给自动驾驶做“陪练”，仿真测试能给行业提速500年？

观察者网讯一辆自动驾驶汽车需要通过多少次测试才能真正上路？根据兰德公司的研究，自动驾驶汽车需要在真实或虚拟环境中进行至少110亿英里的里程测试，才能证明自动驾驶系统比人类驾驶员更可靠。根据这一里程数，假设一支由100辆车组成的车队一年365天、每天24小时以40公里/小时的平均速度进行测试，大约需要500年的时间。不仅成本很难估计，而且我们可能等不到这一天。一种更现实的方法是将自动驾驶的测试放在虚拟环境中。例如，自动驾驶汽车研发公司waymo在虚拟城市和虚拟仿真系统truck中进行了测试。据The Edge称，到2021，waymo已经在虚拟环境中完成了150亿英里的自动驾驶测试，而实际的路试里程只有2000万英里。在中国，百度、腾讯、华为和阿里巴巴等科技公司都加入了模拟测试的探索，目的是进入庞大的汽车行业，建立更大的数据平台，形成新的业务增长点。襄阳大安汽车检测中心的数字双自动驾驶考试评价系统，将虚拟现实眼镜安装在汽车上，最近成功入选“2021中国5G+工业互联网典型应用案例”，展示了中国新一轮技术革命和产业变革以及数字化转型下5G+智能平台赋能的典型案例。

国家汽车质量监督检验中心（襄阳）工业和信息化部数字孪生测试系统建设项目简单理解了这种数字孪生自动驾驶测试的原理，它就像“把AR眼镜或VR头盔戴在实车上”，并通过虚拟信号不断“陪练”自动驾驶汽车，使车辆的安全验证更加可靠。它本质上是在一个开放的领域中运行的，但通过向其中注入各种虚拟信号，它会认为它正在全国各地的各种场景中运行。然而，周围的环境是虚拟的，所以我们可以更好地观察它对各种场景的反应，而且它非常安全。因为不会发生碰撞，它不会制动汽车或会损坏的假汽车。这种情况会发生， “负责开发该仿真系统的腾讯自动驾驶仿真系统技术总监孙赤田用通俗易懂的方式向我们解释。孙赤田介绍，目前腾讯的自动驾驶虚拟仿真测试平台TAD Sim2.0每天可以测试1000万公里，专注于虚拟场景中的算法回归测试离子，测试中的长尾细节可以通过虚拟城市来补充。至于为什么要进行模拟测试而不是真正的道路测试，我们需要讨论自动驾驶测试中的场景测试和成本效率问题。为了简要了解自动驾驶测试的过程，第一步是使用车载传感器感知周围的道路、其他车辆、行人、障碍物等。传感器在感知过程中生成大量数据（603138），这些大量数据需要车辆将其传输回云，然后使用算法注释来确定车辆的运动。

通过虚拟仿真生成的一群动物过马路的不同场景下生成的数据是改进自动驾驶算法和系统的重要基础。然而，由于真实道路测试的成本、效率和安全风险等因素，目前约90%的自动驾驶算法测试是在模拟平台上完成的，9%是在测试现场完成的，只有1%是通过实际道路测试完成的。此外，尽管真实的道路测试可以很好地反映测试的随机性、复杂性和典型性，但真实的场景并不详尽、复杂且难以预测。真正对自动驾驶安全验证具有较高价值的极端场景是交通事故、恶劣天气和其他恢复真实路况不确定性的特殊情况。在真实的道路测试中很难再现测试要求，只能通过模拟来完成。在测试效率方面，虚拟仿真的优势也更多……

