1.1 自动驾驶场景仿真的背景

随着人类社会信息化、智能化的不断进步，智能汽车的应用领域已经成为衡量一个国家社会文明和科技进步的重要标志之一。然而，目前的交通情况复杂、车辆拥堵、事故频发，为智能驾驶技术的应用和智能汽车产业的发展带来了极大的挑战。此外，由于世界各国社会和经济环境千差万别，各地区的道路环境和交通习惯也大相径庭。中国的城市道路中快递、外卖、行人混行情况普遍存在，对于自动驾驶汽车的感知决策能力提出了更高的要求。而且中国的道路交通标志、标线设置存在一些不规范情况，不同地区之间也有差别。国内与国外的交通标志标线颜色、文字说明等方面也存在差别，这些在短期内很难得到改变。上述种种问题使得自动驾驶产业链的全球化发展和技术交流面临众多实际问题。而自动驾驶汽车作为新兴事物，对于道路测试的时间成本、各国对于自动驾驶的法律法规容忍度、极端场景及危险工况的测试安全性以及各国道路交通环境及习惯不同等问题，也都给自动驾驶系统研发测试带来诸多困难。

目前自动驾驶汽车的开发落地需要大量的测试验证，其测试不同于传统系统，需要在各种干扰条件下测试自动驾驶的性能，包含道路、交通参与者、天气、光照等各种条件因素。对于行业而言，即便算上那些允许进行测试的开放道路，目前能够进行测试的场地和环境还是远远不够。自动驾驶研发需要有极为庞大的数据进行支持。美国某研究机构有一项估算，一套自动驾驶系统至少需要经过约180亿km的验证才能达到量产条件。这表明组建一支100辆测试车构成的自动驾驶车队，以40km/h的平均车速全天24小时不停歇地测试，也要花费大约500年的时间才能完成对于自动驾驶系统的测试。此外，虽然目前对于开放道路的测试可以验证绝大多数场景，但对于自动驾驶系统在大雪、大雨、强风等极端场景下的安全性和可靠性的测试却存在一定的被动性，并且出现极端场景的效率极低，成本巨大，还存有一定的危险性。因此，自动驾驶场景仿真成为行业刚需。

根据《中国自动驾驶仿真技术研究报告（2019）》的预测，未来5年仿真软件与测试的国际市场总规模约在百亿美元左右。2020年，由国家发展改革委、工业和信息化部等11部委联合印发的《智能汽车创新发展战略》也明确提到要实现突破复杂环境感知、重点支持研发虚拟仿真、软硬件结合仿真、实车道路测试等技术和验证工具，以及多层次测试评价系统、开展特定区域智能汽车测试运行及示范应用、验证车辆环境感知准确率等工作内容的任务。

目前自动驾驶仿真已经被行业广泛接受。例如美国自动驾驶领军企业Waymo旗下的仿真平台Carcraft每天在虚拟道路上行驶约2×107mile（约3200万km），相当于在真实世界中行驶10年。截止2020年5月，Waymo已经模拟行驶了1.5×1010mile。除Waymo外，通用汽车公司旗下的Cruise以及AutoX、小马智行等国内外自动驾驶解决方案商也在进行大量的仿真测试，以完善自己的自动驾驶系统，仿真测试已经成为自动驾驶商用最重要的测试。

基于场景的仿真测试是解决自动驾驶路测数据匮乏的重要技术路线。仿真测试主要通过构建虚拟场景，实现自动驾驶感知、决策规划、控制等算法的闭环仿真测试，以满足自动驾驶测试的要求。场景是自动驾驶仿真测试的基础，场景对现实世界的覆盖率越高，仿真测试结果越真实。而且自动驾驶汽车研发的不同阶段对于场景的要求也不同，需要场景实现的测试功能也不同。

当前普通场景下的自动驾驶算法验证已经比较完善，对于出现概率较低且存在一定危险性的极端场景，利用仿真平台可以便捷生成，所以行业共识是加大仿真测试在自动驾驶测试中的占比。目前自动驾驶算法测试大约90%通过仿真平台完成，9%在测试场完成，1%通过实际路测完成。仿真测试结果可以在封闭场地进行测试认证，此外在道路测试基础上总结出危险场景，也可以反馈到仿真测试与封闭场地测试中，最终形成评价结果，逐步完善评价准则和测试场景库，实现仿真测试、封闭场地测试、道路测试的测试闭环，推动技术迭代升级。

目前，以虚拟仿真、封闭场地、公开道路构建的智能网联汽车三级评价体系，能够有效地解决高里程测试要求的问题。联合国WP.29自动驾驶GRVA工作组会议提出，虚拟仿真、场地测试、道路测试是智能网联汽车量产落地的三个重要支柱（Three Pillars），如何有效利用不同的测评方法对产品进行性能评估、功能评估、等级评估和预期功能安全评估成为行业亟待解决的共性问题。

自动驾驶场景仿真技术以计算机技术为基础，正进行着从数学物理仿真到高效能仿真的发展更迭，促使仿真技术在汽车行业应用日益广泛。自动驾驶场景仿真是智能汽车技术发展的必由之路，它打破了制约智能化、网联化汽车发展的屏障。自动驾驶场景仿真在自动驾驶产品市场化的最前端，有力地提高研发效率、提高社会安全性、降低研发成本、降低实车试验危险。无论是国内外大型OEM、Tier1供应商，还是高校、科研院所、政府协管机构，均针对智能网联技术展开了相关研究，同时也吸引更多社会智力资源加入智能网联产业，共同构建智能网联核心生态圈，促进智能网联技术的转型升级和产业化落地，促进国民经济与汽车工业的持续稳定健康发展。