本课题由上海交通大学和上汽集团智能驾驶中心（原前瞻技术研究部）共同承担。

基金会秘书处于2021年8月24日组织来自上海机动车检测中心、上汽大众、上汽技术中心、商用车技术中心、泛亚共5名资深工程技术人员，对该课题进行了结题验收评审。

项目组基于实车路采数据，使用数据挖掘和机器学习方法建立了量化驾乘性评价模型，与传统方法相比大幅提高了精度；基于该模型又进一步开发了HMI测评软件，实现了量化测评的自动化与可视化。此外，项目组开发了面向虚拟测试的神经网络车辆模型辨识方法，优化了仿真虚拟车辆模型的精度；并基于采集的自然交通流数据，构建了参数化场景库用于仿真测试。基于上述测评体系及虚拟仿真平台，项目组以智能驾驶的速度优化控制为研究对象，打通了从测试评价到智驾算法优化的技术链路。项目开发形成的测试评价方法和工具能够有效指导智能驾驶算法开发，可用于上汽集团相关项目智能驾驶算法性能的测试与验证。基于项目成果申请国家发明专利6项，软著4项，共发表期刊论文4篇。

经专家评定，综合得分82.4分，同意验收。