利好政策接連發(fā)布，自動(dòng)駕駛受熱議。但在實(shí)際運(yùn)用中，自動(dòng)駕駛的落地依舊面臨著許多問題，測(cè)試驗(yàn)證難是其中一大痛點(diǎn)。而模擬仿真技術(shù)被業(yè)界當(dāng)做這一難題的解決辦法，應(yīng)用日漸廣泛。
　　騰訊作為國內(nèi)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的頭部玩家之一，從2017年開始研發(fā)模擬仿真平臺(tái)的三維場(chǎng)景及傳感器仿真、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)交通流模擬豐富的測(cè)試場(chǎng)景、場(chǎng)景型云仿真及虛擬城市型云仿真并行等核心能力，使騰訊自動(dòng)駕駛模擬仿真平臺(tái)處于國內(nèi)領(lǐng)先地位。近日，騰訊自動(dòng)駕駛模擬仿真平臺(tái)負(fù)責(zé)人孫馳天分享了其對(duì)市場(chǎng)痛點(diǎn)及應(yīng)用趨勢(shì)的分析。

　　自動(dòng)駕駛測(cè)試兩大難點(diǎn)：數(shù)據(jù)成本和路測(cè)里程要求
　　自動(dòng)駕駛測(cè)試目前主要面臨兩個(gè)難題，一個(gè)是高昂的數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注成本，另一個(gè)是實(shí)際路測(cè)難以企及的測(cè)試?yán)锍桃蟆?br/>　　首先，自動(dòng)駕駛作為人工智能技術(shù)的“皇冠”，其感知算法的訓(xùn)練需要采集大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)集需要涵蓋不同的天氣、路況等交通條件，但是訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注的成本非常高昂，每年全球的自動(dòng)駕駛開發(fā)者僅在第三方數(shù)據(jù)服務(wù)這一領(lǐng)域的資金投入就超過十億美元。
　　另外，數(shù)據(jù)的采集和標(biāo)注存在很明顯的“重復(fù)造輪子”現(xiàn)象。每個(gè)公司都有自己的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)集，雖然已經(jīng)有部分對(duì)外開放，但是比例很少，而且開放數(shù)據(jù)集只能滿足通用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，國外數(shù)據(jù)集也很難完全滿足國內(nèi)的感知算法訓(xùn)練需要。
　　其次，在算法的測(cè)試驗(yàn)證上，行業(yè)普遍認(rèn)為一套自動(dòng)駕駛算法需要至少110億英里的測(cè)試，才能達(dá)到量產(chǎn)應(yīng)用的條件，這個(gè)距離相當(dāng)于在太陽和地球之間往返50余次。而且110億英里測(cè)試距離是針對(duì)特定一個(gè)版本的自動(dòng)駕駛算法來說的，一旦算法升級(jí)，還需要重新測(cè)試，任何公司都無法承受這個(gè)成本。”

　　模擬仿真平臺(tái)三大還原能力
　　在現(xiàn)實(shí)測(cè)試中難以完成的測(cè)試體量，交由模擬仿真平臺(tái)來完成，這已經(jīng)是行業(yè)普遍的做法。具體來講，模擬仿真平臺(tái)就宛如電影《頭號(hào)玩家》中的“綠洲系統(tǒng)”，而“綠洲”中的一個(gè)個(gè)玩家就相當(dāng)于是一套套自動(dòng)駕駛的算法。算法的在模擬仿真平臺(tái)上的測(cè)試，就如同把自動(dòng)駕駛算法接入“綠洲系統(tǒng)”中，完成不同的副本關(guān)卡（測(cè)試場(chǎng)景）。

　　為了使自動(dòng)駕駛算法測(cè)試結(jié)果真實(shí)可靠，模擬仿真平臺(tái)就必須盡可能接近真實(shí)。這不僅需要視覺、感官層面的真實(shí)，更需要內(nèi)在物理規(guī)律和運(yùn)行邏輯層面的真實(shí)。因此，模擬仿真平臺(tái)至少需要具備三個(gè)層面的還原能力。
　　首先是場(chǎng)景的幾何還原，運(yùn)用模擬仿真平臺(tái)對(duì)某個(gè)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景進(jìn)行還原，就要求這個(gè)場(chǎng)景里所有建筑、障礙物、道路元素、車輛的高度、寬度以及彼此之間的相對(duì)距離都與真實(shí)世界保持一致，完成這一步依賴于前期的數(shù)據(jù)采集、標(biāo)定以及三維重建技術(shù)。
　　第二步就是對(duì)場(chǎng)景的物理規(guī)律進(jìn)行還原。比如，自動(dòng)駕駛汽車上會(huì)搭載許多雷達(dá)，不同的雷達(dá)探測(cè)距離、反射時(shí)間會(huì)有差異，車輛在運(yùn)行的過程中會(huì)受到路面摩擦系數(shù)、風(fēng)阻系數(shù)的影響、踩油門會(huì)加速、踩剎車會(huì)減速等。模擬仿真平臺(tái)需要借助傳感器模型以及車輛動(dòng)力學(xué)模型等組件，讓這些物體元素的運(yùn)行規(guī)律與真實(shí)世界保持一致。
　　當(dāng)仿真場(chǎng)景的幾何還原和物理規(guī)律還原，都做的足夠精確，再借由游戲引擎技術(shù)讓這個(gè)仿真世界動(dòng)起來，這時(shí)候自動(dòng)駕駛的汽車在仿真環(huán)境下的感知、決策過程以及周圍交通參與者的運(yùn)行軌跡和模式就能與真實(shí)世界保持一致，也就完成了場(chǎng)景的邏輯還原。只有做到這一步，自動(dòng)駕駛汽車在模擬仿真平臺(tái)中的測(cè)試結(jié)果才具有參考價(jià)值和意義。

