憑借全年無休的對自動駕駛車輛進(jìn)行訓(xùn)練，相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，截至2019年這一模擬器的測試?yán)锍桃呀?jīng)突破了100億英里，幾乎是Waymo自動駕駛汽車10年來真實(shí)路測里程的約500倍。

而去年3月，英偉達(dá)也上市了云自動駕駛仿真平臺Drive Constellation。該平臺利用照片級真實(shí)感模擬，基于云系統(tǒng)測試，不僅能創(chuàng)建大量不同的測試環(huán)境，而且能夠模擬各種極端天氣和突發(fā)狀況。

借助Drive Constellation，測試者可以對數(shù)十億英里的自定義場景和極端情況進(jìn)行測試，既能大大穩(wěn)定自動駕駛汽車的算法和性能，同時也能大大縮小測試所需花費(fèi)的時間和成本。

除此之外，騰訊基于自身強(qiáng)大的游戲引擎，也開發(fā)了虛實(shí)一體的自動駕駛模擬仿真平臺TAD Sim。綜合來看，參與到這一領(lǐng)域的玩家涉及到汽車、互聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、高精地圖等不同領(lǐng)域，它們雖處于同一戰(zhàn)場，但在測試技術(shù)上各有側(cè)重。

阿里或?qū)⒅睋敉袋c(diǎn)打破格局

那么，在玩家云集的自動駕駛仿真測試場上，阿里的產(chǎn)品又有何優(yōu)勢呢？未來，其發(fā)展前景又在哪里呢？能否突出重圍引領(lǐng)國內(nèi)自動駕駛應(yīng)用崛起呢？

其實(shí)，就市場上已有的模擬仿真測試平臺來看，大部分還是停留在純虛擬層面，它們基本脫胎于游戲之中，雖然能快速跑完測試?yán)锍�，但在面對極端場景的訓(xùn)練效率比較低下，同時對于真實(shí)路況的還原也不夠準(zhǔn)確，測試難以取得理想中的效果。

而阿里的自動駕駛仿真測試平臺采用了混合式測試。簡而言之就是既可以使用真實(shí)路測數(shù)據(jù)自動生成仿真場景，也可以認(rèn)為干預(yù)進(jìn)行實(shí)時改造。這樣的測試不僅加大了訓(xùn)練難度和真實(shí)性，同時也讓訓(xùn)練更具有針對性。

基于此，阿里的技術(shù)優(yōu)勢是比較明顯的。再加上目前國內(nèi)入局自動駕駛仿真測試領(lǐng)域的玩家并不多，大多數(shù)企業(yè)都是與國外進(jìn)行合作，在這樣的情況下，阿里在國內(nèi)的發(fā)展空間也很大。

因此可以預(yù)見，未來隨著阿里自動駕駛仿真測試平臺為國內(nèi)越來越多企業(yè)認(rèn)可和應(yīng)用，我國的自動駕駛發(fā)展或?qū)⒂瓉磉M(jìn)一步提速，自動駕駛應(yīng)用也將進(jìn)一步走向落地和成熟。