近年来，我国也开始关注无人驾驶技术并积极推动无人驾驶基础设施建设。截至目前，全国已有六个获得工信部批准挂牌的国家智能网联试点示范区。其中，工信部在2015年6月批准上海国际汽车城承担了国内第一个智能网汽车试点示范区，今年6月已经开园。工信部还与北京、重庆、浙江、杭州签署了示范合作框架协议，部地合作开展示范区建设和应用项目合作。重庆试点示范区的模式与上海相似，既有展示又有应用。杭州则偏重于展示，包括V2X、自动驾驶、绿色出行、便捷停车等智慧交通领域的各个方面。北京试点示范区与乐视等公建，模式还有待确定。此外，还有长春、深圳等城市也在开展。

　　2015年8月18日，中国智能车综合技术研发中心与测试中心落户常熟，该中心将建设研发实验室和静态测试实验室，通过对现有道路、路边基础设施和交通信号系统的改造，构建典型的实际交通测试环境并配套车联网设施，提供高精度地图和智能车测试等服务，在独特的测试场地，实现智能车测试的智能化和标准化。中心还将汇聚众多智能车研发单位，提供技术合作的支撑平台，在智能车标准制定、技术交易、产品开发与产业化及高新技术企业培育方面发挥重要作用。

　　我们在拥有了良好的无人驾驶平台之后，就需要深入的研究无人车测试方法。基于实践和其他相关工作，我们提出了一个演化测试流程，以应对自主车辆测试的挑战，包括无人车模块设计和模块验证、无人车顶层设计与系统集成测试、无人车技术规范和系统验证、无人车设计与系统验证。

　　目前常用的无人车的测试方法包括：1.软件测试：可用于无人驾驶功能测试；2.仿真测试:可以用于功能模块验证；3.x-in loop:可以用于验证功能模块，车辆整体功能；4.实际测试：可以用于验证和确认无人驾驶系统。其中，仿真测试更加的有趣。为了对无人车进行科学的安全测试，我们可以通过仿真环境来帮助无人驾驶汽车的感知识别工作，包括车辆、行人和道路标识等。模拟城市环境可以提供道路周边的树木、人行道和道路交叉等准确标记，通过图像、雷达等多传感器视觉可以帮助培训无人车的AI系统，识别和处理各种交通场景，例如下雨或下雪。

　　实际上，我们已经在无人驾驶上做了很多的测试工作，例如测试所需的V2X联网和信号控制基础设施，测试所需的机器假人、移动路障、障碍车，测试所需的视频监控等基础设施等。在2016年的智能车比赛上，我们就对比赛视频监控、比赛结果进行了记录和分析，并展示了比赛现场的动态情况、裁判车、测试点以及无人机传回测试数据等，这些工作都为我们研究无人驾驶仿真提供了丰富的经验。

　　我们通过仿真道路测试场和车辆仿真软件，还有专用测量设备及硬件接口、平台，根据不同的测试对象进行仿真。智能车中心后续还要开展MIL（模型在环仿真）、SIL（软件在环仿真）、HIL（硬件在环仿真）和VIL（实车在环仿真）等四个层次的仿真测试，对仿真测试数据进行分析。

　　综上所述，我们可以看出，演化测试是推动无人驾驶发展的有效方式。从对无人车本身的测试到路测环境测试，形成了交通数据与学习系统的对无人驾驶的认知，再通过机器学习模型的相互学习，真正实现无人驾驶自主服务。

　　未来，智能车中心将基于真实交通环境，构建更复杂的真实交通环境，开展更多的测试，包括车路协同、车间协同等。也将继续提供测试环境无人驾驶专用地图、动态模拟数据等，便于离线开展算法验证。我们还将实现真实交通环境测试与仿真环境测试的平行执行，加速无人驾驶的研发与测试，为我国的无人驾驶汽车发展做出自己的贡献。