從這兩年上市的新車來看，幾乎所有車型都搭載了 L2 級駕駛輔助功能，包括 10 萬元以內的產品;今年還有一個信號是，L3 級駕駛輔助功能已經成為部分品牌爭奪 30 萬元級市場的噱頭;另外百度、滴滴等公司已經在長沙、北京和上海的特定區域開展了 L4 級載客運營測試。
現在，我們討論的不再是自動駕駛有沒有實現的可能，它對我們的意義是什么。我們更多開始談論如何實現自動駕駛，哪些場景要先實現哪些功能，怎樣才能更快落地自動駕駛……
因此所有的信號都在表明：自動駕駛的下半場開始了。而在落地概念的過程中，就不得不提自動駕駛仿真技術。
10 月 12 日，由中國電動汽車百人會、騰訊和中汽數據聯合撰寫的《中國自動駕駛仿真技術藍皮書 2020》正式發布，其分析了自動駕駛仿真測試的意義、功能需求、測試方法和作用、技術架構、軟件現狀、評價體系等方面。今天我們就聊聊「自動駕駛仿真技術」。
騰訊推出自動駕駛仿真平臺 TAD Sim 2.0
2018 年，騰訊推出模擬仿真平臺 TAD Sim 1.0。
當時我的理解是，騰訊基于游戲引擎，虛擬現實、云游戲等技術，打造了一個虛實結合的模擬仿真系統 ，來完成感知、決策、控制算法等實車閉環仿真驗證。
今年 6 月，騰訊推出模擬仿真平臺 TAD Sim2.0。
這一次，它結合了游戲引擎、工業級車輛動力學模型、虛實一體交通流等技術，來滿足真實世界中的汽車場景測試要求。
相比之前的版本，官方表示它在數據傳輸能力和加速能力方面有所提升，資源占用量減少 30%。而且它覆蓋了完整的汽車 V 字開發流程，場景庫覆蓋超過 2000 種場景類型，支持云端高并發運行，具備每日 1000 萬公里以上的測試能力。
我們為什么需要虛擬仿真技術?
我們都知道自動駕駛技術的落地，需要數以億計的實車路測試數據。但是這么大量的數據很難得到，即便是每天都有無數輛車都在搜集數據的特斯拉。
所以，當前自動駕駛實車測試亟待解決的問題，包括自動駕駛量產需要的測試里程長、時間長、成本高;極端場景、危險工況測試難，危險性大;相應交通法規及保險理賠機制缺失;國際間技術競爭和標準不統一等等。
面對這些問題，我們就需要借助虛擬仿真技術，在虛擬環境中來訓練自動駕駛車輛的能力。這樣既縮短了開發時間，又降低了測試成本?？赡苡腥速|疑，這種測試流程能保障訓練效果嗎?
從實際來說，虛擬仿真技術已經是非常主流的測試方法，根據藍皮書發布的數據，目前自動駕駛算法測試大約 90%用仿真平臺完成，9%在測試場完成，1%通過實際路測完成。
同濟大學汽車學院汽車安全技術研究所所長朱西產也表示，「沒有虛擬仿真平臺，根本無法實現智能網聯汽車的開發，我國要實現從汽車大國走向汽車強國的夢想，作為核心技術的虛擬仿真平臺必須自主可控」。
(提取關鍵詞：虛擬仿真平臺、核心技術、汽車強國和自主可控。)
虛擬仿真技術如何解決提高測試效率?
