2025-01-08 资讯 0
9月4日，滴滴宣布将于9月8日至15日暂停深夜服务，这一决定无疑是受“温州滴滴事件”影响的直接结果。随着此次事件的发生，人们开始反思：在人类驾驶员因人性导致的安全威胁面前，机器驾驶员是否能成为更可靠的选择？
近期频发的网约车事故不仅提升了人们对自动驾驶汽车的期待，也凸显了自动驾驶技术在减少事故发生中的潜力。然而，在自动驾驶技术成熟之前，它必须通过多种安全考验，其中之一便是自动驾驶仿真测试。
简单来说，自动驾驶仿真测试就是利用传感器仿真、车辆动力学仿真、高级图形处理、交通流仿真、数字仿真和道路建模等技术来模拟路测环境，并添加算法，以搭建相似于实际路测场景的一种形式。这一方法可以一定程度上代替或加快实际路测过程。
例如，英伟达CEO黄仁勋曾表示，如果使用仿真测试系统，就可以在5小时内完成48万公里的路测。而根据Waymo官方披露，其2个月内完成了322万公里的路测。如果采用黄仁勋所提出的方式，那么这段时间可以缩短至33小时左右，即大约1天半。
正因为如此看重自动驾驶仿真测试效率，Waymo也开发了自己的Carcraft平台。在2016年的一年中，该平台上的25000辆虚拟测试车行驶了25亿英里。鉴于其重要性，一份由亿欧汽车编制的情报报告列出了全球20家主要提供这种服务的大型公司，并从各个角度进行评估供业界参考。
分析发现，大部分企业位于美国，有8家占据总数40%，德国有5家占比25%，中国则有2家企业参与这一领域。此外，还有法国、西班牙、英国和荷兰各有一家公司进入这个市场。这些公司分布基于技术和人才优势。
从成立时间看，有12家成立于2010年前，其中最早的是MSC Software自1963年起运营55年，是全世界数百制造商采用的多体动力学解决方案Adams提供者。而新成立企业通常专注于汽车行业，对其他业务领域几乎没有涉及。
就模拟能力而言，每个平台都涵盖不同侧重点，如rFPro与51VR能够模拟到极高精度，可以控制天气和行人变量；Parallel Domain通过软件快速生成城市街区吸引蔚来的关注；RightHook则依据每家的高精地图模拟整个环境。此外，大部分合作伙伴都是整车厂，而非与科技初创企业开展业务，这表明研发机构倾向自己建立定制化平台以满足特定需求。
尽管存在第三方供应商，但绝大多数科技公司还是自己搭建并不断完善其自身平台，如英伟达发布Drive Constellation以及英特尔与百度合作推出责任敏感安全模型（RSS）。此外，像Drive.ai这样的团队拥有庞大的3D场景库用于持续训练，而景驰科技每天让无人车在自研模拟器中行走22,000公里。
这些巨头之所以选用自家的芯片，以及更多地掌控算法层面，是为了推进主营业务发展并提高可控性。而初创企业由于无法完全满足他们个性化需求，则往往选择自定义开发符合自身需求的地理信息系统（GIS）。
尽管利用这些工具可以极大提高效率，但仍然存在可能未被考虑到的意想不到情况。这就是为什么即使拥有Carcraft平台，只要有新的挑战出现，比如Waymo在凤凰城原型车遇到的犹豫不决问题或突然启动/刹车现象，他们都会继续进行实地试验以确保安全性能。不过目前，与161亿公里累积标准相比，上述所有企业还远远不足以保证基本安全水平。因此，要真正取代人类司机，由纯粹的人工智能驱动的大规模数据收集和高质量验证工作仍需进一步努力。
