自动驾驶落地前夜，BAT和华为悉数入局"最后的战场"

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　　来源：36氪·未来汽车日报

　　作者 | 牛耕

　　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。

　　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。

　　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。

　　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”。

　　腾讯的仿真业务与华为相似，都服务于L2、L3级别自动驾驶，面向主机厂商。2019年11月，腾讯发布了自动驾驶仿真系统TAD Sim，其卖点是使用专业游戏引擎、工业级车辆动力学模型、虚实一体交通流等技术，“让虚拟场景无限接近真实世界”。

　　有行业人士告诉未来汽车日报，腾讯的基本盘在于卖云服务，很多车企都有自主开发ADAS系统的需求，对云服务有很大需求，腾讯正好布局场景。腾讯的短板在于没有深厚的自动驾驶技术储备，也无法形成HiL（硬件在环）能力。

　　2020年4月，最晚入局的阿里通过达摩院发布了“混合式仿真测试平台”。官方信息称，这一平台的卖点在于打通了线上固定环境与线下真实路况的鸿沟，能够模仿人类的随机干预。阿里宣称，该平台将推动自动驾驶走向L5量级，但目前公布的细节很少，也未确定是否对外开放。

　　除了BATH，自动驾驶头部公司也在布局仿真路测。

　　谷歌旗下自动驾驶公司Waymo的仿真测试软件Carcraft并不对外开放，而是服务于自己车型的大规模测试，目前已完成100亿英里（161亿公里）的仿真路测。2019年底，Waymo收购了英国公司Latent Logic，用于仿真模拟技术的提高。

　　通用旗下Cruise的仿真平台同样不对外开放，由著名游戏开发者Tom Boyd统领。比起仿真路测里程，Cruise更强调路测的”质量“，也就是覆盖足够多的场景。Cruise还建立了一座虚拟的城市，来模拟“不守规矩的行人和开车乱窜的驾驶员”。

　　张帆告诉未来汽车日报，市场上主要有三类企业：一类是以百度、Waymo为代表的头部公司，本身对仿真工具有很强需求；第二类是主机厂，有需求但没工具，会考虑使用腾讯或华为的工具，或干脆买小公司（例如上汽通过收购推出的仿真计算云SSCC）；第三类是纯商业仿真公司，只服务于车厂。

　　就技术能力而言，张帆认为，除了BATH、Waymo等巨头，AutoX、文远知行、小马智行等聚焦L4的头部企业也多已完成硬件和算法的搭建，只差足够多的数据来训练算法。这些企业也在瓜分国内主机厂，以战略合作形式提供仿真能力。

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