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给自动驾驶做“陪练”，仿真测试能给行业提速500年？
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行业标准待统一，仿真平台要离汽车更近
我国是世界上最大的汽车生产和消费国，近年来，我国积极开展智能网联汽车测试示范区的建设工作，力争在国际中打造智能网联汽车产业高地。
随着自动驾驶发展进入落地应用的下半场，虚拟仿真作为自动驾驶汽车测试验证能力的重要方式，其依托的数字孪生技术也已经被中国科协列为十个创新技术突破点之一，受到广泛关注。
但抛却复杂的平台技术，虚拟仿真平台还面临着更现实的标准难统一和商业化问题。
就商业化而言，仿真平台的主要服务对象是车企和政府的自动驾驶测试方，而车企的自动驾驶研发中，仿真测试本就是题中应有之义，科技互联网企业优势在于数据、软件、云计算方面，并非原生于汽车行业，较高的行业壁垒也为其商业化带来了难度。
据孙驰天介绍，腾讯TAD Sim早在2018年就开始了商业化，客户包括头部车企，以及襄阳、长沙等地的国家自动驾驶测试场。他表示，腾讯仿真平台的定位是做汽车行业的加速器和数字化助手，帮助行业的车厂、自动驾驶公司更好地建立智能网联汽车造车和自动驾驶功能开发，不做造车的打算。
TAD Sim2.0模拟路面积雪场景
另一个限制仿真平台验证效率的是行业标准的不统一。一方面，仿真场景库的建设还需要大量人工进行采集、标注，然后进行场景分析挖掘、测试验证，成本仍然高企，而现有的场景库的规模有限，还不足以覆盖常见交通场景，多样性、覆盖性和可扩展性不强。
孙驰天表示，训练仿真的模型往往只适用于有限环境，比如发生下雨这类环境改变时，就无法很好地模拟汽车地行为。另外，做数据采集，永远也不可能把所有数据都采集完，训练出的模型在理论上也肯定无法覆盖所有的场景，所以无论自己的研发，还是商业化，都需要不断做验证。
另一方面，由于场景库建设任务庞大，单一企业很难完成覆盖，而各个企业各自为战，资源重复投入，这就导致了场景库建设进度缓慢，并且缺乏统一的行业评价标准。
孙驰天称，目前在行业内，多少里程的仿真测试和真实路测之间的换算标准都尚未确立。也就是说仿真测试在场景的真实度、场景覆盖度和仿真效率上均存在疑问。
从更大的视角来看，世界各国各地区的道路环境和交通习惯各不相同，在汽车服务平台的安全性和标准要求上相差也很大，也制约了自动驾驶的研发测试，难以在短期内形成全球认可的自动驾驶产业链体系。
科技互联网企业做虚拟仿真，或许仍然需要离汽车产业再近一步，行业也需要齐心推进标准统一，做自动驾驶落地的加速器，平地起高楼的仿真平台仍然道阻且长。
【参考资料】
1.许健、周弘，科尔尼咨询，自动驾驶如何重构汽车产业价值链。
2.中国电动汽车百人会、腾讯自动驾驶、中汽中心数据，2020中国自动驾驶仿真蓝皮书。
（来源：观察者网·科工力量）
本文系观察者网独家稿件，未经授权，不得转载。
- 责任编辑: 胡毓靖
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