在亞利桑那州梅薩的南隆摩街和西南大街的拐角處，有一個左轉黃燈路口，被自動駕駛行業(yè)人士戲稱為 “死亡之地”。這個路口對人類司機和無人車而言都極具挑戰(zhàn)性：過早左轉可能引發(fā)危險，過晚轉彎又會阻礙交通。Waymo 為訓練無人車通過此路口，花費大量精力開展自動駕駛模擬測試。它通過定制傳感器套件，構建了一個詳細的虛擬現(xiàn)實版東部山谷，讓無人車在其中反復訓練。如今，模擬測試已成為 Waymo 無人車開展公共道路路測前的必備項目。其高級軟件工程師 James Stout 透露，公司的模擬器 Carcraft 累計模擬測試里程達 50 億英里，擁有 25000 臺虛擬自動駕駛汽車，每天行駛里程 800 萬英里，年數(shù)據超 25 億英里，凸顯了 Waymo 對模擬測試的重視。

當前，自動駕駛技術發(fā)展迅速，眾多企業(yè)和科研機構積極投入研發(fā)。但在邁向完全自動駕駛的征程中，面臨諸多難題。一方面，自動駕駛汽車需在復雜多樣的道路環(huán)境和交通狀況下安全行駛，現(xiàn)實中的道路場景千變萬化，包括不同天氣、路況、交通參與者行為等，對自動駕駛系統(tǒng)的可靠性和安全性提出極高要求。另一方面，傳統(tǒng)的道路測試

雖不可或，但存在局限性。例如，美國蘭德智庫估算，一套自動駕駛系統(tǒng)至少需經過 110 億英里(約 170 - 180 億公里)的驗證才能達到量產條件。若組建一支 100 輛測試車的車隊，以 25 英里(40 公里)的平均時速全天 24 小時不停歇測試，需花費約 500 年時間。此外，極端場景測試在現(xiàn)實中可遇不可求，且成本高、風險大。

在此背景下，模擬器成為解決這些問題的關鍵手段，逐漸成為行業(yè)共識，成為眾多自動駕駛企業(yè)的技術儲備。百度阿波羅早早將仿真平臺作為核心技術;AutoX 創(chuàng)始人肖健雄把仿真列為無人車量產的 4 大技術儲備之一;Roadstar.ai、Pony.ai 等初創(chuàng)公司也紛紛自主研發(fā)模擬器。

模擬器對自動駕駛系統(tǒng)的積極作用顯著。從技術層面看，它為廠商提供了無風險環(huán)境下測試和更新自動駕駛軟件算法的工具。在虛擬環(huán)境中，可提前測試自動駕駛汽車，確保其在現(xiàn)實世界安全上路。通過構建模擬場景，包括道路地圖、交通參與者等，以及模擬傳感器，設置與現(xiàn)實一致的參數(shù)，再導入算法進行仿真測試，能有效檢測算法成熟度。例如，模擬場景搭建可分為現(xiàn)實環(huán)境再現(xiàn)和人工設計環(huán)境。現(xiàn)實環(huán)境再現(xiàn)能讓自動駕駛汽車在虛擬中提前熟悉現(xiàn)實場景，如 Waymo 的 Carcraft 重構梅薩路口左轉黃燈場景;人工設計環(huán)境則可利用高級圖形處理技術，增加道路環(huán)境復雜性，測試算法極限，像模擬暴風雨、陽光晃眼、坑洼路面等場景。

虛擬環(huán)境構建需要大量真實道路數(shù)據支持，通常需測繪車上路采集信息，這也是環(huán)境構建的難點。在此方面，Waymo、高德、四維圖新、Deepmap 等有地圖測繪經驗的企業(yè)具有優(yōu)勢。如 Waymo 擁有龐大的高精度地圖測繪車隊，2016 年其模擬場景中真實環(huán)境再現(xiàn)場景約占 80%。以色列的 Cognata 公司通過搭載傳感器和攝像頭的汽車收集道路數(shù)據，運用專利算法應用于虛擬環(huán)境;英國初創(chuàng)公司 rFpro 創(chuàng)建的商用自動駕駛模擬器在仿制世界精確度上表現(xiàn)出色，利用相位匹配激光掃描調查數(shù)據創(chuàng)建建模，三維精度達 1 毫米左右。

盡管模擬器優(yōu)勢明顯，但也面臨諸多挑戰(zhàn)。傳感器模擬難度大，自動駕駛汽車的攝像頭、激光雷達等傳感器不斷變化，未完全定型，軟件算法也頻繁迭代更新，每次傳感器或軟件更新，企業(yè)都需重新模擬傳感器并運算。此外，目前雖有英特爾的 CARLA、微軟的 AirSim 等開源式自動駕駛平臺模擬器，但因各家自動駕駛系統(tǒng)在硬件、軟件、算法上存在差異，開源平臺難以實現(xiàn)傳感器模擬的真正通用化，在開源基礎上修改還需耗費大量精力，這也促使多數(shù)公司選擇自主研發(fā)模擬器。

從市場和政策角度看，模擬器也成為行業(yè)焦點。一些地方已將模擬駕駛的把控上升到政策層面，如加利福尼亞州要求公司在獲批公共路測自動駕駛汽車前，必須證明在設計的模擬環(huán)境通過測試。市場方面，據《中國自動駕駛仿真技術研究報告 (2019)》預測，未來 5 年仿真軟件與測試的國際市場總規(guī)?？蛇_百億美元左右。眾多科技巨頭紛紛入局，騰訊推出自動駕駛仿真系統(tǒng) TAD Sim，結合專業(yè)游戲引擎、工業(yè)級車輛動力學模型、虛實一體交通流等技術，從場景的幾何、邏輯、物理三個層面進行還原，實現(xiàn)與現(xiàn)實世界無限接近的測試結果，還推出城市級仿真平臺，助力智慧城市和智能交通建設;華為推出自動駕駛云服務 Octopus (八爪魚)，與車端硬件平臺和 ADAS 系統(tǒng)無縫對接，試圖建立以自身為核心的商業(yè)生態(tài);百度也將仿真平臺作為重要布局。除巨頭外，諸多初創(chuàng)公司和獨角獸企業(yè)也在該領域發(fā)力，如 AutoX、文遠知行、希迪智駕等初創(chuàng)公司根據自身需求自主研發(fā)模擬仿真環(huán)境，賽目科技、51VR 等在自動駕駛模擬仿真測試平臺有所專長的獨角獸也在市場中占據一席之地。

模擬器在自動駕駛發(fā)展中已占據重要地位，成為眾多企業(yè)角逐的領域。隨著技術不斷進步、市場逐漸成熟以及政策進一步完善，模擬器有望在自動駕駛領域發(fā)揮更大作用，成為推動行業(yè)發(fā)展的關鍵力量，或許真的會成為自動駕駛的下一個 “刺激戰(zhàn)場”。但要真正實現(xiàn)這一目標，還需行業(yè)內各方共同努力，攻克技術難題，建立統(tǒng)一標準，以促進模擬器技術的持續(xù)創(chuàng)新和廣泛應用 。