　　單從測(cè)試的角度來說，模擬仿真平臺(tái)有個(gè)天然的優(yōu)勢(shì)，那就是它的所有元素都是自帶“真值”的。所謂的“真值”對(duì)應(yīng)的是現(xiàn)實(shí)世界中的“觀測(cè)值”，在實(shí)際的道路測(cè)試中，自動(dòng)駕駛汽車的攝像頭、雷達(dá)探測(cè)到的都是“觀測(cè)值”，而不是物體的客觀屬性。無論多么先進(jìn)的感知算法識(shí)別到的都是“真值”加一定的誤差，哪怕人類去標(biāo)注，也會(huì)存在誤差，而且成本很高。
　　但是在模擬仿真系統(tǒng)里，所有的元素都是測(cè)試者來構(gòu)建的，所以測(cè)試者可以很清楚的知道一個(gè)物體的“真值”，比如說一棵樹精確的坐標(biāo)位置，汽車、障礙物、行人的前進(jìn)方向，加速度等數(shù)值都是絕對(duì)精確的。自帶“真值”這個(gè)特點(diǎn)，可以讓仿真測(cè)試得到的數(shù)據(jù)比現(xiàn)實(shí)中更精確，這對(duì)完善自動(dòng)駕駛的算法，有非常重要的意義。

　　模擬仿真平臺(tái)的場(chǎng)景構(gòu)建能力
　　隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的深入發(fā)展，測(cè)試者和開發(fā)者對(duì)模擬仿真平臺(tái)應(yīng)用能力的要求也越來越高。
　　首先，模擬仿真平臺(tái)的場(chǎng)景構(gòu)建能力，也就是場(chǎng)景的豐富性。一般來說，利用場(chǎng)景編輯器進(jìn)行編輯，或者將場(chǎng)景數(shù)據(jù)輸入仿真平臺(tái)，進(jìn)行回放性的仿真，場(chǎng)景中的元素都是相對(duì)固定的。當(dāng)測(cè)試者希望改變自動(dòng)駕駛算法，也就是主車行為時(shí)，這些場(chǎng)景元素不會(huì)做出相應(yīng)的改變，沒有交互性。如果能夠依據(jù)需要靈活構(gòu)建場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)環(huán)境和交通流的智能化和自動(dòng)化生成，路采數(shù)據(jù)的利用率將被放大數(shù)倍，這對(duì)算法迭代的加速是很有意義的。
　　其次，仿真平臺(tái)應(yīng)該具有本地調(diào)試+云端快速驗(yàn)證的能力，或者說是高并發(fā)場(chǎng)景的能力?？梢詫⒈镜赜?xùn)練好的自動(dòng)駕駛算法，上傳到云端同時(shí)進(jìn)行大量的回歸測(cè)試驗(yàn)證，再把結(jié)果返回到本地去做算法的精細(xì)調(diào)試，從而有效提升自動(dòng)駕駛算法開發(fā)與測(cè)試的效率。
　　最后，完善的模擬仿真平臺(tái)應(yīng)該具備一個(gè)系統(tǒng)滿足全算法閉環(huán)驗(yàn)證，或者是任一算法開環(huán)驗(yàn)證，同時(shí)保持所有算法在系統(tǒng)內(nèi)的仿真一致性的能力，這是非常關(guān)鍵的一點(diǎn)。一套完善的自動(dòng)駕駛算法是預(yù)測(cè)、定位、感知、決策、控制等多個(gè)算法的融合，每個(gè)算法團(tuán)隊(duì)都可能有特別的需求。使用一套軟件來滿足算法不同階段的驗(yàn)證，滿足模型在環(huán)、軟件在環(huán)、硬件在環(huán)、車輛在環(huán)全流程的使用需求，不但能提供良好的用戶體驗(yàn)，還能避免跨軟件算法驗(yàn)證導(dǎo)致的仿真結(jié)果不一致的情況，這對(duì)自動(dòng)駕駛算法驗(yàn)證同樣非常重要。

