智能交通行业的未来之镜自动驾驶仿真平台能否保证无人车安全
9月4日，滴滴宣布将在9月8日至15日暂停深夜服务，这一决定显然是对“温州滴滴事件”后期间安全问题的回应。这种紧急措施也让人们开始质疑：当人类司机因其本性而威胁乘客安全时，机器驾驶员是否能提供更高的保障？
近期频繁发生的网约车事故不仅提升了公众对自动驾驶汽车技术的期待，而且凸显了在实现自动化前需要通过更多安全考验。其中，自动驾驶仿真测试作为一个关键环节，对于确保无人车路测工作效率和质量至关重要。
所谓自动驾驶仿真测试，就是通过先进的传感器模拟、精细的地面建模、高级图形处理、复杂交通流模拟以及数字化算法来构建相似于实际环境的虚拟场景，从而完成无人车路测任务。这项技术可以极大地减少或替代真实世界中的测试需求，加快整个开发周期。
英伟达CEO黄仁勋曾指出，如果使用仿真测试系统，就可以在5小时内完成480,000公里路测。而Waymo官方披露，其2个月内累计行驶了322万公里，而如果采用同等时间进行仿真测试，那么这段时间足以覆盖33小时，即一天半。
正因为看到了这一优势，Waymo开发出了自己的Carcraft平台。在2016年的一年里，该平台上的25000辆虚拟车辆行驶了25亿英里。随着自动驾驶仿真测试的地位不断提高，不少公司如百度、蔚来等选择与全球20家主要供应商合作，以便获取这些企业提供的情报和服务。
分析这些公司，我们发现美国仍然占据领先地位，有8家企业占据总数40%，德国紧随其后有5家。中国虽然只有两家，但也表现出了潜力。此外，还有法国、西班牙、英国和荷兰各有一家参与者。
从成立时间来看，大多数公司（12家）成立于2010年之前，其中最早的是MSC Software，在1963年成立至今已超过55年的历史，其产品广泛应用于航空航天和其他领域。而较新的公司则主要集中在汽车领域。
每个仿真平台都拥有独特之处，如rFPro和51VR能够达到高度精确模拟，并且允许用户控制各种条件；Parallel Domain则能够快速生成城市场景；RightHook利用高精地图创建完整环境。但即使存在第三方供应商，大部分研发机构还是选择自建平台以满足自身需求。
例如，英伟达发布Drive Constellation系统，以及Intel与百度合作推出的责任敏感安全模型。此外，一些初创企业如Drive.ai和景驰科技也有自己建立的大型三维场景库用于训练，无人车每天可行驶22000公里。
对于此类巨头研发及搭载自家的芯片，可以有效推动业务发展并增加算法控制能力。而对于初创企业，由于开源解决方案无法完全满足他们特殊需求，他们往往会选择自主开发定制化解决方案。
尽管如此，即便拥有强大的仿真工具，也不能保证所有可能出现的情况都被包含，因为某些情况可能未曾被预料到。因此，即使拥有自己的Carcraft平台，Waymo仍然不会放弃实际路测，并且积累了一定的数据量，如965万公里到1287万公里之间。不过，即便这样，也还远远没有达到行业普遍认为至少需要161亿公里才能基本保证安全性的水平。因此，要想取代人类司机，还有很长的一条道路要走。
