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觀察者網訊（文/胡毓靖 編輯/莊怡）一輛自動駕駛汽車，要經過多少測試，才能真正上路？

根據美國蘭德公司的研究，自動駕駛汽車需要在真實或者虛擬環境中至少進行110億英里（177億公里）的里程測試，才能證明自動駕駛系統比人類駕駛員更可靠。

照這個里程，假設由100輛車組成的車隊，每年365天每天24小時不間歇以40km/h的平均速度進行測試，大概需要500年。

不光成本難以估算，可能你我都等不到這一天了。

更現實的方法是，把自動駕駛的測試放到虛擬環境下進行。比如自動駕駛汽車研發公司waymo將測試置于虛擬城市和虛擬仿真系統carcraft中，據The verge報道，截至2021年，waymo已經在虛擬環境中完成了150億英里的自動駕駛測試，而實際道路測試的里程距離只有2000萬英里。

在國內，百度、騰訊、華為、阿里等科技企業均已加入仿真測試的探索，其目的也是為了進入市場龐大的汽車行業，建立更大的數據平臺，形成新的業務增長點。

給汽車戴上VR眼鏡

襄陽達安汽車檢測中心的《數字孿生自動駕駛測試評價體系》最近成功入選了“2021中國5G+工業互聯網典型應用案例”，后者展示我國新一輪技術革命和產業變革下，數字化轉型切口下的5G+智慧平臺賦能的典型案例。

國家汽車質量監督檢驗中心(襄陽) 工信部數字孿生測試體系建設項目

簡單理解這個數字孿生自動駕駛測試的原理，就像是“給一輛實車戴上了一個AR眼鏡或者VR頭盔”，通過虛擬信號不斷給自動駕駛汽車做“陪練”，讓汽車的安全驗證更靠譜。

“它本質是（汽車）在一個空曠場地內跑，但是通過我們給它注入各種各樣的虛擬信號，它會以為自己在全國各地各種各樣的場景去運行，只不過周圍環境是虛擬的，通過這樣我們可以更適合觀察它對于各種各樣場景的反應，而且這樣很安全。因為不會出現碰撞，對他沒剎住把車或者是那種假人假車給撞壞了這種情況發生”，負責開發這個仿真系統的騰訊自動駕駛仿真技術總監孫馳天向我們通俗地解釋道。

孫馳天介紹，目前騰訊自動駕駛虛擬仿真測試平臺TAD Sim2.0可以每天測試1000萬公里，以虛擬場景中的算法回歸測試為主，另外通過虛擬城市補齊測試中的長尾細節。

至于為什么要做仿真測試，而不是真實路測，就要談到自動駕駛測試的場景測試和成本效率方面的問題。

簡要理解自動駕駛測試的過程，首先是通過車載傳感器（攝像頭、雷達）感知周圍的道路、其他車輛、行人、障礙物等，傳感器在感知過程中會產生的海量數據，而如此龐大的數據需要車端將數據回傳至云端，然后通過算法標注，判定車輛的行駛。

虛擬仿真生成的一群動物過馬路的場景

不同場景下產生的數據是完善自動駕駛算法和系統的重要基礎，但受限于真實路測的成本、效率和安全風險等因素，目前自動駕駛算法測試大約90%用仿真平臺完成，9%在測試場完成，只有1%通過實際路測完成。

此外，盡管真實路測能很好體現測試的隨機性、復雜性和典型性，但是現實場景沒有窮盡，復雜且難以預測，而真正對自動駕駛安全驗證有高度價值的是極端場景（corner case），也就是還原真實路況不確定性的交通事故、惡劣天氣等特殊情況，很難在真實路測中應測試需求再現，只能通過仿真完成。

在測試效率上，虛擬仿真的優勢也更為明顯。前面已經提及TAD Sim2.0可以每天進行1000萬公里的測試，而且自動駕駛的車輛可大量部署，進行7×24不間斷測試。

另外被視為虛擬仿真測試落地最快的美國自動駕駛領軍企業Waymo旗下的仿真平臺Carcraft，每天可在虛擬道路上行駛約2000萬英里，相當于在真實世界中行駛10年，而截至2021年，waymo已經在虛擬環境中完成了150億英里的自動駕駛測試，而實際道路測試的里程距離只有2000萬英里。

值得注意的是，由于自動駕駛有級別之分，目前行業仍在L2（部分自動駕駛）到L3（特定條件下的自動駕駛）階段，而自動駕駛測試也依級別不同而要求不同。

孫馳天透露，騰訊虛擬仿真測試不同自動駕駛級別的車型的測試里程差別很大，越往高級別測試里程越大。“說實話我們并沒有統計過我們有多少（累計里程），但自動駕駛級別每上升一級，測試里程都要高幾十倍到上百倍”。

除了場景上的仿真測試，虛擬城市是孫馳天團隊提升測試效率的另一項嘗試。孫馳天表示，虛擬城市的測試基于高精度地圖運行，通過云計算的擴展來運行更大的城市。

“對于我們來說，目前技術上還不存在問題，就是（算力）資源消耗問題”，“你可以理解為我們做了一個高逼真的虛擬城市游戲，里面有非常多的actor（角色），人和車都有自己的運行邏輯”，孫馳天說道。