4月22日，阿里達摩院對外發布全球首個自動駕駛“混合式仿真測試平臺”，系統每日虛擬測試里程可超過800萬公里，將推動自動駕駛加速邁向L5階段。馬云曾在2017年成立阿里巴巴達摩院時說過，“達摩院的成立，是為了影響全球至少20億人”。如今，這一“預言”已初見端倪。
研究發現，如果要證明自動駕駛車輛導致的交通事故死亡率比人為駕駛低，至少需要80億公里的實際道路測試。換算一下，假設測試車輛在實際道路測試時的平均車速為40km/h，測試車隊由100輛車構成，全年365天，每天24小時無間斷運行，跑完這個里程需要花費大概230年，“里程噩夢”是限制自動駕駛規模化商業應用的一大阻礙。
傳統純虛擬仿真測試平臺能快速跑完自動駕駛路測里程，但仍然面臨極端場景訓練效率低下的關鍵問題：極端場景數據不足，就無法還原真實路況的不確定性，系統就無法精準應對真實路況的突發情況，自動駕駛就難以實現進一步突破。
達摩院首創自動駕駛混合式仿真測試平臺解決了這一難題。在達摩院的平臺上，不僅可以使用真實路測數據自動生成仿真場景，還可通過人為隨機干預，實時模擬前后車輛加速、急轉彎、緊急停車等場景，加大自動駕駛車輛的避障訓練難度。
針對極端場景數據不足的問題，該平臺可以任意增加極端路測場景變量。在實際路測中，復現一次極端場景的接管可能需要1個月的時間，但該平臺可在30秒內即完成雨雪天氣、夜間照明不良條件等特殊場景的構建和測試，每日可支持的場景構建數量達百萬級。阿里方面指出，這一平臺規模化地解決了極端場景的復現難題，使得這些關鍵場景的訓練效率提高上百萬倍，將推動無人駕駛的發展。
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