2020年10月27日，2.0版《节能与新能源汽车技术路线图》正式发布。其中，测试评价技术被再次列为基础支撑技术之一，并提出“低等级和高等级智能网联汽车整车与系统测试技术实现突破。”根据测试环境可以将测试技术分为虚拟仿真测试、封闭场地测试和开放道路测试。
　　目前，我国在PA级及以下智能网联汽车在整车与系统测试方面已基本形成完善的测试方法，CA级及以上智能网联汽车在虚拟仿真测试、场地测试等技术方面取得了一定进展，并积极推进我国典型驾驶场景数据库建设。国家智能网联汽车创新中心已布局共性关键技术之一的多模式测试评价体系建设，而且正在形成测试能力。

虚拟仿真测试

　　虚拟仿真测试拥有测试场景搭建方便、测试过程无安全隐患、可重复、成本低和效率高的特点。但场景的真实性受模型精度的限制，一般用于算法开发迭代的早期测试。

　　虚拟仿真测试需要构建动态车市场景，搭建仿真测试平台。测试平台需要通过采集海量的道路数据，才能对算法进行有效的训练和测试验证。采集的测试场景包括典型场景和危险场景，在采集过程中会逐渐显现长尾效应。测试工况类型覆盖有效性和数据格式统一性，将成为技术研究的难点。
　　百度公司创建了自动驾驶仿真系统AADS，包括由数据驱动的交通流仿真框架和基于图片渲染的场景图片合成框架，可通过增强现实技术减轻甚至消除仿真场景与真实场景间的差距。另外，该系统还可通过扫描得到的街景图和轨迹数据扩展产生新的驾驶场景。依据该系统，百度公司公布了ApolloCar3D和TrafficPredict两大数据集。

　　51VR创建的51Sim-One自动驾驶仿真测试产品提供两种动态场景构建方式： ①基于其自研的仿真系统，通过自定义宏观参数构建动态场景;②基于其不断扩充的案例库（包括真实案例和根据真实泛化形成的案例），以及空间、时间触发器，实现主车附近的案例重现和各类危险工况的测试。

　　Google的Waymo构建了仿真世界Carcraft，包括2万个以上动态场景，例如居民区街道、高速公路、死胡同、停车场等。其通过场景泛化技术构建了更多测试场景，并于2019年8月公布了全场景的无人驾驶汽车路测数据，该数据在多样化的交通环境下采集，包含激光雷达和360°多个摄像头的数据（含标签），实现了激光雷达和摄像头的同步。

　　仿真测试平台需要通过数学建模的方式将真实世界进行数字化还原和泛化，建立正确、可靠、有效的仿真模型。传感器的仿真有三种类型：①对物理型号进行仿真，即仿真传感器接收到的信号，如摄像头的光学信号、雷达的声波电磁波信号;②对原始信号进行仿真，即仿真数字处理芯片的输入单元;③传感器目标仿真，即传感器检测到的理想目标。现有仿真测试平台的特点多为动力学仿真、ADAS测试、场景仿真和交通流仿真。

封闭场地测试

　　发展智能网联汽车受到全国各地重视，各地政府积极响应国家号召，开展测试示范区和开放测试道路建设。大多数测试场由国家或当地政府出资建设，少部分由企業或高校共建。
　　其中，整车企业为方便测试，占领智能网联技术制高点，纷纷筹备封闭试验场建设。例如吉利汽车在2019年1月国家智能产业峰会上提到，该公司在江西上饶筹备建设6200亩的综合测试试验场。

　　目前，各已建成的测试场并未系统地公开披露开展测试的情况，且存在测试结果不互认现象，此局面在2019年9月得到改变，苏浙沪皖等地签署了测试场协议，推动区域内智能网联汽车道路测试结果互认。

开放道路测试

　　为了进一步推动智能网联汽车测试工作，各地正在逐批开放不同风险程度的多类型道路。截至目前，北京市已开放自动驾驶测试道路超过200条，总长700km，自动驾驶车辆道路测试里程超过180万km。北京市正在研究开放更多的测试场景，并计划利用2022年冬奥会全面开展氢燃料自动驾驶等新技术的应用。上海在国内率先开放测试路段，并对路段进行基础设施改造和智慧化改造，目前已分批次开放了530.57km道路，且于2019年9月向上汽集团、宝马集团、滴滴颁布了具备功能化载人应用权限的测试牌照。该牌照赋予各企业与市民互动的权利。2020年6月27日，滴滴自动驾驶向上海民众开放试乘体验。

