阿里达摩院发布自动驾驶仿真平台 一天可测800万公里

4月22日，阿里达摩院发布了全球首个自动驾驶“混合仿真测试平台”。该平台采用虚拟与现实相结合的仿真技术，引入真实的路测场景和云训练器，仅用30秒模拟出一个极限场景。系统每日虚拟测试里程可超过800万公里，大大提高了自动驾驶AI模型的训练效率。这项技术将推动自动驾驶加速到L5阶段。路测是自动驾驶落地的核心环节。研究表明，自动驾驶汽车需要积累177亿公里的测试数据，才能保证自动驾驶感知、决策和控制整个环节的安全。传统的纯虚拟仿真测试平台可以快速运行自动驾驶测试里程，但仍然面临着极限场景训练效率低的关键问题:极限场景数据的缺失无法还原真实路况的不确定性，系统无法准确应对真实路况的突发情况，自动驾驶难以实现进一步突破。达摩院首创的自动驾驶混合仿真测试平台解决了这个问题。平台打通了线上虚拟固定环境和线下真实路况不确定性的鸿沟。传统的仿真平台很难通过算法模拟人类的随机干预。但在达摩院的平台上，不仅可以利用真实的路测数据自动生成仿真场景，还可以通过人为随机干预，实时模拟车辆加速、急转弯、急停等场景，增加了自动驾驶车辆避障训练的难度。为了解决极限场景下数据不足的问题，平台可以任意添加极限试驾场景变量。在实际路测中，重现一个极端场景可能需要一个月的时间，但平台可以在30秒内完成雨雪天气、夜间光照条件差等特殊场景的搭建和测试，每日支持的场景数达到百万。业内专家指出，该平台大规模解决了极端场景的再现问题，将这些关键场景的训练效率提升了数百万倍，将推动自动驾驶加速到L5阶段。4月22日，阿里达摩院发布了全球首个自动驾驶“混合仿真测试平台”。该平台采用虚拟与现实相结合的仿真技术，引入真实的路测场景和云训练器，仅用30秒模拟出一个极限场景。系统每日虚拟测试里程可超过800万公里，大大提高了自动驾驶AI模型的训练效率。这项技术将推动自动驾驶加速到L5阶段。路测是自动驾驶落地的核心环节。研究表明，自动驾驶汽车需要积累177亿公里的测试数据，才能保证自动驾驶感知、决策和控制整个环节的安全。传统的纯虚拟仿真测试平台可以快速运行自动驾驶测试里程，但仍然面临着极限场景训练效率低的关键问题:极限场景数据的缺失无法还原真实路况的不确定性，系统无法准确应对真实路况的突发情况，自动驾驶难以实现进一步突破。达摩院首创的自动驾驶混合仿真测试平台解决了这个问题。平台打通了线上虚拟固定环境和线下真实路况不确定性的鸿沟。传统的仿真平台很难通过算法模拟人类的随机干预。但在达摩院的平台上，不仅可以利用真实的路测数据自动生成仿真场景，还可以通过人为随机干预，实时模拟车辆加速、急转弯、急停等场景，增加了自动驾驶车辆避障训练的难度。为了解决极限场景下数据不足的问题，平台可以任意添加极限试驾场景变量。在实际的道路测试中，可能需要一个月的时间来重现一个极端的场景，但该平台可以完成的建设和测试……雨雪天气、夜间照明条件差等特殊场景在30秒内完成，每日支持场景数达到百万。业内专家指出，该平台大规模解决了极端场景的再现问题，将这些关键场景的训练效率提升了数百万倍，将推动自动驾驶加速到L5阶段。

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