智能交通系统的自动驾驶仿真平台能否确保无人车的安全

在智能交通系统的背景下，自动驾驶仿真平台能否确保无人车的安全？这场讨论受到了“温州滴滴事件”的影响，并引发了人们对机器驾驶员与人类驾驶员安全性的比较。近期网约车事故频发提升了对自动驾驶技术期待，但其实现前需要通过多次安全考验，包括自动驾驶仿真测试。

自动驾驶仿真测试利用传感器、车辆动力学、图形处理、交通流和数字模拟等技术来模拟路测环境并搭建相似于真实世界的场景。这种方式可以代替部分或全部实际路测，加快测试速度。英伟达CEO黄仁勋曾表示，使用仿真测试系统可以在5小时内完成48万公里的路测，而Waymo官方披露2个月内完成322万公里，这将缩短至33小时。

Waymo开发了自己的Carcraft仿真平台，在2016年一年中，有25000辆虚拟测试车行驶25亿英里。随着自动驾驶仿真测试的地位重要性上升，亿欧汽车选取全球20家公司进行盘点发现美国占据优势，其次是德国和中国。此外，一些企业选择与整车厂合作提供服务，而科技巨头如英伟达和英特尔则发展自家的芯片集成以增强算法控制能力。

尽管如此，使用自动驾驶仿真平台进行测试仍然存在局限性，因为场景库由人类设定，不可能包含所有可能发生的事故。而即便拥有强大的Carcraft，如Waymo也未放弃实际路测。在行业深耕十年后，由于缺陷，如犹豫不决和突然启动/刹车问题，它们依旧面临挑战。

要基本保证安全性，大型数据量累积成为关键，其中包括配备多样化事故场景。这意味着现阶段累积的数据远未达到要求，因此在智能交通系统中，无人车还有很长的一段旅程要走。