自主可控的仿真平台是基石，或将开启自动驾驶竞争下半场

《中国自动驾驶仿真蓝皮书2020》发布仪式

毫无疑问，几乎所有的科技巨头也在自动驾驶模拟市场聚集。

不仅是腾讯，华为、百度，自动驾驶公司、软硬件开发商，甚至一些主机厂都不同程度地通过虚拟仿真工具加速了自动驾驶技术的研发。

如今，随着自动驾驶的发展已经进入下半场，自动驾驶仿真的发展仍面临诸多挑战，业界在这方面的探索也不够。

如何提高自动驾驶模拟测试平台必备的核心能力？如何开辟更高效、更经济的平台设计路线，减少制作轮子的重复劳动？如何打破国外自动驾驶仿真软件的长期垄断，突破自动驾驶下半场？

这些都是现阶段行业急需考虑的问题。

10月12日，由中国电动汽车百人会、腾讯、中汽数据联合撰写的《中国自动驾驶仿真技术2020蓝皮书》(以下简称《蓝皮书》)正式发布。(关注“新智元驱动”微信官方账号获取《蓝皮书》PDF)

雷锋。com(微信官方账号:雷锋网。com)从目录中可以看出，蓝皮书深入分析了自动驾驶仿真测试的意义、功能需求、测试方法和功能、技术架构、软件现状和评估体系，系统介绍了自动驾驶仿真技术和应用现状，展望了仿真测试平台的未来发展方向。

同时，在《蓝皮书》的发布会上，多位行业权威也围绕自动驾驶仿真的发展分享了自己的观点和看法。

自主可控的仿真平台是技术的制高点。

纵观历史时间轴，中国自动驾驶技术的发展正处于从辅助到无人驾驶的新进化阶段。

驾驶辅助系统(ADAS)L0/L1/L2虽然已经量产，但是在C-NCAP的五星安全推广下，还是取得了飞速的发展。然而与此同时，L3的量产计划却卡在了关键节点上。

据同济大学汽车安全技术研究所所长朱锡禅教授透露，今年2C车型将逼近L3，2B车型将逼近L5。但即使是今年北京车展上亮相的各种热门L3车型，对车企来说也是相当的噱头。

也就是说，目前乘用车L3技术还不成熟，L4还在智能网联示范区进行载客运营测试。对此，朱锡禅教授说:

虽然我们从“不会造车”到“会造车”，再到“自己设计车”，但设计工具都是外国的。目前我们缺乏自己的L3开发工具，这是一个技术制高点。

他进一步补充道:

没有虚拟仿真平台，就不可能开发智能网联汽车。为了实现“从汽车大国到汽车强国”的梦想，作为核心技术的虚拟仿真平台必须是自主可控的。

另一方面，朱锡禅教授将特斯拉的autopilot系统比作智能手机中的iOS。那么，谁会成为智能汽车中的安卓呢？针对这个问题，他解释说，目前很多厂商都在高举“赶超特斯拉”的大旗，但实际上“通过自建虚拟仿真平台是不可能赶超特斯拉的，效率很低。”

同时，建设场景数据库(包括感知能力评价场景数据库、车辆控制精度评价场景数据库等。)也很重要。然而，单个企业可能无法独自完成这些任务，行业内的许多参与者需要团结起来，共同努力。

仿真是下半场自动驾驶的突破武器。

就像朱希禅教授的观点，L3量产到来之前，行业还有很长的路要走。为此，国家和地方政府加强了自动驾驶示范区的建设和投入，推动了各种相关标准的制定和实施。

然而，在这一过程中仍有许多问题亟待解决自动驾驶的实车测试，测试里程长，时间长，成本高；测试极端场景和危险工况，难度大，危险性高；相应的交通法规和保险理赔机制缺失；国际技术竞争与标准不统一。

