自动驾驶下半场，腾讯如何构建中国解决方案？

形象来源于“具体授权”的核心观点:1。在自动驾驶的发展过程中，虚拟仿真技术将发挥不可替代的作用，将是突破自动驾驶技术实施瓶颈的“利器”；2.仿真软件作为自动驾驶研发过程中的关键核心技术之一，必须自主研发；3.为了实现本土化的自动驾驶，需要不断加强适合中国市场和交通环境的自动驾驶虚拟仿真测试技术。中国的自动驾驶技术正处于从辅助驾驶向无人驾驶进化的新阶段。“虽然特斯拉市值很高，但特斯拉不会改变世界。”同济大学汽车技术学院汽车安全技术研究所所长朱锡山直言，就像手机的发展，增加了通讯的便利性，但并没有改变社会。只是在智能手机时代才彻底改变，智能汽车的发展也是如此，“停留在特斯拉的智能化水平只是优化了驾驶者的驾驶体验，而整个社会不会随之改变。一旦实现无人驾驶，整个社会都会改变。”智能驾驶汽车走向广泛应用的后半程已经开始。“智能汽车的发展已经进入下半场。前几年主要讲概念，现在概念明确了，就需要认真对待事情了。”在朱锡山看来，创新是中国从汽车大国向汽车强国转变的关键，“特别是以道路、交通设施、云平台为支撑的车路云一体化无人驾驶，也被称为‘中国方案’。”“中国市场需求旺盛。”朱锡山以无人快递市场为例:“国内快递车辆规模约500万辆，年产值6000亿。如果我们能够对快递车辆进行替代，这种场景下将会有6000亿辆无人驾驶汽车的天然市场。”随着需求的不断增加，行业面临的诸多挑战日益凸显。根据《中国自动驾驶仿真技术蓝皮书2020》(以下简称《蓝皮书》)的分析，目前自动驾驶实车测试需要解决的问题包括:自动驾驶量产所需的测试距离长、时间长、成本高；难以测试极端场景和危险工况，风险高；缺乏相应的交通法规和保险理赔机制；国际技术竞争和不一致的标准。在这一发展过程中，虚拟仿真技术将发挥不可替代的作用，也将是突破自动驾驶技术落地瓶颈的“利器”。目前，从事自动驾驶技术研发的汽车公司、科技公司、测试评估和研究机构都在努力探索利用低成本、高效的虚拟仿真技术来替代自动驾驶算法的实际道路测试。耗时耗力的实际道路测试将在虚拟仿真技术构建的数字双胞胎世界中完成。根据蓝皮书公布的数据，目前的自动驾驶算法测试中，约90%是利用仿真平台完成的，9%是在测试场完成的，1%是通过实际道路测试完成的。随着仿真技术的提高和应用的普及，行业目标是通过仿真平台完成99.9%的测试量，完成0.09%的封闭测试，完成0.01%的真实道路测试，使自动驾驶研发更加高效和经济。自动驾驶仿真测试平台必须具备几项核心能力:逼真还原测试场景的能力、高效利用道路采集数据生成仿真场景的能力、云端大规模并行加速的能力，使仿真测试满足自动驾驶全栈算法的闭环要求。智能汽车已经成为全球车企竞争的焦点，“没有自主可控的开发工具，就无法实现‘中国方案’的实施。在仿真技术领域的众多玩家中，腾讯基于自身在地图、游戏、云计算、人工智能等领域的技术积累，自主研发了一套自动驾驶仿真平台TAD Sim。通过一个完整的模型在回路、软件在回路、硬件在回路、整车在回路的测试验证系统，可以覆盖一个完整的整车“V型开发流程。”。

“自动驾驶的测试和验证需要大量的虚拟仿真测试，主要包括传统的道路测试，对时间和成本的要求很高。”腾讯自动驾驶模拟技术总监孙赤田表示，腾讯构建的自动驾驶模拟系统可以通过参数化和AI交通流的方法生成千变万化的测试场景。同时，在使用腾讯仿真系统的过程中，可以将自动驾驶R&D迭代的节奏和方法融入到传统方法中，满足传统厂商的开发方式，同时支持自动驾驶快速R&D和迭代的节奏。亿欧汽车了解到，基于场景库的仿真测试也很重要，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。测试场景库是智能网联汽车开发和测试的基础和关键数据基础。其丰富性、交互性、无限性、可扩展性等特点将直接影响自动驾驶测试的有效性和边界。目前，中国汽车数据、中国汽车工程研究院等国内研究机构和腾讯TAD Sim等科技公司都建立了自己的场景数据库。在此基础上，使用云加速仿真可以进一步提高测试效率。

起草人:亿欧汽车分析师何琦了解到，腾讯TAD Sim的场景库涵盖了超过2000种场景类型，并且可以以一般化的方式生成超过10000倍的丰富场景。对于云中的高并发操作，它具有每天超过1000万公里的测试能力。中国作为全球最大的汽车生产和消费市场，也是培育自动驾驶技术发展的沃土。仿真软件作为自动驾驶研发过程中的关键核心技术之一，必须实现自主研发。为了实现本土化的自动驾驶，需要不断加强适合中国市场和交通环境的自动驾驶虚拟仿真测试技术。“我担心每个车企从头到尾都在做和特斯拉一样的事情，最后没有人能赶上特斯拉。”朱锡山坦言，传统车企独立实现单车智能化很容易，但“车路云”协作需要互联网公司和传统车企共同开发，数字双胞胎组成的“车路云”系统可以帮助实现“中国方案”。。

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