2020年第一季度，全球自动驾驶公司筹资高达35亿美元，同比增长34.1%，其中大部分资金流向中国和美国。资本感往往是最敏锐的，连续两年融资萎缩的自动驾驶行业重新获得资本助推，这可能意味着困扰该行业多年的自动驾驶落地问题即将解决。作为解决这一问题的关键，自动驾驶虚拟仿真技术自然成为行业玩家争夺的“新高地”。自动驾驶行业的竞争是一个“新高地”。自动驾驶是人类长期以来所希望的一项尖端技术。美国自动驾驶道路测试的历史至少可以追溯到2010年，中国从2018年开始发放自动驾驶道路检测许可证。然而，到目前为止，自动驾驶技术还没有实现大规模的商用。如何确保自动驾驶汽车的驾驶安全一直是摆在所有玩家面前的一道鸿沟。业内有一个公认的数据表明，为了让自动驾驶算法达到人类驾驶员的水平，所需的测试距离大约相当于地球和太阳之间的50多次往返。在此期间产生的时间和金钱成本是不可估量的，许多极端的测试场景也是不可预测的。仅仅依靠实际的道路测试来实现测试目标是不现实的。
为了解决测试问题，虚拟仿真技术被广泛应用于自动驾驶汽车的真实道路测试中。通过三维重建、传感器模型、动态模型等技术仿真，可以还原真实世界的交通环境，使自动驾驶汽车进入仿真世界进行测试。它不仅可以轻松构建极端场景，还可以有效降低测试风险，提高测试效率。在众多自动驾驶领军企业完成硬件和算法建设的背景下，虚拟仿真技术的价值进一步放大，成为自动驾驶行业竞争的“新高地”。虚拟仿真平台的日益商业化应用和虚拟仿真技术的重要性不仅是由于其独特的作用，还因为虚拟仿真是自动驾驶领域短期内最具商业可行性的业务。根据去年6月发布的《中国自动驾驶模拟技术研究报告》，自动驾驶模拟软件和测试预计将在5年内达到数百亿美元的市场规模。虚拟仿真服务的目标客户主要是许多有自动驾驶开发需求的传统汽车制造商、智能网联汽车测试区，以及一些专注于自动驾驶算法开发的科技公司。此外，在国际市场上，自动驾驶模拟技术的商业应用已经相当普遍。2018年，奥迪与以色列模拟软件开发商Cognata合作，重建了一个用于自动驾驶培训的虚拟城市交通模型；丰田今年还与麻省理工学院人工智能实验室合作推出了一个新的自动驾驶模拟平台“VISTA”；
日本一家专门开发自动驾驶人工智能的公司VERTechs使用著名的游戏引擎UE4创建了一个名为AUTO city的高度逼真的虚拟城市，该城市已被该国多个智能汽车测试点采用。中国的自动驾驶模拟技术起步较晚，但发展迅速。BATH的四大互联网巨头各自推出了自动驾驶模拟系统。国内多家车企和测试管理部门也逐步引入自动驾驶仿真技术，用于智能网联汽车的开发和测试。去年，国家智能网联汽车试验区，计划建立“智能网联汽车仿真实验室通过使用腾讯的高精度地图和自动驾驶虚拟仿真技术，可以实现长沙测试区地理全景的数字建模，3D重建精度不到3厘米，从而通过结合实际道路测试和simu，实现高效、安全的智能汽车测试相关平台测试。不仅是长沙，中国已经规划建设的20多个国家级智能网联汽车测试区，大部分都在尝试逐步建立仿真测试能力。通过虚实结合，可以提高测试场景的丰富性，高效安全地完成自动驾驶汽车感知、控制和决策全模块算法的闭环仿真测试，高并发处理大规模复杂场景，提高测试验证各环节的准确性和效率。
腾讯的高精度地图图像自动驾驶虚拟仿真系统应该具备哪些能力？总体而言，从客户的角度来看，一个优秀的模拟系统不仅要具备基本的场景几何恢复、物理恢复和逻辑恢复能力，还要具备以下能力。首先，有效利用道路数据构建场景，扩大场景的丰富性；其次，实现本地算法调试和快速云验证；再次，系统满足了使用全算法闭环和单算法开环传感、决策和控制的要求，同时确保了系统仿真中所有算法的一致性；最后，系统满足MIL、SIL、HIL和VIL的全过程验证。要实现上述几点，虚拟仿真平台开发人员需要具备出色的场景建模、传感器建模、3D物理引擎、场景引擎等技术，以及强大的云能力支持。熟悉游戏开发的人会发现，这些技术在游戏领域也得到了广泛应用，事实上，自动驾驶虚拟仿真平台就像一款大型RPG游戏，不同之处在于这款游戏的主角是自动驾驶算法。在云服务和游戏技术方面，腾讯被认为是中国的领先者。自2016年推出自动驾驶以来，腾讯一直将虚拟仿真视为三大核心平台之一，并于2017年推出了自主研发的自动驾驶虚拟仿真系统TAD-Sim。该系统和集成了工业车辆动力学模型、专业游戏引擎、3D重建和虚拟现实集成的交通流技术，具有满足全栈算法使用要求的能力；
它可以完成对实车所有模块的仿真实验，如感知、决策和控制算法。腾讯出色的游戏渲染技术使TAD Sim的3D场景模拟和传感器模拟具有良好的真实性和准确性。同时，场景引擎可以利用大量的道路采集数据训练交通流AI，生成高逼真度、强交互性的交通场景，进行闭环仿真，提高道路采集数据的利用率。
此外，借助腾讯云的能力，TAD Sim可以在本地和云中部署测试场景。其中，云部署包括场景云模拟和虚拟城市云模拟两种形式。城市云模拟不断为场景云模拟补充场景库，以加强自动驾驶算法，使其在城市云模拟中更好地运行。这两种方法相辅相成，将有效提高自动驾驶算法的研究和测试效率。总结：经过长时间的积累，自动驾驶技术已经到了落地的前夜。虚拟仿真是自动驾驶突破落地瓶颈的关键技术，也是自动驾驶领域短期内最具商业潜力的技术。围绕自动驾驶虚拟仿真市场的竞争将成为影响自动驾驶乃至整个交通行业未来格局的关键因素。
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