　　目前，仅北京公布了2018年度和2019年度的道路测试报告，其中《北京市自动驾驶车辆道路测试2018年度工作报告》成为中国首份自动驾驶路测工作报告，其他城市暂未披露测试情况。该报告的路测数据由监管机构提取，而非企业自行上报，最大程度地保证了数据的可靠性。该《报告》表明了2018年度的测试企业牌照发放及其测试里程情况，指出其发现的自动驾驶系统十大主要问题，包括交规遵守机制不健全、障碍物误识别或漏识别和车辆建模真实度不足等，并分析了自动驾驶脱离需要人工接管的原因。《北京市自动驾驶车辆道路测试报告（2019年）》还显示，截止2019年年底，各企业在北京进行自动驾驶路测的车辆累计达到77辆，测试总里程超过104万公里。其中，2019年全年测试总里程达88.66万公里，测试车辆为73辆，其中40辆可载人测试。百度Apollo以52辆测试车以及75.4万公里新增测试里程成为年度所有测试企业中投入测试车数量最多、测试里程最长的企业。

企业测试评价体系

　　2019年4月，北京亮道智能汽车技术有限公司正式发布自动驾驶环境感知系统测试验证的完整流程，并在车展上对外展示了产品和服务。该测试流程是通过在车辆上搭载一套感知能力优于待测感知系统的Reference System，实现获取感知真值。

　　2018年5月，中国汽车工程研究院股份有限公司发布《中国智能汽车指数管理办法》，针对自适应巡航控制系统、自动紧急制动系统、车道偏离报警系统、盲区监测系统和泊车辅助系统展开测试评价，并给出评分等级。2019年9月发布《2020版i-vista中国智能汽车指数测评规程》，包含智能行车、智能泊车、智能安全、智能交互四个子指数，主要针对ADAS功能展开测评。
　　Waymo构建的测试评价由三个相互独立的子系统测试评价组成，包括车辆本身、传感器、计算机和自动驾驶软件。车辆本身需符合联邦机动车辆安全标准（FMVSS）;传感器在设计制作时期就需考虑产品性能、安全、质量和可靠性，与车辆集成后需要完成故障模式分析、风险评估和多层次的测试;自动驾驶软件通过虚拟仿真、封闭场地和公共道路完成测试。

　　2019年7月，11家自动驾驶企业（Apitv、宝马集团、百度公司、奥迪品牌、大陆集团等）联合发布白皮书《自动驾驶安全第一》（Safety First For Automated Driving），描述了自动驾驶汽车开发、测试和验证的框架，提出了12条自动驾驶准则，包括：安全运行、安全层、操作设计领域、交通行为、用户责任、车辆发起的移交、车辆操作员发起的移交、车辆操作员和自动驾驶系统（ADS）之间的相互依赖性、数据记录、安全性、被动安全及安全评估。并分析了测试所面临的5大挑战：①从统计角度证明系统的安全性和无驾驶员介入时的风险平衡;②需要证明系统与驾驶员的互动安全性;③考虑到现有交通环境中未出现的场景;④验证各种系统配置和变体;⑤实现机器学习系统的验证。进一步提出可通过沿用5W2H（who、what、where、when、why、how、how well）测试理念明确测试案例，完成自动驾驶系统的测试验证工作。

　　中国软件评测中心针对智能交通及車联网系统、新能源汽车系统、充电桩设备、自动驾驶系统、智能网联驾驶系统、智能汽车ECU关键零部件、信息安全和智能汽车整车级信息安全等系统的测评提供了相关服务。

存在的问题

　　中国现有封闭测试场地已初步实现全国范围布局，基础设施建设耗资巨大，少部分测试场已经投入运营使用。在运营过程中暴露出：利用率不高，主要是技术尚处于研发积累阶段，各企业测试需求有限，测试场难以实现资本回收;各测试场测试结果未实现互认，增加了企业测试难度。

　　虽然已有的《测试规程》规定了测试过程需要采集数据，但当前采集测试数据是否满足监管需求，是否能够更深入地收集多样化的测试数据，如何利用采集数据，均需要进一步研究。新能源汽车国家监测与管理平台建立了国家、地方和企业的三级监管机构，智能网联汽车产业也可借鉴其经验，建立国家级监管平台。
　　现有的虚拟仿真测试和真实开放道路测试，使测试结果更全面可信，但其究竟如何有机结合以完成系统化测试，并如何得出全方位的测试结果尚未有定论。