雖然我們說虛擬仿真平臺已經成為目前主流的測試方法，但其必須具備以下能力，才能使得仿真測試滿足自動駕駛全棧算法(感知、決策規劃、控制)的閉環，產生測試價值：
1. 真實還原測試場景的能力;
2. 高效利用路采數據生成仿真場景的能力;
3. 云端大規模并行加速的能力。
如果進而要談到提升效率，這里要提到騰訊的「數字孿生世界」和「測試場景庫」。
數字孿生世界是指，騰訊通過模擬仿真技術，數字化還原整個城市交通流的真實狀態。測試場景庫是指各種狀態的交通場景，包括交通事故場景和正常駕駛場景。(目前國內中汽數據、中國汽車工程研究院等研究機構、騰訊 TAD Sim 等科技公司均已建立起各自的場景數據庫。)
場景庫是研發測試的基礎和關鍵依據，其豐富性、交互性、無限性、擴展性等特性將直接影響到測試的效果和邊界。所以為了得到更多場景庫，騰訊將真實交通場景數字化后，更改某個變量，比如讓某輛車消失，或者使某人類駕駛車輛更替為一輛自動駕駛車，進而指數級發散成更多的場景庫。
因此，更真實的數字化交通流，更豐富的場景庫，以及并行加速的能力，是提升測試效率的重要因素。
理想來說，隨著仿真技術水平的提高和應用的普及，行業旨在達到 99.9%測試量通過仿真平臺完成，封閉測試完成 0.09%，最后 0.01%進行實路測試。
騰訊 TAD Sim
有哪些先天技術優勢和實際應用?
地圖、游戲、云計算和人工智能，都是騰訊研發自動駕駛虛擬仿真技術的先天技術優勢。
目前 TAD Sim 已經有了實際應用。比如 TAD Sim 正在與多地國家智能網聯汽車測試區、國家部委，以及國內頭部車企展開合作，其中包括與國家智能網聯(長沙)測試區合作，以虛擬仿真技術重建測試區地理全貌，支持智能網聯汽車仿真測試;建設襄陽達安汽車檢測中心的數字孿生自動駕駛測評體系，并建設深圳市智能網聯交通測試示范平臺，推行虛實結合的仿真測試。
在不久前舉辦的世界新能源汽車大會上，騰訊的這項技術被評選為 2020 年度世界新能源汽車創新技術獎，這是我國自動駕駛仿真領域獲得的首個國際性創新技術獎。
騰訊參與建立仿真測試國際標準
天賦路權，全世界的人和物都是世界交通的一份子。
每個國家的駕駛場景都有自己的特色，再加上文化和習慣差異，交通標志形態各異，人車混流等交通情況，建設公認的仿真測試標準是亟待解決的問題，而且在這個過程中，我們還需要統一格式標準，共享通用的、可移植的場景庫。
目前中國和德國都有組織在推動這件事。2018 年，由中國牽頭的國際標準化組織 ISO 成立工作組，用于制定自動駕駛測試場景相關標準。同年，德國自動化及測量系統標準協會(ASAM)也開始制定自動駕駛領域相關仿真標準，參與會員覆蓋亞、歐、美 295 家整車廠商、供應商、科研機構及科技企業。
2019 年 9 月，中汽數據與 ASAM 共同組建 C-ASAM 工作組。基于數據接口和格式等共性問題，ASAM 引入的 OpenX 系列標準填補了行業多項空白，也使得仿真測試場景中各要素之間的隔閡逐漸被打破。騰訊作為 C-ASAM 工作組成員，參與了多項標準制定，并和工作組其他成員不斷為中國在相應標準中發聲，助力中國對標國際標準內容。
同濟大學汽車學院汽車安全技術研究所所長朱西產表示，「我們都知道特斯拉領先，甚至某些方面領先其他汽車品牌十年，但它改變的終究只是特斯拉用戶的駕車體驗，它改變不了社會環境。但如果我們所有人聯合起來做這個事情，我們改變的是整個世界的交通格局。」
結語
總之，騰訊的目的是，希望自動駕駛虛擬仿真平臺成為自動駕駛車輛研發測試的基礎設施，并逐步深度融入到自動駕駛車輛的開發流程、標準制定、技術評價過程中。
最后，同濟大學汽車學院汽車安全技術研究所所長朱西產為我們描繪了一個愿景，他表示「中國具有強大的基建能力，在 5G 的幫助下我們有望實現萬物聯網，因此我們也許能走出一條與歐美日不同的道路，也就是在網聯協同決策與控制的情況下逐步實現完全自動駕駛，為此我們需要不斷強化適合中國市場和交通環境的自動駕駛虛擬仿真測試技術?！?/p>
面對這樣的未來，我們非常期待。
