3月1日，上海市政府发布了《上海市智能网联汽车道路测试管理办法（试行）》（以下简称《办法》），以满足汽车企业发展智能网联车辆道路测试的迫切需求。三段高安全、低风险的道路，共计5.6公里，被指定为第一阶段智能网联汽车开放测试道路。它们是博园路（墨玉路和安延路的交叉口），全长2.7公里；博园路（安宏路与安志路交汇处），全长0.9公里；
北安德路（安丽路与安智路交汇处），全长2.0公里。
随着科学技术的进步和发展，智能驾驶汽车在封闭空间的研发和测试需求已难以满足。他们需要模拟更复杂的道路环境，以应对难以在固定空间中出现的意外情况。从封闭到开放，智能驾驶向未来又迈进了一步。“《办法》的发布为上海率先在中国实施智能网联汽车开放道路测试奠定了基础，并将加快智能网联车辆从研发测试向示范应用和商业化转型。”上海市经济和信息化委员会副主任黄欧，告诉第一财经记者。3月3日，第一财经记者来到了上述智能驾驶测试路段。道路位置1博园路（墨玉路与安延路交汇处），全长2.7公里。下午17点左右，走到横跨云造浜的大桥上，路上的汽车稀疏。在第一财经记者跨过桥面的阶段，包括第一财经记者在内共有六辆车通过。两条车道之间有一条虚线，车辆可以自由行走，相当于为智能驾驶汽车的测试提供了真实而复杂的路况。桥上没有监控摄像头。机动车道与非机动车道完全隔离。道路位置2道路位置：博园路（安宏路与安智路交叉口），全长0.9公里。下午17:10左右，第一财经记者前往博园路安宏路公交车站，车站的公交车出入口也将模拟复杂的路况，供智能汽车正常行驶。道路位置3道路位置：北安德路（安丽路与安智路交叉口），全长2.0公里。下午17点20分左右，这段路的车道以实线为主，只有当交叉口分开时，才会有虚线供车辆选择直行或左右转弯。道路上有厚厚的绿化带，将机动车和非机动车隔开，但十字路口的情况仍然很复杂。第一财经记者发现，在短短30秒内，行人闯红灯，机动车道上不断有电瓶车行驶。除了挑战之外，这些情况可以有效地为智能驾驶提供大量复杂的场景，并获得海量数据。
在上图中，电瓶车正在机动车道上行驶。这种突然的异常情况需要智能驾驶汽车提前感知物体并判断它是什么，从而做出决策，例如减速或停车。
在路边的公共汽车站，三名乘客正在等公共汽车。这里为智能驾驶汽车的测试提供了一个道路场景：公交车的进出。
上图为测试路段入口处的摄像头，因此无法判断是非法摄像头还是超速摄像头。
厚绿化带是测试机动车、非机动车和行人之间道路隔离的有效方法。
对于智能驾驶的测试来说，道路交叉口仍然是一个巨大的挑战。上图显示两个人骑着电瓶车等着通过。限速60是很清楚的。
上图显示了在十字路口等待绿灯的车辆。路上的车辆不在少数，车辆变道的可能性也不小。这正是智能驾驶汽车走出实验室，打开道路的需要：复杂的道路环境，以获得大量的测试数据。
在十字路口，左转、右转和直行的车辆会大量变道，车道也是虚线。我想知道智能汽车能否应对这种情况。3月1日，S……
为满足汽车企业发展智能网联汽车道路测试的迫切需求，上海市政府发布了《上海市智能网联车辆道路测试管理办法（试行）》（以下简称《办法》）。三段高安全、低风险的道路，共计5.6公里，被指定为第一阶段智能网联汽车开放测试道路。它们是博园路（墨玉路和安延路的交叉口），全长2.7公里；博园路（安宏路与安志路交汇处），全长0.9公里；
北安德路（安丽路与安智路交汇处），全长2.0公里。
随着科学技术的进步和发展，智能驾驶汽车在封闭空间的研发和测试需求已难以满足。他们需要模拟更复杂的道路环境，以应对难以在固定空间中出现的意外情况。从封闭到开放，智能驾驶向未来又迈进了一步。“《办法》的发布为上海率先在中国实施智能网联汽车开放道路测试奠定了基础，并将加快智能网联车辆从研发测试向示范应用和商业化转型。”上海市经济和信息化委员会副主任黄欧，告诉第一财经记者。3月3日，第一财经记者来到了上述智能驾驶测试路段。道路位置1博园路（墨玉路与安延路交汇处），全长2.7公里。下午17点左右，走到横跨云造浜的大桥上，路上的汽车稀疏。在第一财经记者跨过桥面的阶段，包括第一财经记者在内共有六辆车通过。两条车道之间有一条虚线，车辆可以自由行走，相当于为智能驾驶汽车的测试提供了真实而复杂的路况。桥上没有监控摄像头。机动车道与非机动车道完全隔离。道路位置2道路位置：博园路（安宏路与安智路交叉口），全长0.9公里。下午17:10左右，第一财经记者前往博园路安宏路公交车站，车站的公交车出入口也将模拟复杂的路况，供智能汽车正常行驶。道路位置3道路位置：北安德路（安丽路与安智路交叉口），全长2.0公里。下午17点20分左右，这段路的车道以实线为主，只有当交叉口分开时，才会有虚线供车辆选择直行或左右转弯。道路上有厚厚的绿化带，将机动车和非机动车隔开，但十字路口的情况仍然很复杂。第一财经记者发现，在短短30秒内，行人闯红灯，机动车道上不断有电瓶车行驶。除了挑战之外，这些情况可以有效地为智能驾驶提供大量复杂的场景，并获得海量数据。
在上图中，电瓶车正在机动车道上行驶。这种突然的异常情况需要智能驾驶汽车提前感知物体并判断它是什么，从而做出决策，例如减速或停车。
在路边的公共汽车站，三名乘客正在等公共汽车。这里为智能驾驶汽车的测试提供了一个道路场景：公交车的进出。
上图为测试路段入口处的摄像头，因此无法判断是非法摄像头还是超速摄像头。
厚绿化带是测试机动车、非机动车和行人之间道路隔离的有效方法。
对于智能驾驶的测试来说，道路交叉口仍然是一个巨大的挑战。上图显示两个人骑着电瓶车等着通过。限速60是很清楚的。
上图显示了在十字路口等待绿灯的车辆。路上的车辆不在少数，车辆变道的可能性也不小。这正是智能驾驶汽车走出实验室，打开道路的需要：复杂的道路环境，以获得大量的测试数据。
在十字路口，左转、右转和直行的车辆会大量变道，车道也是虚线。我想知道智能汽车能否应对这种情况。
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