自動駕駛的量產(chǎn)之路，就跟打怪升級一樣，路上總有萬千“攔路虎”，例如安全挑戰(zhàn)、核心技術(shù)不成熟、法律法規(guī)不完善、道德倫理爭議等，均已橫亙在自動駕駛前行道路上多年，使得這項(xiàng)技術(shù)即使到現(xiàn)在也只能隔著長長的天塹窺探黎明的曙光。

尤其是安全性，如何證明一個(gè)自動駕駛系統(tǒng)的高度安全性和可靠性，是當(dāng)前幾乎所有自動駕駛玩家面臨的難題。

對此，美國著名智庫蘭德公司曾經(jīng)估計(jì)，如果想讓一輛L5級別的自動駕駛車輛正式上路，需要經(jīng)過110億英里的測試。這就意味著，即便是一支擁有100輛測試車的自動駕駛車隊(duì)，以25英里（40公里）每小時(shí)的平均時(shí)速7×24小時(shí)一刻不停歇地測試，也需要花費(fèi)大約500年的時(shí)間。這種情況下，僅僅依靠實(shí)地開展自動駕駛道路測試，顯然不現(xiàn)實(shí)。

于是，仿真測試作為一種可以幫助自動駕駛研發(fā)企業(yè)大大減少驗(yàn)證自動駕駛汽車安全性和可靠性所需的物理測試?yán)锍?、降低研發(fā)成本、提高研發(fā)效率的技術(shù)手段，就派上用場了。

仿真測試，簡單的來說就是通過傳感器仿真、車輛動力學(xué)仿真、高級圖形處理、交通流仿真、數(shù)字仿真、道路建模等技術(shù)模擬路測環(huán)境，建立現(xiàn)實(shí)靜態(tài)環(huán)境與動態(tài)交通場景的數(shù)學(xué)模型，讓自動駕駛汽車與算法在虛擬交通場景中進(jìn)行駕駛測試，以在短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)生活中難以達(dá)到的測試?yán)锍?。特別是針對一些在實(shí)際道路上基本沒有辦法測試的極端場景，或者法律不允許的自動駕駛測試場景，如高速公路上的自動駕駛測試，在仿真平臺里可以很快地復(fù)現(xiàn)，讓車企或者自動駕駛公司在其中進(jìn)行虛擬測試。

例如Waymo，基于模擬測試，早在2018年9月就達(dá)到了50億英里的測試?yán)锍蹋?019年7月，這一數(shù)據(jù)則達(dá)到了100億英里（約合160億公里），實(shí)現(xiàn)10個(gè)月的時(shí)間翻一倍。另外，英偉達(dá)CEO黃仁勛也曾公開表示，如果工程師使用仿真測試系統(tǒng)，可以在5小時(shí)內(nèi)完成48萬公里的路測。因此，現(xiàn)階段很多企業(yè)在進(jìn)行自動駕駛技術(shù)研發(fā)時(shí)，采用的都是自動駕駛仿真測試與實(shí)際路測相結(jié)合的方式來進(jìn)行量產(chǎn)前的安全性和可靠性驗(yàn)證。

正是看到了仿真測試對于自動駕駛的不可或缺，過去幾年諸如谷歌、英偉達(dá)、百度、騰訊等科技巨頭，都在不遺余力地搭建自己的仿真平臺。與此同時(shí)，該領(lǐng)域還涌現(xiàn)了大批新創(chuàng)玩家，例如AAI、51WORLD、Cognata、Panosim、Parallel Domain、RightHook以及剛剛被Waymo收購的Latent Logic等，都是自動駕駛仿真測試領(lǐng)域的新銳力量。

毋庸置疑，仿真測試是自動駕駛從技術(shù)成熟走向產(chǎn)品落地過程中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。正如廣汽研究院智能駕駛技術(shù)部負(fù)責(zé)人郭繼舜所講，自動駕駛技術(shù)要把安全放在首要位置，虛擬仿真測試能夠最大化地覆蓋場景，保證量產(chǎn)技術(shù)的安全可靠。因?yàn)闆]有仿真就不會有充分的測試，沒有充分的測試就沒有足夠的安全，沒有足夠的安全自動駕駛就沒辦法上路，更就不可能實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。

而隨著這項(xiàng)技術(shù)之于自動駕駛汽車的重要性不斷凸顯，其市場潛力也在不斷顯現(xiàn)。據(jù)推算，未來5年仿真軟件與測試的國際市場總規(guī)模約在百億美元左右，且隨著商業(yè)化的落地，行業(yè)將倒逼仿真虛擬測試技術(shù)進(jìn)一步提升，從而助力自動駕駛更快實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。