9月26日，在阿里云栖大会的自动驾驶专场上，千寻位置智能机器业务负责人裴世兵举例说，在城市复杂的交通环境下，自动驾驶车辆周边会有行人、外卖小车等，需要有紧急刹车预警、交叉路口防碰撞等预警，也要基于自身精准位置，结合探测传感器，反向定位周边车辆、行人的精准位置。
千寻位置高级算法专家孙海鹏说，自动驾驶车辆的智能算法，需要覆盖匝道、居民区、收费站等数十种场景，经过车速异常、卫星系统故障等错误模式测试。通过这些真实场景和仿真错误场景的测试，才能验证智能算法的稳定性和可靠性。
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国内14城建造了自动驾驶测试基地，上海最早
据不完全统计，截至2019年，我国已有14个城市建造了测试基地，部分推出了自动驾驶政策。2016年6月，国内首个国家级智能网联汽车(上海)试点示范区封闭测试区正式启动，2017年12月，北京制定发布了《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见(试行)》，是国内首个推出自动驾驶法规的城市。
数据显示，北京的自动驾驶场景建造和法规制定进展最快，建造了五个自动驾驶测试场景，推出了四个文件，包含路测管理办法、细则、评估内容和方法、测试场地技术要求。事实上，在国家级自动驾驶相关政策推出之前，国内不少城市已经推出了本地的自动驾驶路测相关规定，直到2018年4月11日，工业和信息化部公安部交通运输部才推出了《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》。
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报告：谷歌遥遥领先，小马智行和百度排名靠前
具体到自动驾驶车辆的能力，今年2月份，加州机动车管理部门(Department of Motor Vehicles)发布了《自动驾驶车辆接管报告》(Autonomous Vehicles Disengagement Reports 2018)，有28家企业递交了测试结果。据报告显示，在2017年12月至2018年9月期间，持有自动驾驶测试执照的467车辆在加州公开道路上进行了测试。
在此份报告中，人工干预次数(MPI, Miles per Intervention)是关键参考指标，可得出一辆自动驾驶车辆在平均行驶多长距离时，会有一次人工干预。加州机动车管理部门将人工干预定义为，当出现技术故障或安全问题时，自动驾驶车辆上的安全驾驶员需立即对车辆进行人工干预控制，停止自动模式。根据这一指标，谷歌的Waymo遥遥领先，Apple和Uber成为垫底企业。在中国企业中，小马智行(Pony.ai)的MPI指标较高，随后是百度、文远知行。
令人奇怪的是，苹果的排名倒数第二。据外媒报道，苹果曾批评加州机动车管理部门的报告要求，认为应改正或明晰MPI的要求。
事实上，这也是不少人对此份报告的质疑，认为报告数据主要由企业自行上报，同时由于缺乏严谨的定义，各企业对MPI的定义不同。据外媒报道，2018年，报告中排名第二的通用汽车Cruise并没有将一起人工干预自动驾驶车辆的事件放入报告统计中。通用汽车解释说，当时安全驾驶员为了防止堵塞人行道，干预了自动驾驶车辆，并在旧金山闯了红灯，这并非是出于安全考虑或系统故障而采取的干预行动。美国市场研究机构Navigant Research的高级分析师Sam Abuelsamid认为，这份报告毫无意义。
也有人认为这份报告是有价值的。美国咨询公司高德纳(Gartner)高级研究总监迈克尔·拉姆西(Michael Ramsey)接受外媒采访时说，目前没有其他可靠指标，这一报告是努力测量自动驾驶车辆能力的有趣开端。
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自动驾驶车辆VS人类驾驶员：人类驾驶员胜!
回到最初的问题，自动驾驶车辆能躲避赶时间的外卖小哥吗?为此，南都记者简单对比了自动驾驶车辆与人类驾驶员的发生事故率，据外媒报道，在美国，人类驾驶员的平均水平是，开50.8万英里就会发生一次较为严重的事故，相比之下，2015年谷歌自动驾驶车辆数据显示，其车辆在自动模式下，每行驶约15.4万英里，发生一次“小事故”。而加州机动车管理部门的2018年《自动驾驶接管报告》数据显示，谷歌Waymo每1.1万英里就发生一起人工干预事件，这还是2018年报告测试中的最好情况。
记者注意到，自动驾驶车辆的测试道路场景相对简单，实际公开道路驾驶中情况将更加复杂。尤其是中国人口众多，还有匆忙的外卖车辆，让大众用上自动驾驶车辆恐怕还为时尚早。