显而易见。如前所述，TAD Sim2.0可以进行1000万公里的日常测试，自动驾驶汽车可以大量部署进行7×24的连续测试。此外，美国领先的自动驾驶公司Waymo旗下的模拟平台Carcraft被认为是实施虚拟模拟测试最快的公司，每天可以在虚拟道路上行驶约2000万英里，相当于在现实世界中行驶10年。截至2021，Waymo已经在虚拟环境中完成了150亿英里的自动驾驶测试，而实际道路测试距离仅为2000万英里。值得注意的是，由于自动驾驶的水平不同，该行业仍处于L2至L3阶段，自动驾驶测试的要求因水平而异。孙赤田透露，腾讯对不同自动驾驶级别车型的虚拟仿真测试在测试里程上存在显著差异，测试里程越高。老实说，我们还没有统计过我们有多少，但对于每一个级别的自动驾驶，测试里程都会增加几十到几百倍。除了现场模拟测试，虚拟城市是孙赤田团队提高测试效率的又一尝试。孙赤田表示，虚拟城市的测试基于高精度地图，并通过云计算的扩展在更大的城市上运行。对我们来说，目前没有技术问题，只有资源消耗问题。孙赤田说：“你可以理解，我们创造了一个由很多演员组成的高度逼真的虚拟城市游戏，人和车都有自己的运行逻辑。”。互联网将自动驾驶的模拟测试视为一个确定的未来，也是自汽车发明以来的一项颠覆性创新。根据美国管理咨询公司Colney发布的报告，到2035年，人类社会道路上50%的车辆将实现自动驾驶。届时，自动驾驶汽车及相关设备和应用的营收规模将超过5000亿美元，可节省10%的社会出行总成本。

预测自动驾驶市场的趋势，来源：卡尼咨询是一个不可避免的过程，它使虚拟仿真测试成为自动驾驶的加速器，是汽车行业价值重建的重要环节，也是科技互联网公司、汽车公司、自动驾驶解决方案提供商的热门赛道，模拟软件公司和大学研究机构竞争布局。我们注意到，在科技互联网公司中，除了腾讯之外，百度、阿里巴巴和华为都开发了虚拟模拟测试平台，其应用侧重点各不相同。腾讯的游戏基因在一定程度上为自动驾驶的虚拟模拟测试提供了想象空间，而负责平台开发的孙赤田的简历中也有该游戏的背景。孙赤田向我们介绍，TAD Sim是他2017年回国后从头开始建造的，专门为自动驾驶的安全验证而设计。在此之前，他毕业于清华大学和美国卡内基梅隆大学的数学基础科学实验班，专注于VA和AR游戏的开发。毕业后，他的公司被苹果公司收购，他前往苹果总部的自动驾驶模拟系统开发团队，从事自动驾驶仿真系统的开发工作。2017年，他回到中国，加入腾讯。具体而言，腾讯应用场景还原、大气系统、传感器模拟、物理引擎、云游戏技术、MMO同步等游戏技术模拟自动驾驶，帮助实现场景模拟的几何、逻辑和物理还原。简单地说，它旨在使模拟测试中的环境和测试车辆条件与现实相融合，然后模拟测试车辆决策和规划的逻辑过程，而车辆操纵和车身动力学的结果使虚拟世界中的自动驾驶测试结果无限接近实际世界。

腾讯的自动驾驶数字孪生企业百度的整体框架已经在自动驾驶赛道上工作了多年。早在2018年，它就升级了Apollo的模拟平台，推出了增强现实自动驾驶模拟系统，并在Scie上发表了研究论文……

e机器人。百度模拟平台的特点是“真实性”。AADS包括一个新开发的数据驱动交通流模拟框架和一个基于图像渲染的新场景图像合成框架。在获得逼真的车辆运动和场景图像后，该系统利用增强现实技术直接自动创建逼真的模拟图像，消除了现有模拟系统中游戏引擎渲染图像与真实图像之间的差距。

