模拟器，会是自动驾驶的下一个刺激战场吗?

在亚利桑那州梅萨的南隆摩街和西南大街的拐角处，有一个左转黄灯路口，被自动驾驶行业人士戏称为 “死亡之地”。这个路口对人类司机和无人车而言都极具挑战性：过早左转可能引发危险，过晚转弯又会阻碍交通。Waymo 为训练无人车通过此路口，花费大量精力开展自动驾驶模拟测试。它通过定制传感器套件，构建了一个详细的虚拟现实版东部山谷，让无人车在其中反复训练。如今，模拟测试已成为 Waymo 无人车开展公共道路路测前的必备项目。其高级软件工程师 James Stout 透露，公司的模拟器 Carcraft 累计模拟测试里程达 50 亿英里，拥有 25000 台虚拟自动驾驶汽车，每天行驶里程 800 万英里，年数据超 25 亿英里，凸显了 Waymo 对模拟测试的重视。

当前，自动驾驶技术发展迅速，众多企业和科研机构积极投入研发。但在迈向完全自动驾驶的征程中，面临诸多难题。一方面，自动驾驶汽车需在复杂多样的道路环境和交通状况下安全行驶，现实中的道路场景千变万化，包括不同天气、路况、交通参与者行为等，对自动驾驶系统的可靠性和安全性提出极高要求。另一方面，传统的道路测试

虽不可或，但存在局限性。例如，美国兰德智库估算，一套自动驾驶系统至少需经过 110 亿英里(约 170 - 180 亿公里)的验证才能达到量产条件。若组建一支 100 辆测试车的车队，以 25 英里(40 公里)的平均时速全天 24 小时不停歇测试，需花费约 500 年时间。此外，极端场景测试在现实中可遇不可求，且成本高、风险大。

在此背景下，模拟器成为解决这些问题的关键手段，逐渐成为行业共识，成为众多自动驾驶企业的技术储备。百度阿波罗早早将仿真平台作为核心技术;AutoX 创始人肖健雄把仿真列为无人车量产的 4 大技术储备之一;Roadstar.ai、Pony.ai 等初创公司也纷纷自主研发模拟器。

模拟器对自动驾驶系统的积极作用显著。从技术层面看，它为厂商提供了无风险环境下测试和更新自动驾驶软件算法的工具。在虚拟环境中，可提前测试自动驾驶汽车，确保其在现实世界安全上路。通过构建模拟场景，包括道路地图、交通参与者等，以及模拟传感器，设置与现实一致的参数，再导入算法进行仿真测试，能有效检测算法成熟度。例如，模拟场景搭建可分为现实环境再现和人工设计环境。现实环境再现能让自动驾驶汽车在虚拟中提前熟悉现实场景，如 Waymo 的 Carcraft 重构梅萨路口左转黄灯场景;人工设计环境则可利用高级图形处理技术，增加道路环境复杂性，测试算法极限，像模拟暴风雨、阳光晃眼、坑洼路面等场景。

虚拟环境构建需要大量真实道路数据支持，通常需测绘车上路采集信息，这也是环境构建的难点。在此方面，Waymo、高德、四维图新、Deepmap 等有地图测绘经验的企业具有优势。如 Waymo 拥有庞大的高精度地图测绘车队，2016 年其模拟场景中真实环境再现场景约占 80%。以色列的 Cognata 公司通过搭载传感器和摄像头的汽车收集道路数据，运用专利算法应用于虚拟环境;英国初创公司 rFpro 创建的商用自动驾驶模拟器在仿制世界精确度上表现出色，利用相位匹配激光扫描调查数据创建建模，三维精度达 1 毫米左右。

尽管模拟器优势明显，但也面临诸多挑战。传感器模拟难度大，自动驾驶汽车的摄像头、激光雷达等传感器不断变化，未完全定型，软件算法也频繁迭代更新，每次传感器或软件更新，企业都需重新模拟传感器并运算。此外，目前虽有英特尔的 CARLA、微软的 AirSim 等开源式自动驾驶平台模拟器，但因各家自动驾驶系统在硬件、软件、算法上存在差异，开源平台难以实现传感器模拟的真正通用化，在开源基础上修改还需耗费大量精力，这也促使多数公司选择自主研发模拟器。

从市场和政策角度看，模拟器也成为行业焦点。一些地方已将模拟驾驶的把控上升到政策层面，如加利福尼亚州要求公司在获批公共路测自动驾驶汽车前，必须证明在设计的模拟环境通过测试。市场方面，据《中国自动驾驶仿真技术研究报告 (2019)》预测，未来 5 年仿真软件与测试的国际市场总规模可达百亿美元左右。众多科技巨头纷纷入局，腾讯推出自动驾驶仿真系统 TAD Sim，结合专业游戏引擎、工业级车辆动力学模型、虚实一体交通流等技术，从场景的几何、逻辑、物理三个层面进行还原，实现与现实世界无限接近的测试结果，还推出城市级仿真平台，助力智慧城市和智能交通建设;华为推出自动驾驶云服务 Octopus (八爪鱼)，与车端硬件平台和 ADAS 系统无缝对接，试图建立以自身为核心的商业生态;百度也将仿真平台作为重要布局。除巨头外，诸多初创公司和独角兽企业也在该领域发力，如 AutoX、文远知行、希迪智驾等初创公司根据自身需求自主研发模拟仿真环境，赛目科技、51VR 等在自动驾驶模拟仿真测试平台有所专长的独角兽也在市场中占据一席之地。

模拟器在自动驾驶发展中已占据重要地位，成为众多企业角逐的领域。随着技术不断进步、市场逐渐成熟以及政策进一步完善，模拟器有望在自动驾驶领域发挥更大作用，成为推动行业发展的关键力量，或许真的会成为自动驾驶的下一个 “刺激战场”。但要真正实现这一目标，还需行业内各方共同努力，攻克技术难题，建立统一标准，以促进模拟器技术的持续创新和广泛应用 。