阿里達(dá)摩院對(duì)外發(fā)布全球首個(gè)自動(dòng)駕駛“混合式仿真測(cè)試平臺(tái)”，該平臺(tái)采用虛擬與現(xiàn)實(shí)結(jié)合的仿真技術(shù)，引進(jìn)真實(shí)路測(cè)場(chǎng)景和云端訓(xùn)練師，模擬一次極端場(chǎng)景只需 30 秒，系統(tǒng)每日虛擬測(cè)試?yán)锍炭沙^ 800 萬公里，大幅提升自動(dòng)駕駛 AI 模型訓(xùn)練效率。該技術(shù)將推動(dòng)自動(dòng)駕駛加速邁向 L5 階段。

　　路測(cè)是自動(dòng)駕駛落地的核心環(huán)節(jié)。研究顯示，自動(dòng)駕駛汽車需要積累 177 億公里的測(cè)試數(shù)據(jù)，才能保證自動(dòng)駕駛感知、決策、控制整個(gè)鏈路的安全性。傳統(tǒng)純虛擬仿真測(cè)試平臺(tái)能快速跑完自動(dòng)駕駛路測(cè)里程，但仍然面臨極端場(chǎng)景訓(xùn)練效率低下的關(guān)鍵問題：極端場(chǎng)景數(shù)據(jù)不足，就無法還原真實(shí)路況的不確定性，系統(tǒng)就無法精準(zhǔn)應(yīng)對(duì)真實(shí)路況的突發(fā)情況，自動(dòng)駕駛就難以實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步突破。

　　達(dá)摩院首創(chuàng)自動(dòng)駕駛混合式仿真測(cè)試平臺(tái)解決了這一難題。該平臺(tái)打通了線上虛擬固定環(huán)境與線下真實(shí)路況不確定性的鴻溝。傳統(tǒng)仿真平臺(tái)難以通過算法模擬人類的隨機(jī)干預(yù)，但在達(dá)摩院的平臺(tái)上，不僅可以使用真實(shí)路測(cè)數(shù)據(jù)自動(dòng)生成仿真場(chǎng)景，還可通過人為隨機(jī)干預(yù)，實(shí)時(shí)模擬前后車輛加速、急轉(zhuǎn)彎、緊急停車等場(chǎng)景，加大自動(dòng)駕駛車輛的避障訓(xùn)練難度。

　　針對(duì)極端場(chǎng)景數(shù)據(jù)不足的問題，該平臺(tái)可以任意增加極端路測(cè)場(chǎng)景變量。在實(shí)際路測(cè)中，復(fù)現(xiàn)一次極端場(chǎng)景的接管可能需要 1 個(gè)月的時(shí)間，但該平臺(tái)可在 30 秒內(nèi)即完成雨雪天氣、夜間照明不良條件等特殊場(chǎng)景的構(gòu)建和測(cè)試，每日可支持的場(chǎng)景構(gòu)建數(shù)量達(dá)百萬級(jí)。

　　行業(yè)專家指出，這一平臺(tái)規(guī)?；亟鉀Q了極端場(chǎng)景的復(fù)現(xiàn)難題，使得這些關(guān)鍵場(chǎng)景的訓(xùn)練效率提高上百萬倍，將推動(dòng)自動(dòng)駕駛加速邁向 L5 階段。
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