“他们要熟悉自动驾驶汽车，也要熟练应对各种突发状况。”李霖解释道。
正是因为上海于3月1日发布的《上海市智能网联汽车道路测试管理办法(试行)》(下称《管理办法》)，包括张雷在内的驾驶员们，原本只能在封闭区进行模拟测试，如今可以将车辆开上公共道路，面对更多复杂的挑战。
集合了车辆、行人、建筑物、障碍物、气候变化等多种因素的复杂交通环境，向来是横亘在自动驾驶技术面前的一座大山，却也是政府、企业、科研机构等相关方面必须走入的场景。
把搭载自动驾驶技术的汽车开上公共道路，以最真实的道路情况来测试车辆的性能的好坏并获取大量数据——这样的方案与上述逻辑并无二致，以真实换真实，才能获取最基础、最实用的数据，以此检验、改进、完善传感器及自动驾驶算法，完成技术和产品的迭代。

从封闭环境走向开放环境的自动驾驶道路测试，这是中国的首次。
“我们起初建设了20多公里的道路，同时也提交了开放的申请，但综合考虑各种因素，最终还是选择了这5.6公里的道路来作为自动驾驶车辆的测试道路。”李霖向第一财经记者回忆起规划这段道路时的细节。他表示，道路必须满足两方面的要求，一是包括红绿灯、智慧互联设备等在内的相关建设，二是要对风险进行评估，不能一概而论。
第一财经记者实地走访了上述自动驾驶汽车开放测试道路，这段以往并不起眼的小路于去年完成技术改造，也因而成为了全球首个全面支持多种通信模式V2X(Vehicle to Everything)测试的智能道路，测试车也会根据车上装有的360度传感器和雷达，识别转向信号、红绿灯、障碍物等。
上海汽车城董事长兼总经理荣文伟介绍，管理部门特别加装了针对智能网联汽车的红绿灯，可同时支持DSRC和LTE-V方案(均为车联网标准之一)与车辆进行实时通讯，自动驾驶车辆在500米之外便可接收红绿灯的变灯信号。同时，道路周围也有特定摄像头监督车辆运行状况。

记者发现，行驶在该条道路上的普通车辆较多，虚线变道、加塞的情况时有发生。除了有大量的T型小区出入口、公交车出入站台之外，闯红灯的行人、抢道的电瓶车这样的紧急状况也并不少见。这些情况给自动驾驶汽车的上路造成了大量的挑战。
而第一财经记者此前在加州试驾自动驾驶汽车时，路上几乎鲜有行人，更不必说其他车辆了。在这里，放开双手则会更加的从容，对于突发情况的担心也会变少很多。
当时，通用汽车的工程师也向记者表示，中国的道路交通标识更加复杂，统一程度相对并不那么高，且在中国的城市高架道路上，部分会存有红绿灯现象，这些都在一定程度上给通用前期的本土化准备工作增加了难度。这样的案例换作在普及无人驾驶这一议题上，也会同样存在。
LMC汽车市场咨询(上海)有限公司总经理曾志凌在接受第一财经采访时表示，相较于美国加州五年前就开始路测，至今已经进行了几百万公里的测试，中国在落地自动驾驶方面还处于较为初步的阶段。
差异一面造就着差距，另一面也在一定程度上缩小着差距。正因道路条件复杂程度不一，在获取数据的数量和能力方面，上海的测试道路更具备优势。对于家门口作战的新老车企而言，能否借力打力实现弯道超车，它们或许都有着自己的算盘。

准备好了吗？
“开放路测是我国自动驾驶行业水平迈向国际前沿的重要里程碑。”同大多数业内人士一样，长城华冠(833581.Neeq)自动驾驶技术总监马乐在接受第一财经记者采访时，表达了自己的乐观态度。“这标志着我国开始成体系地开发自动驾驶技术，不仅仅是车的技术，从测试环境、管理环境到社会环境都在全面跟进。”
不过，中融创投基金管理(北京)有限公司董事长曹鹤有着不同的观点。他认为，目前的自动驾驶技术还没有准备好应对复杂路况的挑战。“在真实环境下，系统存在的风险性还会被放大。而目前的技术水平仍处于低级阶段，仅能保障车辆在车道线清晰、交通信号系统完善的特定路段运行。中国自动驾驶的情景也比国外复杂。”
仔细揣摩，曹鹤的言论并非空穴来风。在乐观看待自动驾驶发展的背后，更多的困难与挑战也在行业内部不断地滋生。

一方面，即便不涉及造车领域，自动驾驶的路测也需要高昂的成本。“开发一辆自动驾驶车辆是开发传统汽车的好几倍。”一位自动驾驶领域的资深业内人士对记者表示，为确保安全性，自动驾驶车辆一般都会配备多系统冗余设计，也需配备更多传感器，这就提高了单车成本。
奇点汽车自动驾驶架构总监李建鹏对此也颇有感触，他表示：“现在很多主机厂进行自动驾驶汽车研发时，都是放一台很大的电脑在车上。从商业化的角度，这样的方案其实很难量产——特别在考虑成本和功耗的情况下，所以现在很多企业都把目光放在了研发高性能芯片上。传感器也是一样，虽然在很多研发自动驾驶汽车的企业看来，激光雷达在环境感知方面有很好的表现，但碍于成本，激光雷达现在离量产也还有很远一段距离。”
即便如此，马乐却告诉记者，先有技术基础，再有商业回报。路测会带来资金压力，但也必须要进行投入。

而在另一方面，交通信息系统完善的道路条件更是构成其商业化落地的关键点之一。这里，需要的是交互，车与人的交互、车与交通设施的交互——这些依赖于物联网、5G等各方面技术的成熟。此外，在恶劣天气下如何提高传感器的分辨率、如何提高算法的精度，仍然需要加强这一方面的研发，而摄像头、激光雷达等传感器也需要变得更加高效。
城市道路是所有交通环境中最为复杂的环境，穿梭的人群、固定的建筑物及障碍物、大量红绿灯及警示标识、天气变化等等。在这样的背景之下，自动驾驶道路的标准则被千呼万唤。虽然业内从始至终呼吁着道路条件的统一与交通规则的调整变化，但若考虑到社会、观念等各方面因素，仍然任重而道远。
“改善道路条件需要投入大量的资金，在全国构建一套完整的自动驾驶体系还是会有一些难度。目前国家、车企等都处于观望之中，此外，自动驾驶车辆对人为驾驶的车辆也会产生影响。”曾志凌说。

“既有的道路是根据交通工程学为人驾驶而设计的，不是为自动驾驶设计的，它的一系列参数全是基于人的反应。而车是根据人机共生学，为了人的安全和方便驾驶而设计的，也不是为了自动驾驶而设计。”国家智能交通系统工程技术研究中心首席科学家王笑京表示。不过他也承认，在不久的将来，自动驾驶汽车和人为驾驶汽车混行的情景，是会共存一段时间的。
马乐对记者表示，更大的一个方面是测试认证的体系建设，这个标准如果形成共识了，自动驾驶系统的落地就是时间问题了。因为自动驾驶系统的组成，和汽车行业原有的机械系统、电子系统不一样，需要新的方法论。
“人和物的安全位移是最根本的东西。没有安全，其他一切都不存在。技术支撑交通运输的安全和效率会提高，信息技术要加速变革，但是这个变革的前提仍然要保证安全。这其中就会产生矛盾。”王笑京说。