破解测试瓶颈，加速自动驾驶商业化落地——访自动驾驶技术研发专家闫晓曈

（作者：陈澈）当前，自动驾驶技术已从研发试验阶段成功迈向规模化商业应用阶段。对于普通用户，它意味着告别长途驾驶的疲惫、解决紧凑车位停车的难题，大幅提升出行体验；对于城市交通系统，它代表着更合理的道路资源分配、更精准的流量调控方案，有效缓解城市拥堵问题。而在自动驾驶技术发展的浪潮中，我国著名自动驾驶技术研发专家闫晓曈先生正是关键推动者之一。他自主研发出的多项技术成果，已在国内外多家头部车企成功落地应用并通过实践验证，为自动驾驶技术落地提供了可靠解决方案，也为整个行业的持续发展注入了强劲动能。

自动驾驶技术研发专家—闫晓曈

闫晓曈先生是我国自动驾驶技术研发领域的资深专家，其在多年的职业生涯中始终聚焦于自动驾驶感知、决策规划控制技术以及仿真测试平台的创新与突破。他曾依次于宝马（中国）、沛岱汽车等行业领先企业担任核心研发职位，主导完成了基于MPDM的决策规划框架、基于TOPSIS的决策评估模块以及基于IMM的短期预测框架等多项关键系统的搭建，显著提升了自动驾驶系统决策的可靠性。此外，他还牵头完成了自动驾驶仿真测试人工智能平台从无到有的构建，为自动驾驶技术研发行业提供了高逼真度、低成本、高效率的测试验证路径，有效克服了传统实地路测中“场景覆盖不全、成本高、周期长”的问题，大幅推动了自动驾驶技术的商业化落地进程。

多年的一线研发经验，使闫晓曈先生能够深刻洞察自动驾驶技术发展面临的瓶颈与需求，尤其是在测试验证环节。闫晓曈先生认为：“虽然当前仿真测试已在很大程度上替代了部分实地路测，智能化平台也逐步解决了场景覆盖与成本效率问题，但针对自动驾驶系统安全性与合规性测评结果的评估，仍高度依赖人工处理，不仅效率难以匹配技术迭代节奏，还存在主观判断差异带来的不确定性。例如，一组涵盖车辆状态与环境交互的复杂场景数据，通常需要3至5天进行人工分析，这不仅耗费时间和人力、成本颇高，还因数据维度繁杂而容易出现判断偏差，进而导致评估结果的可信度降低。这种低效且易出错的评估模式，使得自动驾驶系统难以快速、准确地被判定是否达标，无法及时进入下一阶段研发或商业化落地流程，直接导致研发周期延长和测试成本居高不下，已成为阻碍自动驾驶技术商业化进程的重要瓶颈。”

面对这些行业共性难题， 闫晓曈先生融合深度学习算法与大数据技术，通过优化仿真测试评估逻辑与迭代测试流程，独立开发出“自动驾驶仿真测试结果智能评估系统”，有效解决了传统评估方式效率低、依赖人工等核心问题。具体来说，闫晓曈先生研发的自动驾驶仿真测试结果智能评估系统”能够依据人工设定的评估标准，自动对“道路行驶、遵守交通规则、临时交通环境变化、障碍物识别及应对、自然环境变化”等自动驾驶测试中的安全合规指标进行量化评分。在得出评分后，系统能够将评分结果与既定目标数值进行对比，并生成评估报告。若评估结果显示自动驾驶技术不达标，系统也会定位技术在安全防护、规则执行等方面的具体不达标问题，为研发人员提供明确、可操作的改进建议，从而提升自动驾驶系统的安全可靠性，助力其顺利通过道路测试验证。

目前，“自动驾驶仿真测试结果智能评估系统”已在多家自动驾驶研发企业及整车厂投入应用，其实际效果获得了行业的广泛认可。以某新兴自动驾驶技术研发企业为例，引入该系统后，不仅通过自动化评估替代了80%以上的人工评分工作，将测试成本降低了约40%，还将原本需多天完成的上千组场景测试结果的评估周期缩短60%，大幅提升了自动驾驶技术的测试评估效率。此外，由于系统还能精准定位安全合规指标问题，如将“应对前方借道行驶车辆”场景中“跟车距离过近、减速响应延迟”的问题根源，快速锁定为决策算法对车辆轨迹预测偏差，帮助研发团队针对性调整轨迹预测模型的权重参数，使该场景下的安全距离达标率从71% 提升至96%，紧急减速响应时间缩短至0.3秒内。依托“自动驾驶仿真测试结果智能评估系统”带来的提升，该企业开发的自动驾驶系统安全性和可靠性显著增强，成功通过道路测试的检验，为后续商业化落地推广奠定了坚实基础。

依托在自动驾驶领域的突破性研究成果，闫晓曈先生的行业影响力与认可度持续扩大。他受邀出席2025年大湾区创新生态大会、2024第四届ICVS AI赋能智能汽车产业峰会、2023商用车自动驾驶创新技术论坛等行业专业会议并发表演讲，积极分享自身在自动驾驶技术研发领域的技术成果与实践经验，为行业同仁提供了可落地的实践方法与理论思路。他受邀担任2024中国自动驾驶技术出海创新评比大赛、2025中国自动驾驶仿真测试技术挑战赛等全国性赛事的评审专家， 以专业视角参与赛事的评审，既保障了赛事评审的专业性与公正性，也为行业筛选优质技术方案、挖掘潜力创新方向提供了重要支撑。

闫晓曈受邀参加“2025 年大湾区创新生态大会”

“技术创新永远没有终点，”闫晓曈先生表示，“我的目标是通过自动驾驶仿真测试体系的持续智能化升级，让每一次测试都能发挥实际价值，达标时明确验证依据，待改进时找准方向，为自动驾驶技术的安全落地筑牢防线。”展望未来，随着闫晓曈先生的研发成果在更丰富场景中的不断深入应用，以及行业协同创新的进一步推进，相信自动驾驶技术的商业化进程有望全面提速，智慧出行的未来图景也将变得更加清晰可触。