看似电影中的“未来出行”场景

在临港新片区成为了日常↓

安全员双手离开方向盘，无人驾驶汽车缓缓起步前行，左转、右转，方向盘上仿佛有一双无形的手操控着方向；

无人驾驶卡车载着集装箱，整整齐齐保持车距列队，到点位“乖乖”停在指定位置，自动搬运集装箱……

无人驾驶已经从梦想走向了现实！

2020世界人工智能大会已正式开幕，“智联新世界，智行新时代自动驾驶论坛”作为大会主题论坛之一，将于今天在线上举办。届时，来自上海临港的无人驾驶企业将再一次亮相。

2018年10月16日，全国第一张针对自动驾驶重卡的道路测试牌照在上海颁出，由图森未来人工智能科技有限公司获得，自动驾驶重卡将在上海临港地区投入测试。

图森未来成立于2015年9月，是一家主要做L4级别无人驾驶卡车技术研发与应用的人工智能企业。2018年5月，图森未来的中国总部正式落户临港科技城。

2020年6月22日，图森未来在上海获得5张无人驾驶卡车公开道路测试牌照。截至7月3日，图森未来在临港新片区和东海大桥等场景的总测试里程达到53320.67公里。

如今，图森未来的5辆无人驾驶卡车每天都会在东海大桥上进行测试，从位于临港的物流园出发，途经东海大桥，前往全球最繁忙的集装箱港口之一的洋山港口，探索实现站间的无人驾驶多式联运。

让卡车单纯地在路上无人驾驶是没有意义的，开发无人驾驶卡车必须要搭配相关的应用场景，必须让人工智能真正赋能实体经济。

图森未来副总经理薛健聪表示，之所以选择临港，是因为临港的无人驾驶示范区非常有利于图森未来在商业化上的探索。

图森未来第一张自动驾驶重卡道路测试牌照

道路复杂工况、恶劣天气环境、道路随机突发情况都对自动驾驶车辆形成了挑战。

为了尽可能地模拟无人驾驶汽车在道路上所遇到的所有情况，2019年8月23日，上海临港智能网联汽车综合测试示范区（以下简称“示范区”）正式开园。

示范区一期建设利用临港科技城园区3.2平方公里内，4.7公里道路及60亩构建封闭测试道路，为开发无人汽车提供测试场地和道路。这里包含了国内最长用于测试的隧道模拟场景、国内最长的降雨模拟测试道路等多个特色场景。

凭借已建成的封闭测试区场景，目前，示范区可以根据企业的不同需求为企业提供33类功能场景以及130项逻辑场景等测试服务。

其中，示范区城市道路功能区总长4.2公里，可模拟城市道路环境开展自动驾驶出租车、智能公交、无人驾驶清扫车等营运车辆的实景测试，核心测试广场则开展城市街景模拟以及自动泊车等测试内容。

无人驾驶汽车在临港新片区测试在红路灯路口调头

7月3日，记者在城市道路功能区看到，上汽大通智能的清扫车正沿着定制的清扫路线，一边自动行驶、一边完成作业。在自动驾驶模式下，只要遇到行人或障碍物，清扫车就缓缓地在停下，对行人和障碍物进行识别和避让，并同步完成清扫作业，这真正地实现了解放清洁工双手。

作为一家整车制造厂，上汽大通具有完整的整车研发、制造体系，产品型谱涵盖了MPV、SUV、皮卡、物流车等平台近几十款车型。近几年，上汽大通在智能驾驶领域开始持续发力。

从外观上看，这款智能清扫车与普通清扫车几乎没有任何区别，但在车辆的前部有两个激光雷达，车顶具备GPS接收天线，保险杠内配备了毫米波雷达。

上汽大通高级项目经理蔡文山介绍道，通过这些雷达，清扫车在自动模式下，可以自主对道路障碍物进行识别避让，并实现道路路沿石循边形式及指定路线行驶两种作业模式。

大通智能清扫车在作业

同时，车辆覆盖并接收5G网络信号，综合工况下，可连续作业4-5小时，清运各类垃圾2吨。为确保安全，智能清扫车在自动驾驶模式下，行驶速度仅为15km/h，车辆广泛适用于城市主次干道、高速高架道路清扫作业。

在当天的道路测验中，清洁车路过降雨环境模拟区时，晴天突变“暴雨”，尽管降雨量逐渐增大，但清洁车依旧在清扫状态，匀速通过了这几百米的道路。

这里是全国最长的可控降雨模拟道路，道路包含了直行、弯道、路口。根据测试需求，模拟道路可以切换雨雾、小雨、中雨、大雨、暴雨五种模式，只有匀速、稳定通过雨天测试，无人车才算能过关。

事实上，大通智能驾驶部门已形成一套完整的智能驾驶开发体系。

蔡文山说，之所以要持续测试，就是通过测试数据的日积月累，去迭代算法和优化解决方案，测试的次数越多，所得的数据就越丰富，这样一来，解决方案就可以更加全面。

依靠临港新片区得天独厚的区位优势，临港测试示范区可为智能网联商用车、工程车等提供城市、郊区、高速公路和港口码头等真实商业模式下的测试和示范运行条件，为智能交通相关产业链的培育提供有利环境。

同时，临港新片区具备世界少有的“港口与机场、产业区与城市生活区、高速公路与城市道路乡村道路”等为一体的测试与示范运营场景。

临港测试示范区试运行以来，先后承担了上海市智能网联汽车示范重点项目测试，及国家工信部有关人工智能在交通领域应用的重大评价测试任务，并开展了大量测试验证、技术开发和标准研究等工作。