在一定程度上，虚拟仿真技术是低成本高效率解决上述问题的最佳方案，即在虚拟仿真技术构建的数字双胞胎世界中完成自动驾驶算法所需的实际道路测试。

雷锋。com了解到，目前，自动驾驶仿真技术已经被业界广泛接受——根据蓝皮书中的数据，目前自动驾驶算法测试约90%由仿真平台完成，9%由测试场完成，1%由实际道路测试完成。

中国电动汽车100智能网联委员会研究总监朱雷也在本次研讨会上分享了自己的观点。他表示，随着仿真技术的提高和应用的普及，未来99.9%的测试量将通过仿真平台完成，剩余的测试量将由封闭测试0.09%完成，最终的测试量将由实路测试0.01%完成。

其中，基于场景库的仿真测试可以实现自动驾驶感知、决策规划、控制等算法的闭环仿真测试，满足自动驾驶测试的要求。

据乐观预测，未来五年中国自动驾驶仿真市场规模将达到数百亿美元。

然而，在仿真技术的实际发展中，汽车厂商、供应商、仿真工具厂商使用的数据格式和接口五花八门，难以统一标准，导致各方合作存在一定障碍。源于欧洲的ASAM组织推出的OpenX系列标准，基于数据接口、格式等共性问题，填补了业界的诸多空白。

正如朱雷所说:

Autopilot前半段讲的更多的是概念，现在后半段，我们的重点是打通底层技术。

因此，《蓝皮书》还呼吁通过行业开放和共建、统一格式标准、加速自动驾驶的开发和测试，建立丰富的、通用的、可移植的场景库，还可用于智能交通管理和运营、智能网联汽车安全合规性评估、保险等一系列交通生态系统。

此外，中国的驾驶场景非常独特，道路结构、交通标志、红绿灯各不相同，人车混行的交通状况增加了构建动态仿真场景的难度。对此，2019年9月，中汽数据与ASAM共同成立了C-ASAM工作组。作为C-ASAM工作组的成员，腾讯也参与了多项标准的制定。

仿真测试平台的核心竞争力

根据蓝皮书，自动驾驶模拟测试平台必须具备几项核心能力:

真实还原测试场景的能力；

高效利用道路挖掘数据生成模拟场景的能力；

云中大规模并行加速的能力。

作为蓝皮书的发起方之一，腾讯本身在地图、游戏、云计算、人工智能等领域具有先发技术优势。，并在自动驾驶仿真领域有着深厚的积累——腾讯自主研发的仿真平台TAD Sim已被广泛应用。

具体来说，TAD Sim平台融合了游戏引擎、工业车辆动力学模型、虚实融合交通流等多项技术。今年6月发布了tadsim版本，数据传输能力和加速能力大幅提升，资源占用减少30%；覆盖2000种场景类型，可以泛化生成超过10000倍的丰富场景；云端高并发运行，具备日均1000万公里以上的测试能力。

目前，TAD Sim正在与多个国家智能网联汽车试验区、国家部委、国内头部车企合作，包括国家智能网联(长沙)试验区；与此同时，TAD Sim正在帮助推进襄阳金奎大汽车检测中心的数字双胞胎自动驾驶评估系统和深圳智能网联交通测试示范平台的建设。

雷锋。com了解到，在不久前举行的世界新能源汽车大会上，腾讯入选“2020世界新能源汽车创新科技奖”，这是中国自动驾驶仿真领域的首个国际创新科技奖。

目前，中国汽车数据公司、中国汽车工程研究院、腾讯TAD Sim都建立了自己的场景数据库——测试场景数据库是智能网联汽车研发的基础和关键数据基础，其丰富性、交互性、无限性和扩展性将直接影响自动驾驶测试的效果和边界。

对此，腾讯自动驾驶总经理苏奎峰表示:

与传统仿真相比，自动驾驶虚拟仿真测试对技术要求更高。腾讯的自动驾驶虚拟仿真平台希望成为自动驾驶汽车R&D和测试的基础设施，并逐步将其融入自动驾驶汽车的开发过程、标准制定和技术评估过程。

雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。《中国自动驾驶仿真蓝皮书2020》发布仪式

毫无疑问，几乎所有的科技巨头也在自动驾驶模拟市场聚集。

不仅是腾讯，华为、百度，自动驾驶公司、软硬件开发商，甚至一些主机厂都不同程度地通过虚拟仿真工具加速了自动驾驶技术的研发。

如今，随着自动驾驶的发展已经进入下半场，自动驾驶仿真的发展仍面临诸多挑战，业界在这方面的探索也不够。

如何提高自动驾驶模拟测试平台必备的核心能力？如何开辟更高效、更经济的平台设计路线，减少制作轮子的重复劳动？如何打破国外自动驾驶仿真软件的长期垄断，突破自动驾驶下半场？

这些都是现阶段行业急需考虑的问题。

10月12日，由中国电动汽车百人会、腾讯、中汽数据联合撰写的《中国自动驾驶仿真技术2020蓝皮书》(以下简称《蓝皮书》)正式发布。(关注“新智元驱动”微信官方账号获取《蓝皮书》PDF)

雷锋。com(微信官方账号:雷锋网。com)从目录中可以看出，蓝皮书深入分析了自动驾驶仿真测试的意义、功能需求、测试方法和功能、技术架构、软件现状和评估体系，系统介绍了自动驾驶仿真技术和应用现状，展望了仿真测试平台的未来发展方向。

同时，在《蓝皮书》的发布会上，多位行业权威也围绕自动驾驶仿真的发展分享了自己的观点和看法。

自主可控的仿真平台是技术的制高点。

纵观历史时间轴，中国自动驾驶技术的发展正处于从辅助到无人驾驶的新进化阶段。

驾驶辅助系统(ADAS)L0/L1/L2虽然已经量产，但是在C-NCAP的五星安全推广下，还是取得了飞速的发展。然而与此同时，L3的量产计划却卡在了关键节点上。

据同济大学汽车安全技术研究所所长朱锡禅教授透露，今年2C车型将逼近L3，2B车型将逼近L5。但即使是今年北京车展上亮相的各种热门L3车型，对车企来说也是相当的噱头。

也就是说，目前乘用车L3技术还不成熟，L4还在智能网联示范区进行客运运营测试。对此，朱锡禅教授说:

虽然我们从“不会造车”到“会造车”，再到“自己设计车”，但设计工具都是外国的。目前，我们缺乏自己的L3开发工具……这是一个技术制高点。

他进一步补充道:

没有虚拟仿真平台，就不可能开发智能网联汽车。为了实现“从汽车大国到汽车强国”的梦想，作为核心技术的虚拟仿真平台必须是自主可控的。

另一方面，朱锡禅教授将特斯拉的autopilot系统比作智能手机中的iOS。那么，谁会成为智能汽车中的安卓呢？针对这个问题，他解释说，目前很多厂商都在高举“赶超特斯拉”的大旗，但实际上“通过自建虚拟仿真平台是不可能赶超特斯拉的，效率很低。”

同时，建设场景数据库(包括感知能力评价场景数据库、车辆控制精度评价场景数据库等。)也很重要。然而，单个企业可能无法独自完成这些任务，行业内的许多参与者需要团结起来，共同努力。

仿真是下半场自动驾驶的突破武器。

就像朱希禅教授的观点一样，L3量产到来之前，行业还有很长的路要走。为此，国家和地方政府加强了自动驾驶示范区的建设和投入，推动了各种相关标准的制定和实施。

但是，自动驾驶的实车测试还有很多亟待解决的问题，包括测试里程长、时间长、成本高；测试极端场景和危险工况，难度大，危险性高；相应的交通法规和保险理赔机制缺失；国际技术竞争与标准不统一。