　　騰訊TAD Sim 場(chǎng)景云仿真、虛擬城市云仿真相輔相成
　　針對(duì)自動(dòng)駕駛模擬仿真測(cè)試的需求以及行業(yè)痛點(diǎn)，以為自動(dòng)駕駛提供更加安全、高效的開發(fā)和測(cè)試方式為目標(biāo)，騰訊打造了一套內(nèi)置高精度地圖、虛實(shí)結(jié)合、線上線下一體的自動(dòng)駕駛模擬仿真平臺(tái)——TAD Sim。

　　TAD Sim集成了工業(yè)級(jí)的車輛動(dòng)力學(xué)模型、專業(yè)的游戲引擎、三維重建技術(shù)和虛實(shí)一體的交通流技術(shù)，可以完成感知、決策、控制算法等實(shí)車上全部模塊的仿真實(shí)驗(yàn)，同時(shí)支持單機(jī)和云端部署的方式，一套系統(tǒng)滿足全棧算法的使用需求；基于騰訊已經(jīng)完成的全國高速、快速路高精度地圖采集和制作，TAD Sim支持全國高速和快速路的仿真。
　　總結(jié)起來，TAD Sim有三大核心能力，首先是基于騰訊強(qiáng)大的游戲引擎能力運(yùn)行傳感器建模和標(biāo)定，能保證其三維場(chǎng)景的仿真以及傳感器的仿真具有業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的真實(shí)度和精準(zhǔn)度。其次，TAD Sim場(chǎng)景生成系統(tǒng)支持多種場(chǎng)景來源，除了比較常見的場(chǎng)景編輯器和回放型的路采數(shù)據(jù)仿真，還可以運(yùn)用大量路采數(shù)據(jù)訓(xùn)練交通流AI，生成真實(shí)度高、交互性強(qiáng)的場(chǎng)景AI，來進(jìn)行閉環(huán)仿真，大大提高路采數(shù)據(jù)的利用率。
　　最后，基于騰訊云服務(wù)，TAD Sim可以同時(shí)在本地和云端部署測(cè)試場(chǎng)景。其中云端部署包含了場(chǎng)景云仿真和虛擬城市云仿真兩種形式。這兩種形式相輔相成，不但能大大提升自動(dòng)駕駛算法測(cè)試效率，對(duì)算法的完善和迭代也有重要推動(dòng)作用。

　　具體來說，場(chǎng)景云仿真中每個(gè)節(jié)點(diǎn)是對(duì)單個(gè)場(chǎng)景的仿真，但可在云端同時(shí)運(yùn)行大量節(jié)點(diǎn)；而虛擬城市云仿真，可以加載一個(gè)城市級(jí)的高精度地圖，在上面部署上百萬輛的交通流車輛和上千臺(tái)自動(dòng)駕駛主車，去進(jìn)行24小時(shí)*7的不間斷的測(cè)試。通過虛擬城市云仿真的大規(guī)模測(cè)試，可以幫助我們尋找到自動(dòng)駕駛算法處理不好的場(chǎng)景，來進(jìn)行針對(duì)性的算法完善和測(cè)試。虛擬城市云仿真源源不斷地為場(chǎng)景云仿真補(bǔ)充場(chǎng)景庫，兩者形成互相促進(jìn)的作用。

　　模擬仿真平臺(tái)在研發(fā)、測(cè)試等領(lǐng)域正在被廣泛應(yīng)用 推動(dòng)自動(dòng)駕駛落地
　　在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，騰訊致力于做數(shù)字化的連接器和工具箱，騰訊自動(dòng)駕駛模擬仿真平臺(tái)也在和OEM廠商、測(cè)試場(chǎng)、政府機(jī)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟乃至科研機(jī)構(gòu)廣泛合作，推動(dòng)應(yīng)用落地。
　　去年底，騰訊自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)與國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車（長(zhǎng)沙）測(cè)試區(qū)合作建設(shè)“智能網(wǎng)聯(lián)汽車仿真實(shí)驗(yàn)室”，基于高精度地圖和三維重建技術(shù)，對(duì)長(zhǎng)沙測(cè)試區(qū)的地理全貌進(jìn)行數(shù)字化建模，實(shí)現(xiàn)在仿真環(huán)境下進(jìn)行安全、高效的智能汽車實(shí)驗(yàn)。
　　根據(jù)《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》，2025年我國將實(shí)現(xiàn)有條件自動(dòng)駕駛的智能汽車規(guī)模化生產(chǎn)?？梢灶A(yù)見在接下來的幾年中，自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈中的各方，都將一路疾馳。