自動駕駛技術是汽車與交通行業面向未來市場競爭需要突破的關鍵性技術。多年來，眾多車企和科技巨頭圍繞自動駕駛技術的研發投入大量的資源，行業頭部玩家已經完成了硬件和算法的搭建，讓技術商業化落地成為了現階段的首要目標，自動駕駛行業也由此進入下半場爭奪。

　　虛擬仿真是推動自動駕駛技術落地的關鍵技術

　　自動駕駛技術落地，面臨著眾多挑戰，首要就是保證自動駕駛汽車的安全性，在虛擬仿真環境中的測試可以滿足各項極端場景的測試，解決路測的安全性難題。目前絕大部分公開道路、高速公路測試缺乏法律依據，路測車輛禁止載人載貨，事故責任劃分缺乏法律依據，保險理賠機制缺失等問題，使得路測難以大規模展開。

　　第二，自動駕駛路測所需要耗費的時間和成本極高，需要靠虛擬仿真技術來降本增效。研究表明，一套自動駕駛算法要達到人類駕駛員的水平，至少要累計110億英里的道路測試數據，期間耗費的時間和金錢成本難以估量。

　　依靠虛擬仿真技術，將現實的交通場景一一映射到虛擬環境中，再借助交通流AI、云計算加速等能力，可以為自動駕駛算法自動生成測試場景，并且高并發運轉大量測試場景，大大提升自動駕駛測試的效率，解決前99%甚至99。9%的自動駕駛測試任務。

　　當前這種方式已經成了國際通用的手段，全球自動駕駛行業領頭羊Waymo已經累計了150億英里的虛擬測試里程。在國內騰訊自動駕駛虛擬仿真平臺TAD Sim，也已經具備了日測千萬公里的能力。

　　第三，自動駕駛產業鏈龐大，需要多國多領域多行業的協同作業，通用和規范的測試驗證標準成為衡量發展的準繩。技術的發展和走向落地，必須要經過滿足統一標準的檢驗。尤其我國幅員遼闊，不同區域地理環境、交通習慣千差萬別，各地智能網聯汽車的測試標準也不通用，再加上當前開放的實際道路測試區域有限，無法覆蓋全部交通場景等一系列因素，導致有關部門難以協調各方需求，建立統一的評價標準，和市場準入規則。

　　自動駕駛虛擬測試作為重要的測驗驗證手段，可以打破時間和空間限制，充分覆蓋各種地理環境以及自然駕駛、標準法規測試、危險工況、參數重組等各類場景，使自動駕駛系統得到客觀的評價，并且為自動駕駛測試評價體系的建立提供更加細致、全面的參考，助力自動駕駛汽車早日落地。

　　《中國自動駕駛仿線)》從技術、應用、前景價值等方面剖析行業發展

　　在以推動技術落地為核心目標的自動駕駛下半場突圍賽中，虛擬仿真是行業玩家競爭的新高地。騰訊、百度、阿里、華為等國內科技企業相繼投入自動駕駛虛擬仿真技術研發，實現了技術的快速迭代更新。

　　同時，國家發布一系列政策，將虛擬仿真列為自動駕駛研發的重點技術，各大智能網聯測試場也開始逐步建設完善虛擬仿線年底，騰訊自動駕駛與國家智能網聯(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。今年，騰訊自動駕駛又相繼中標了襄陽達安汽車檢測中心數字孿生自動駕駛測評體系建設以及深圳市智能網聯交通測試示范平臺建設兩個項目，仿真測試能力的構建都是其中的重要組成部分。

　　鑒于虛擬仿真技術的重要作用和廣闊的應用前景，中國電動汽車百人會、中汽數據、騰訊將于10月12日正式發布三方聯合撰寫的《中國自動駕駛仿線)》，該書系統介紹了自動駕駛仿真技術和應用現狀，展望仿真測試平臺未來的發展方向，旨在為自動駕駛仿真技術今后的發展提供細致的參考依據，希望為自動駕駛下半場的探索出突圍之道，敬請關注。