百度的AADS平台，华为的虚拟模拟测试的操作过程，作为自动驾驶服务平台八达通生态系统的一部分存在。可以与华为MDC等车载硬件平台和司机专用操作系统无缝对接，实现车云协同。目前，华为八达通内置模拟场景超过1万个，涵盖智能驾驶、主动安全、危险场景等六大场景。它还支持将路测数据场景转换为模拟场景，每日虚拟测试里程超过500万公里。阿里巴巴达摩院于2020年4月发布的“混合动力模拟测试平台”以自动驾驶测试中的极端场景为特征，可以任意增加极端路测场景变量，30秒内模拟一次极端场景。自动驾驶技术使汽车成为各种互联网应用服务的智能载体。互联网公司凭借其在开发操作系统、大数据等方面的优势，可以及早介入，建立行业标准，打造行业生态。基于这一逻辑，即使市场上仍然没有完全自动驾驶的汽车，科技互联网公司也早已对其虎视眈眈。当然，科技互联网公司进入自动驾驶市场是为了寻找新的业务增长点，但它们也赋予了汽车行业一些大数据和软件开发能力，成为自动驾驶国际竞争的加速器。行业标准需要统一，仿真平台需要更接近汽车。中国是世界上最大的汽车生产和消费国。近年来，我国积极开展智能网联汽车测试示范区建设，努力打造智能网联车辆产业的国际高地。随着自动驾驶发展进入落地应用的下半场，虚拟仿真作为测试和验证自动驾驶汽车能力的重要方式，也被中国科协列为十大创新技术突破之一，受到广泛关注。但除了复杂的平台技术外，虚拟仿真平台还面临着更现实的问题，即难以标准化和商业化。在商业化方面，仿真平台的主要服务对象是汽车公司和政府自动驾驶测试方。在汽车公司对自动驾驶的研发中，模拟测试是问题的本质。科技互联网企业的优势在于数据、软件和云计算，而不是源自汽车行业。高行业壁垒也给它们的商业化带来了困难。据孙赤田介绍，腾讯TAD Sim早在2018年就开始商业化，客户包括领先的车企和襄阳、长沙等地的全国自动驾驶测试点。他表示，腾讯仿真平台定位于汽车行业的加速器和数字助理，帮助行业内的汽车制造商和自动驾驶公司更好地建立智能网联汽车制造和自动驾驶功能开发，而无意制造汽车。

TAD Sim2.0模拟路面雪景效率的另一个限制是行业标准的不一致。一方面，模拟场景库的构建仍然需要大量的人工采集、注释，然后进行场景分析、挖掘、测试和验证。成本仍然很高，现有场景库的规模有限，不足以覆盖常见的交通场景，多样性、覆盖性和可扩展性也不强。孙赤田表示，训练和模拟模型通常只适用于有限的环境……

ents，例如当下雨或其他环境变化时，它们无法很好地模拟汽车的行为。此外，当涉及到数据收集时，永远不可能收集所有数据，并且训练的模型理论上不可能覆盖所有场景。因此，无论是自己的研发还是商业化，持续验证都是必要的。另一方面，由于场景库建设任务大，单个企业难以完成覆盖，而各家企业各自为战，反复投入资源，导致场景库建设进展缓慢，缺乏统一的行业评价标准。孙赤田表示，目前，行业内还没有建立模拟测试和实际道路测试之间的公里数转换标准。也就是说，模拟测试对场景的真实性、覆盖率和效率都有疑问。从更大的角度来看，世界各国和地区的道路环境和交通习惯差异很大，汽车服务平台的安全性和标准要求也存在显著差异。这也制约了自动驾驶的研发测试，短期内难以形成全球公认的自动驾驶产业链体系。科技和互联网公司可能仍需要在进行虚拟模拟方面向汽车行业迈进一步。行业还需要共同努力，推动标准化，成为自动驾驶落地的加速器，而从平地上升到高楼的仿真平台还有很长的路要走。1.徐健、周宏和柯尼就自动驾驶如何重构汽车行业的价值链进行了咨询。2.中国电动汽车百人会，腾讯自动驾驶，中国汽车中心数据，2020中国自动驾驶模拟蓝皮书。

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