鲜为人知的自动驾驶仿真测试市场，正在成为自动驾驶企业最后的决战地。
2020年4月，阿里达摩院推出自己的自动驾驶仿真测试平台。至此，BAT和华为悉数进入自动驾驶仿真市场。国外头部企业谷歌Waymo、通用Cruise，以及小马智行、AutoX、文远知行等中国独角兽企业也已深扎在这一领域。
目前，很多自动驾驶头部企业已完成硬件和算法搭建，只差足够多的路测数据，而仿真测试能让真实路测积累的数据发挥千倍的训练效果。车企希望训练自己的ADAS模型（对应自动泊车、高速路行驶等），纷纷向IT巨头购买云资源和仿真服务。
据去年6月发布的《中国自动驾驶仿真技术研究报告》估计，仿真软件与测试将在5年内达到百亿美元的市场规模。在自动驾驶汽车真正落地的前夜，仿真测试市场将成为新的掘金地。
被AutoX创始人肖健雄形容为“最后的战场”的自动驾驶仿真路测市场，谁能跑到最后？
“日行百万公里”
无人车对路测数据的饥渴程度，用一组数据可以说明：特斯拉CEO马斯克认为，量产一套自动驾驶系统需要跑至少96亿公里，美国兰德智库则认为需要跑177亿公里，相当于在地球和太阳之间往返50多趟。
即使全球最领先的公司能调动100辆车以每小时40公里的速度进行全天路测，完成相应的真实路测也需要500年。要建立自动驾驶系统，全部倚赖真实路测数据是不可能完成的任务。
 Waymo的自动驾驶仿真图像 来源：Hard Copy AutoX创始人肖健雄博士在接受未来汽车日报采访时表示，如果有仿真测试，真实路测的效果可以被放大1000倍以上。
2016年，谷歌waymo的真实路测里程是483万公里，虚拟测试里程长达40亿公里。英伟达CEO黄仁勋也曾公开表示：如果工程师使用仿真测试系统，可以在5小时内完成48万公里的路测。
仿真技术就是在计算机建立的场景内，将真实控制器变成算法，训练自动驾驶算法不断学习的技术。如果每次调整算法，都要线下几十辆车的车队动辄跑数百公里来验证，成本未免过于高昂。有了仿真技术，就可以在计算机里做最初步的验证。
肖健雄告诉未来汽车日报：“无人车需要大量数据去喂，而目前自动驾驶公司已纷纷进入冲刺阶段，数据积累成为核心。”在过去一年里，他最关注的事就是增加真实数据和仿真数据的积累量级。
除了放大路测效果，仿真路测还能覆盖真实路测无法实现的极端情况，如恶劣天气、交通事故等。
智能驾驶通常被划分为ADAS（高级辅助驾驶系统，对应L2、L3级别）和自动驾驶（L3、L4级别）两条路线。前者的仿真路测较为简单，后者的难点在于解耦系统和建立架构。肖健雄告诉未来汽车日报：自动驾驶仿真的门槛颇高，只有本身是自动驾驶领先企业，才知道如何建立更好的仿真系统。
 自动驾驶仿真系统模块，模仿自动驾驶汽车的控制模块搭建 来源：51WORLD 目前，ADAS的仿真路测需求旺盛，在自动代客泊车、交通拥堵驾驶、园区物流等应用场景已经落地。按中国工信部要求，2020年基本ADAS自主份额要达到50%。高级别自动驾驶的仿真路测也进入研发冲刺阶段。多家头部仿真公司（都是国内初创企业？可以简称为仿真公司吗？）表示，他们的仿真器几乎是为中国路况量身定制。
仿真独角兽企业51WORLD智能驾驶与交通事业部负责人张帆告诉未来汽车日报，由于信息安全、地图安全、车辆生产一致性等考虑，中国必须有自己的仿真路测软件。
巨头悉数入局
包括BAT和华为在内的互联网巨头悉数入局，是仿真路测成为核心战场的标志。
在最先入场的百度，处于Apollo技术框架顶层的Apollo仿真引擎拥有海量实际路况和自动驾驶场景，基于大规模云端计算容量，目标是赋予开发者“日行百万公里”的训练能力。2020年3月，中国首个L4级自动驾驶开放测试基地在重庆开工，百度Apollo自动驾驶测试运营中心将设立，打造“虚拟仿真+封闭试验+开放测试”的全链条能力。
但多位行业头部玩家告诉未来汽车日报：百度仿真平台的开放较为有限，其出发点是为自己的研发服务，会把这一核心能力牢牢攥在手里，算法的匹配性也局限较大。还有玩家表示，如果过于倚赖百度，主机厂将沦为“造壳”的公司（指不掌握软件能力，只生产硬件），这让主机厂有所顾虑。
 百度Apollo技术框架 来源：百度Apollo 华为的自动驾驶仿真业务则更希望成为全栈能力的一环。2019年4月，华为云发布了自动驾驶云服务八爪鱼（Octopus），提供模型搭建、训练、仿真、标注等全生命周期服务。其中，仿真的核心卖点是“高并发实例处理能力”：提供超过1万个仿真场景，每日可测试虚拟里程超过500万公里，支持3000个实例并发测试。
行业人士告诉未来汽车日报，华为的仿真技术核心是要让开发者享受到全链条服务，仿真业务本身不是重点。一方面，仿真业务部署在华为云上，能促进云服务的使用，另一方面也能为华为MDC（移动数据中心）提供相应的软件，就像买了计算机要装系统，“而卖硬件才是华为的基本盘”。
| 
