

                            作為這份白皮書的編制成員之一,TÜV南德Alexander Kraus倍感榮幸并表示,“白皮書的正式發布不僅是工作組成員共同努力的成果,也是對IAMTS成立的使命與愿景的最佳詮釋——通過在全球范圍內更加高效地探討差異性以及共享從實際測試驗證中取得的復雜信息,以加速智能網聯汽車測試驗證技術的協同發展。”


                            CATARC智能網聯數據室主任趙帥于2021進博會現場分享白皮書的相關研究成果

                            智能駕駛試驗場數據庫初具規模,促進數字與實體融合發展

                            “智能駕駛試驗場數據庫” 由TÜV南德發起,攜手DLR、Greentec、Circuit Booking及3D Mapping等多個IAMTS聯盟成員共同創建,這一在線平臺將有利于自動駕駛技術的開發者以更便捷的方式篩選出符合其測試需求的試驗場所。此外,IAMTS智能駕駛試驗場工作組還會形成一份最佳實踐,通過在統一的框架內對全球試驗場進行標準化規范和認證工作,以證明試驗場在高度自動化車輛的驗證過程中承擔著舉足輕重的任務。

                            TÜV南德張新軻在演示時表示,“試驗場數據庫建立的意義,一方面體現在對當前種類及數量繁多的智能駕駛試驗場及開放性試驗區域進行統一描述,另一方面通過數據庫的建立加強試驗場在開發測試認證監管中的作用。我們期望通過進博會引入新的想法,促使大家產生更多的思考,也促進國際交流。”


                            TÜV南德張新軻于2021進博會現場演示智能駕駛試驗場數據庫

                            關于IAMTS

                            IAMTS是一個基于會員制的全球性組織聯盟,涉及先進出行系統與服務的測試、標準化和認證等相關工作。聯盟以組建一個滿足最高質量實施和運營標準的國際性先進車輛測試平臺為使命,旨在融合來自全球測試、校驗和驗證方法的復雜信息,并利用這些信息加速開發智能網聯汽車的測試方法、測試場景和驗證方法。

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