在一定程度上，虚拟仿真技术是低成本高效率解决上述问题的最佳方案，即在虚拟仿真技术构建的数字双胞胎世界中完成自动驾驶算法所需的实际道路测试。

雷锋。com了解到，目前，自动驾驶仿真技术已经被业界广泛接受——根据蓝皮书中的数据，目前自动驾驶算法测试约90%由仿真平台完成，9%由测试场完成，1%由实际道路测试完成。

中国电动汽车100智能网联委员会研究总监朱雷也在本次研讨会上分享了自己的观点。他表示，随着仿真技术的提高和应用的普及，未来99.9%的测试量将通过仿真平台完成，剩余的测试量将由封闭测试0.09%完成，最终的测试量将由实路测试0.01%完成。

其中，基于场景库的仿真测试可以实现自动驾驶感知、决策规划、控制等算法的闭环仿真测试，满足自动驾驶测试的要求。

据乐观预测，未来五年中国自动驾驶仿真市场规模将达到数百亿美元。

然而，在仿真技术的实际发展中，汽车厂商、供应商、仿真工具厂商使用的数据格式和接口五花八门，难以统一标准，导致各方合作存在一定障碍。源于欧洲的ASAM组织推出的OpenX系列标准，基于数据接口、格式等共性问题，填补了业界的诸多空白。

正如朱雷所说:

Autopilot前半段讲的更多的是概念，现在后半段，我们的重点是打通底层技术。

因此，《蓝皮书》还呼吁通过行业开放和共建、统一格式标准、加速自动驾驶的开发和测试，建立丰富的、通用的、可移植的场景库，还可用于智能交通管理和运营、智能网联汽车安全合规性评估、保险等一系列交通生态系统。

此外，中国的驾驶场景非常独特，道路结构、交通标志、红绿灯各不相同，人车混行的交通状况增加了构建动态仿真场景的难度。对此，2019年9月，中汽数据与ASAM共同成立了C-ASAM工作组。作为C-ASAM工作组的成员，腾讯也参与了多项标准的制定。

仿真测试平台的核心竞争力

根据蓝皮书，自动驾驶模拟测试平台必须具备几项核心能力:

真实还原测试场景的能力；

高效利用道路挖掘数据生成模拟场景的能力；

云中大规模并行加速的能力。

作为蓝皮书的发起方之一，腾讯本身在地图、游戏、云计算、人工智能等领域具有先发技术优势。，并在自动驾驶仿真领域有着深厚的积累——腾讯自主研发的仿真平台TAD Sim已被广泛应用。

具体来说，TAD Sim平台融合了游戏引擎、工业车辆动力学模型、虚实融合交通流等多项技术。今年6月发布了tadsim版本，数据传输能力和加速能力大幅提升，资源占用减少30%；覆盖2000种场景类型，可以泛化生成超过10000倍的丰富场景；云端高并发运行，具备日均1000万公里以上的测试能力。

目前，TAD Sim正在与多个国家智能网联汽车试验区、国家部委、国内头部车企合作，包括国家智能网联(长沙)试验区；与此同时，TAD Sim正在帮助推进襄阳金奎大汽车检测中心的数字双胞胎自动驾驶评估系统和深圳智能网联交通测试示范平台的建设。

雷锋。com了解到，在不久前举行的世界新能源汽车大会上，腾讯入选“2020世界新能源汽车创新科技奖”，这是中国自动驾驶仿真领域的首个国际创新科技奖。

目前，中国汽车数据公司、中国汽车工程研究院、腾讯TAD Sim都建立了自己的场景数据库——测试场景数据库是智能网联汽车研发的基础和关键数据基础，其丰富性、交互性、无限性和扩展性将直接影响自动驾驶测试的效果和边界。

对此，腾讯自动驾驶总经理苏奎峰表示:

与传统仿真相比，自动驾驶虚拟仿真测试对技术要求更高。腾讯的自动驾驶虚拟仿真平台希望成为自动驾驶汽车R&D和测试的基础设施，并逐步将其融入自动驾驶汽车的开发过程、标准制定和技术评估过程。

雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。

标签：特斯拉北京

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