1.1 自動駕駛場景仿真的背景

隨著人類社會信息化、智能化的不斷進步，智能汽車的應用領域已經成為衡量一個國家社會文明和科技進步的重要標志之一。然而，目前的交通情況復雜、車輛擁堵、事故頻發，為智能駕駛技術的應用和智能汽車產業的發展帶來了極大的挑戰。此外，由于世界各國社會和經濟環境千差萬別，各地區的道路環境和交通習慣也大相徑庭。中國的城市道路中快遞、外賣、行人混行情況普遍存在，對于自動駕駛汽車的感知決策能力提出了更高的要求。而且中國的道路交通標志、標線設置存在一些不規范情況，不同地區之間也有差別。國內與國外的交通標志標線顏色、文字說明等方面也存在差別，這些在短期內很難得到改變。上述種種問題使得自動駕駛產業鏈的全球化發展和技術交流面臨眾多實際問題。而自動駕駛汽車作為新興事物，對于道路測試的時間成本、各國對于自動駕駛的法律法規容忍度、極端場景及危險工況的測試安全性以及各國道路交通環境及習慣不同等問題，也都給自動駕駛系統研發測試帶來諸多困難。

目前自動駕駛汽車的開發落地需要大量的測試驗證，其測試不同于傳統系統，需要在各種干擾條件下測試自動駕駛的性能，包含道路、交通參與者、天氣、光照等各種條件因素。對于行業而言，即便算上那些允許進行測試的開放道路，目前能夠進行測試的場地和環境還是遠遠不夠。自動駕駛研發需要有極為龐大的數據進行支持。美國某研究機構有一項估算，一套自動駕駛系統至少需要經過約180億km的驗證才能達到量產條件。這表明組建一支100輛測試車構成的自動駕駛車隊，以40km/h的平均車速全天24小時不停歇地測試，也要花費大約500年的時間才能完成對于自動駕駛系統的測試。此外，雖然目前對于開放道路的測試可以驗證絕大多數場景，但對于自動駕駛系統在大雪、大雨、強風等極端場景下的安全性和可靠性的測試卻存在一定的被動性，并且出現極端場景的效率極低，成本巨大，還存有一定的危險性。因此，自動駕駛場景仿真成為行業剛需。

根據《中國自動駕駛仿真技術研究報告（2019）》的預測，未來5年仿真軟件與測試的國際市場總規模約在百億美元左右。2020年，由國家發展改革委、工業和信息化部等11部委聯合印發的《智能汽車創新發展戰略》也明確提到要實現突破復雜環境感知、重點支持研發虛擬仿真、軟硬件結合仿真、實車道路測試等技術和驗證工具，以及多層次測試評價系統、開展特定區域智能汽車測試運行及示范應用、驗證車輛環境感知準確率等工作內容的任務。

目前自動駕駛仿真已經被行業廣泛接受。例如美國自動駕駛領軍企業Waymo旗下的仿真平臺Carcraft每天在虛擬道路上行駛約2×107mile（約3200萬km），相當于在真實世界中行駛10年。截止2020年5月，Waymo已經模擬行駛了1.5×1010mile。除Waymo外，通用汽車公司旗下的Cruise以及AutoX、小馬智行等國內外自動駕駛解決方案商也在進行大量的仿真測試，以完善自己的自動駕駛系統，仿真測試已經成為自動駕駛商用最重要的測試。

基于場景的仿真測試是解決自動駕駛路測數據匱乏的重要技術路線。仿真測試主要通過構建虛擬場景，實現自動駕駛感知、決策規劃、控制等算法的閉環仿真測試，以滿足自動駕駛測試的要求。場景是自動駕駛仿真測試的基礎，場景對現實世界的覆蓋率越高，仿真測試結果越真實。而且自動駕駛汽車研發的不同階段對于場景的要求也不同，需要場景實現的測試功能也不同。

當前普通場景下的自動駕駛算法驗證已經比較完善，對于出現概率較低且存在一定危險性的極端場景，利用仿真平臺可以便捷生成，所以行業共識是加大仿真測試在自動駕駛測試中的占比。目前自動駕駛算法測試大約90%通過仿真平臺完成，9%在測試場完成，1%通過實際路測完成。仿真測試結果可以在封閉場地進行測試認證，此外在道路測試基礎上總結出危險場景，也可以反饋到仿真測試與封閉場地測試中，最終形成評價結果，逐步完善評價準則和測試場景庫，實現仿真測試、封閉場地測試、道路測試的測試閉環，推動技術迭代升級。

目前，以虛擬仿真、封閉場地、公開道路構建的智能網聯汽車三級評價體系，能夠有效地解決高里程測試要求的問題。聯合國WP.29自動駕駛GRVA工作組會議提出，虛擬仿真、場地測試、道路測試是智能網聯汽車量產落地的三個重要支柱（Three Pillars），如何有效利用不同的測評方法對產品進行性能評估、功能評估、等級評估和預期功能安全評估成為行業亟待解決的共性問題。

自動駕駛場景仿真技術以計算機技術為基礎，正進行著從數學物理仿真到高效能仿真的發展更迭，促使仿真技術在汽車行業應用日益廣泛。自動駕駛場景仿真是智能汽車技術發展的必由之路，它打破了制約智能化、網聯化汽車發展的屏障。自動駕駛場景仿真在自動駕駛產品市場化的最前端，有力地提高研發效率、提高社會安全性、降低研發成本、降低實車試驗危險。無論是國內外大型OEM、Tier1供應商，還是高校、科研院所、政府協管機構，均針對智能網聯技術展開了相關研究，同時也吸引更多社會智力資源加入智能網聯產業，共同構建智能網聯核心生態圈，促進智能網聯技術的轉型升級和產業化落地，促進國民經濟與汽車工業的持續穩定健康發展。