自动驾驶下半场，腾讯如何构建中国解决方案？
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核心观点：
1、在自动驾驶发展的过程中，虚拟仿真技术将发挥着不可替代的作用，将是突破自动驾驶技术落地瓶颈的“利器”；
2、仿真软件作为自动驾驶研发过程中关键的核心技术之一，必须实现自主研发；
3、为实现本土化的自动驾驶，需不断强化适合中国市场和交通环境的自动驾驶虚拟仿真测试技术。
中国自动驾驶技术正处在由辅助驾驶向无人驾驶进化的新阶段。
“虽然特斯拉市值很高，但特斯拉不会改变世界。”同济大学汽车学院汽车安全技术研究所所长朱西产直言，就像手机的发展历程一样，其增加了通信的便利性，但其没有改变社会，只是到了智能手机时代就彻底改变了，智能汽车的发展同样如此，“停留在特斯拉这个层级的智能化，仅优化了驾驶员的驾驶体验，但是整个社会不会随之改变，而一旦实现无人驾驶，整个社会就会改变。”
智能驾驶汽车走向广泛应用的下半场已然开启。
“智能汽车的开发已经进入到了下半场，前几年主要在谈概念，现在概念都谈清楚了，就要认认真真地做事了。”在朱西产看来，中国要从汽车大国走向汽车强国，创新是关键，“尤其是车路云一体化的无人驾驶，由路端、交通设施端和云端平台支持的自动驾驶，这个也被称为‘中国方案’。”
“中国市场需求旺盛。”朱西产以无人送货市场为例：“国内的快递小哥规模大概有500万，一年的产值就有6千亿，如果能做出来替代快递小哥送货小车，此场景下的无人驾驶天生就有6千亿的市场在。”
需求不断增加的同时，行业面临的诸多挑战也日益凸显。
根据《中国自动驾驶仿真技术蓝皮书2020》（以下简称“蓝皮书”）分析，当前自动驾驶实车测试亟待解决的问题有：
自动驾驶量产需要的测试里程长、时间长、成本高；
极端场景、危险工况测试难，危险性大；相应交通法规及保险理赔机制缺失；
国际间技术竞争和标准不统一等。
在这一发展的过程中，虚拟仿真技术将发挥着不可替代的作用，也将是突破自动驾驶技术落地瓶颈的“利器”。
当前，从事自动驾驶技术研发的汽车企业、科技企业、测试评价和研究机构都在努力探寻用更低成本、高效率的虚拟仿真技术，替代自动驾驶算法的实际道路测试，将耗时耗力的实际道路测试，在虚拟仿真技术构建的数字孪生世界中完成。
根据蓝皮书发布的数据，目前自动驾驶算法测试大约90%用仿真平台完成，9%在测试场完成，1%通过实际路测完成。随着仿真技术水平的提高和应用的普及，行业旨在达到99.9%测试量通过仿真平台完成，封闭测试完成0.09％，最后0.01％进行实路测试，使自动驾驶研发更高效、经济。
自动驾驶仿真测试平台必须要具备几种核心能力：真实还原测试场景的能力、高效利用路采数据生成仿真场景的能力、云端大规模并行加速的能力，使得仿真测试满足自动驾驶全栈算法的闭环。
智能汽车已经成为全球车企竞争的焦点，而”中国方案“的实现离不开自主可控的开发工具。
在仿真技术领域众多玩家中，腾讯基于自身在地图、游戏、云计算、人工智能等领域的技术积累，自主研发了一套自动驾驶仿真平台TAD Sim，其通过完整的模型在环、软件在环、硬件在环、车辆在环的测试验证体系，可覆盖完整的汽车“V字开发流程”。
制图人：亿欧汽车分析师 何奇
“自动驾驶的测试验证是需要大量的虚拟仿真测试的，主要包括传统的路测，对时间、成本要求比较高。”腾讯自动驾驶仿真技术总监孙驰天表示，腾讯构建的自动驾驶的仿真系统，通过参数化以及AI交通流的方式，可以生成千变万化的测试场景。
同时，在使用腾讯仿真系统过程中，可以将自动驾驶研发迭代的节奏和方式融入到了传统的方式中，满足传统厂商的开发方式同时，支撑自动驾驶快速研发和迭代的节奏。
亿欧汽车了解到，基于场景库的仿真测试也非常的重要，其可以实现自动驾驶感知、决策规划、控制等算法的闭环仿真测试，满足自动驾驶测试的要求。测试场景库是智能网联汽车研发与测试的基础和关键数据依据，其丰富性、交互性、无限性、扩展性等特性将直接影响到自动驾驶测试的效果和边界。
目前，国内中汽数据、中国汽车工程研究院等研究机构、腾讯TAD Sim等科技公司均已建立起了各自的场景数据库。在此基础上，利用云加速仿真，可以进一步提高测试效率。
制图人：亿欧汽车分析师 何奇
据悉，腾讯TAD Sim的场景库覆盖超过2000种场景类型，可以泛化生成万倍以上丰富场景，在云端高并发运行具备每日1000万公里以上的测试能力。
中国作为世界最大的汽车生产与消费市场，也是培育自动驾驶技术发展的沃土，而仿真软件作为自动驾驶研发过程中关键的核心技术之一，必须实现自主研发。为实现本土化的自动驾驶，需不断强化适合中国市场和交通环境的自动驾驶虚拟仿真测试技术。
“我担心每个车企自己从头到尾像特斯拉一样去做，最后谁也追不上特斯拉。”朱西产坦言，传统车企独立实现单车智能很简单，但是“车路云”协同就需要互联网企业和传统车企共同开发，数字孪生构成的“车路云”系统能够帮助“中国方案”的实现。
