自動駕駛落地必備 虛擬仿真帶來新的商機

2020年第一季度，全球自動駕駛公司籌資高達35億美元，同比增長34.1%，其中大部分資金流向中國和美國。資本感往往是最敏銳的，連續兩年融資萎縮的自動駕駛行業重新獲得資本助推，這可能意味著困擾該行業多年的自動駕駛落地問題即將解決。作為解決這一問題的關鍵，自動駕駛虛擬仿真技術自然成為行業玩家爭奪的“新高地”。自動駕駛行業的競爭是一個“新高地”。自動駕駛是人類長期以來所希望的一項尖端技術。美國自動駕駛道路測試的歷史至少可以追溯到2010年，中國從2018年開始發放自動駕駛道路檢測許可證。然而，到目前為止，自動駕駛技術還沒有實現大規模的商用。如何確保自動駕駛汽車的駕駛安全一直是擺在所有玩家面前的一道鴻溝。業內有一個公認的數據表明，為了讓自動駕駛算法達到人類駕駛員的水平，所需的測試距離大約相當于地球和太陽之間的50多次往返。在此期間產生的時間和金錢成本是不可估量的，許多極端的測試場景也是不可預測的。僅僅依靠實際的道路測試來實現測試目標是不現實的。

為了解決測試問題，虛擬仿真技術被廣泛應用于自動駕駛汽車的真實道路測試中。通過三維重建、傳感器模型、動態模型等技術仿真，可以還原真實世界的交通環境，使自動駕駛汽車進入仿真世界進行測試。它不僅可以輕松構建極端場景，還可以有效降低測試風險，提高測試效率。在眾多自動駕駛領軍企業完成硬件和算法建設的背景下，虛擬仿真技術的價值進一步放大，成為自動駕駛行業競爭的“新高地”。虛擬仿真平臺的日益商業化應用和虛擬仿真技術的重要性不僅是由于其獨特的作用，還因為虛擬仿真是自動駕駛領域短期內最具商業可行性的業務。根據去年6月發布的《中國自動駕駛模擬技術研究報告》，自動駕駛模擬軟件和測試預計將在5年內達到數百億美元的市場規模。虛擬仿真服務的目標客戶主要是許多有自動駕駛開發需求的傳統汽車制造商、智能網聯汽車測試區，以及一些專注于自動駕駛算法開發的科技公司。此外，在國際市場上，自動駕駛模擬技術的商業應用已經相當普遍。2018年，奧迪與以色列模擬軟件開發商Cognata合作，重建了一個用于自動駕駛培訓的虛擬城市交通模型；豐田今年還與麻省理工學院人工智能實驗室合作推出了一個新的自動駕駛模擬平臺“VISTA”；

日本一家專門開發自動駕駛人工智能的公司VERTechs使用著名的游戲引擎UE4創建了一個名為AUTO city的高度逼真的虛擬城市，該城市已被該國多個智能汽車測試點采用。中國的自動駕駛模擬技術起步較晚，但發展迅速。BATH的四大互聯網巨頭各自推出了自動駕駛模擬系統。國內多家車企和測試管理部門也逐步引入自動駕駛仿真技術，用于智能網聯汽車的開發和測試。去年，國家智能網聯汽車試驗區，計劃建立“智能網聯汽車仿真實驗室通過使用騰訊的高精度地圖和自動駕駛虛擬仿真技術，可以實現長沙測試區地理全景的數字建模，3D重建精度不到3厘米，從而通過結合實際道路測試和simu，實現高效、安全的智能汽車測試相關平臺測試。不僅是長沙，中國已經規劃建設的20多個國家級智能網聯汽車測試區，大部分都在嘗試逐步建立仿真測試能力。通過虛實結合，可以提高測試場景的豐富性，高效安全地完成自動駕駛汽車感知、控制和決策全模塊算法的閉環仿真測試，高并發處理大規模復雜場景，提高測試驗證各環節的準確性和效率。

騰訊的高精度地圖圖像自動駕駛虛擬仿真系統應該具備哪些能力？總體而言，從客戶的角度來看，一個優秀的模擬系統不僅要具備基本的場景幾何恢復、物理恢復和邏輯恢復能力，還要具備以下能力。首先，有效利用道路數據構建場景，擴大場景的豐富性；其次，實現本地算法調試和快速云驗證；再次，系統滿足了使用全算法閉環和單算法開環傳感、決策和控制的要求，同時確保了系統仿真中所有算法的一致性；最后，系統滿足MIL、SIL、HIL和VIL的全過程驗證。要實現上述幾點，虛擬仿真平臺開發人員需要具備出色的場景建模、傳感器建模、3D物理引擎、場景引擎等技術，以及強大的云能力支持。熟悉游戲開發的人會發現，這些技術在游戲領域也得到了廣泛應用，事實上，自動駕駛虛擬仿真平臺就像一款大型RPG游戲，不同之處在于這款游戲的主角是自動駕駛算法。在云服務和游戲技術方面，騰訊被認為是中國的領先者。自2016年推出自動駕駛以來，騰訊一直將虛擬仿真視為三大核心平臺之一，并于2017年推出了自主研發的自動駕駛虛擬仿真系統TAD-Sim。該系統和集成了工業車輛動力學模型、專業游戲引擎、3D重建和虛擬現實集成的交通流技術，具有滿足全棧算法使用要求的能力；

它可以完成對實車所有模塊的仿真實驗，如感知、決策和控制算法。騰訊出色的游戲渲染技術使TAD Sim的3D場景模擬和傳感器模擬具有良好的真實性和準確性。同時，場景引擎可以利用大量的道路采集數據訓練交通流AI，生成高逼真度、強交互性的交通場景，進行閉環仿真，提高道路采集數據的利用率。

此外，借助騰訊云的能力，TAD Sim可以在本地和云中部署測試場景。其中，云部署包括場景云模擬和虛擬城市云模擬兩種形式。城市云模擬不斷為場景云模擬補充場景庫，以加強自動駕駛算法，使其在城市云模擬中更好地運行。這兩種方法相輔相成，將有效提高自動駕駛算法的研究和測試效率。總結：經過長時間的積累，自動駕駛技術已經到了落地的前夜。虛擬仿真是自動駕駛突破落地瓶頸的關鍵技術，也是自動駕駛領域短期內最具商業潛力的技術。圍繞自動駕駛虛擬仿真市場的競爭將成為影響自動駕駛乃至整個交通行業未來格局的關鍵因素。

標簽：奧迪豐田發現

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