“道路试验虽然可以测试无人车在商用环境中的性能，但其费时、费力，而且并不能穷举所有的道路环境情况和交通事件。”长安大学信息学院副教授徐志刚告诉澎湃新闻（www.thepaper.cn）记者。
据了解，VR测试的具体做法是，采用虚拟现实技术，将道路环境和交通事件录制在数据库中，采用回放的方式输入到无人车的传感器接口中，通过判断无人车在不同道路环境条件下的动作执行正确率，来评估无人车的智能。VR模拟场景将重点运用于检测无人车环境感知的准确性、动作执行的敏捷性，以及无人车与经验丰富的驾驶员在驾驶行为上的差异性。
“传统汽车工业的测试方法原理是在室内用机械台架，通过传感器测量车的安全、动力、油耗、环保方面的特性来判断其制动、灯光、排放等各项指标。”徐志刚说，“我们从中获得灵感，把费时费力的道路测试搬到室内，从而进行高效率的测试。但VR测试不能完全代替道路测试，完成VR测试后，仍需要进行随机选择的道路测试验证。VR测试的优点是，可以加速道路试验，提高测试效率。”
徐志刚解释，在实际的道路测试中，很难保证测试车辆穷举所有极端或者特殊的道路状况，路测中遇到的状况存在偶然性，VR测试会对具有挑战性的测试场景，进行高频率的反复测试。
“就好比GRE单词测试，在测试出了应试者的词汇量水平后，再不停地从生僻词库中出题，从而测试出应试者的真正水平。”徐志刚向记者打了一个比方。
众所周知，无人驾驶车辆在正式投入商用之前，都要经过长时间的道路测试，但目前国际上对于测试效果缺乏统一的衡量指标。此前，美国知名智库兰德公司曾就无人车的
应用前景发布了一份300页的研究报告，其中通过计算指出：达到1.09死亡人数/1亿英里的事故率，需要测试12.5年（365天40英里的时速无间断测量）；若要事故率精度达到95%左右，需要测试400年；无人车的性能超过人工驾驶性能的20%，需要测试500年。
对此，兰德公司认为，道路试验无法测试出无人车的潜在危险，必须进行方法上的创新，从无人车各个部件和软件的源头设计测试规则，才能保证无人车这项技术，可以为人类造福，才能管控无人车在不断演变过程中存在的风险。
徐志刚表示，兰德公司的理论分析比较简单，预测时间不一定准确，但是它指出了问题的核心，就是道路测试是一种不充分测试，测试方法需要创新。
目前长安大学的无人车测试实验室提出了平行智能汽车的概念，即同时有物理车辆和虚拟车辆，物理车辆进行数据采集和获取，虚拟车辆进行智能决策。
对于无人车的商业化进程，徐志刚认为，一些特殊行业和特殊场景，如企业内部的搬运车、海港拉货车、机场接驳车、高尔夫球车，这种环境较为封闭、路线较为单一的，无人车会很快就会上路；至于老太太去买菜的无人车，可能要很久才能普及。
“换句话说，不同行业会出台出不同的无人车测试标准和标准阈值，并将适用范围逐步扩大，这些标准也将会逐步地统一和通用化。”徐志刚说道。
