觀察員
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給自動駕駛做“陪練”，仿真測試能給行業提速500年？
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胡毓靖關注泛電商平臺、大文娛、新消費等領域，爆料閑聊請聯系huyujing@guancha.cn
行業標準待統一，仿真平臺要離汽車更近
我國是世界上最大的汽車生產和消費國，近年來，我國積極開展智能網聯汽車測試示范區的建設工作，力爭在國際中打造智能網聯汽車產業高地。
隨著自動駕駛發展進入落地應用的下半場，虛擬仿真作為自動駕駛汽車測試驗證能力的重要方式，其依托的數字孿生技術也已經被中國科協列為十個創新技術突破點之一，受到廣泛關注。
但拋卻復雜的平臺技術，虛擬仿真平臺還面臨著更現實的標準難統一和商業化問題。
就商業化而言，仿真平臺的主要服務對象是車企和政府的自動駕駛測試方，而車企的自動駕駛研發中，仿真測試本就是題中應有之義，科技互聯網企業優勢在于數據、軟件、云計算方面，并非原生于汽車行業，較高的行業壁壘也為其商業化帶來了難度。
據孫馳天介紹，騰訊TAD Sim早在2018年就開始了商業化，客戶包括頭部車企，以及襄陽、長沙等地的國家自動駕駛測試場。他表示，騰訊仿真平臺的定位是做汽車行業的加速器和數字化助手，幫助行業的車廠、自動駕駛公司更好地建立智能網聯汽車造車和自動駕駛功能開發，不做造車的打算。
TAD Sim2.0模擬路面積雪場景
另一個限制仿真平臺驗證效率的是行業標準的不統一。一方面，仿真場景庫的建設還需要大量人工進行采集、標注，然后進行場景分析挖掘、測試驗證，成本仍然高企，而現有的場景庫的規模有限，還不足以覆蓋常見交通場景，多樣性、覆蓋性和可擴展性不強。
孫馳天表示，訓練仿真的模型往往只適用于有限環境，比如發生下雨這類環境改變時，就無法很好地模擬汽車地行為。另外，做數據采集，永遠也不可能把所有數據都采集完，訓練出的模型在理論上也肯定無法覆蓋所有的場景，所以無論自己的研發，還是商業化，都需要不斷做驗證。
另一方面，由于場景庫建設任務龐大，單一企業很難完成覆蓋，而各個企業各自為戰，資源重復投入，這就導致了場景庫建設進度緩慢，并且缺乏統一的行業評價標準。
孫馳天稱，目前在行業內，多少里程的仿真測試和真實路測之間的換算標準都尚未確立。也就是說仿真測試在場景的真實度、場景覆蓋度和仿真效率上均存在疑問。
從更大的視角來看，世界各國各地區的道路環境和交通習慣各不相同，在汽車服務平臺的安全性和標準要求上相差也很大，也制約了自動駕駛的研發測試，難以在短期內形成全球認可的自動駕駛產業鏈體系。
科技互聯網企業做虛擬仿真，或許仍然需要離汽車產業再近一步，行業也需要齊心推進標準統一，做自動駕駛落地的加速器，平地起高樓的仿真平臺仍然道阻且長。
【參考資料】
1.許健、周弘，科爾尼咨詢，自動駕駛如何重構汽車產業價值鏈。
2.中國電動汽車百人會、騰訊自動駕駛、中汽中心數據，2020中國自動駕駛仿真藍皮書。
（來源：觀察者網·科工力量）
本文系觀察者網獨家稿件，未經授權，不得轉載。
- 責任編輯: 胡毓靖
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