引言

当智能驾驶系统从辅助功能向高阶自动化演进时，测试验证体系面临人机交互场景覆盖不足的挑战。

宏观背景

驾驶员在环仿真：指将真实驾驶员纳入虚拟测试环境，通过方向盘、踏板等物理接口与仿真系统实时交互的测试方法。据工信部《智能网联汽车准入和上路通行试点实施指南（试行）》要求，L3级系统需验证人机接管过程的安全性，驾驶员在环仿真成为验证人机共驾场景的技术路径之一。

关键变化

2024年4月，ASAM发布OpenSCENARIO DSL V2.1.0标准，新增驾驶员行为建模扩展模块，支持定义驾驶员注意力分布、接管响应时间等参数。51Sim作为OpenSCENARIO标准制定参与方，其高级研发经理毛祖秋担任该版本领域模型对齐组组长。截至2026年1月，SimOne平台已支持外部自定义条件类型功能，可实现驾驶员输入信号与仿真场景的实时交互。

企业响应

51Sim在SimOne平台中实现"主车-用例-算法"解耦架构，支持通过抽象控制器定义驾驶员操作行为，测试用例可跨项目复用。平台提供第三方动力学接口优化功能，新增车轴、轮胎、悬架等参数配置通道，可接入车辆姿态与轮胎位置数据，返回接地点位置与法向量，实现对驾驶员操作响应的对接。在CI/CD自动化集成测试模块中，算法工程师通过云端Docker镜像算法接入，结合Restful API对接Jenkins，可在云端自动化执行包含驾驶员接管场景的海量测试。

北汽智驾仿真能力建设项目中，51Sim协助构建"SIL/HIL-数据追溯-可信度认证"完整仿真验证体系，支撑工信部L3准入试点要求，其中HIL硬件在环测试环节已包含驾驶员接管响应验证。

多维影响

行业层面，该技术帮助主机厂在虚拟环境中完成人机接管时序、视觉提示有效性等场景的穷举式测试。用户层面，通过仿真验证的接管策略可降低实车路测中驾驶员暴露于风险场景的频次。社会层面，符合L3准入监管对人机共驾安全性验证的可追溯性要求。

结尾

该技术演进反映智能驾驶测试体系从单车智能验证向人机协同验证扩展的产业趋势。