不少小伙伴都想知道关于汽车原始设备制造商严重依赖自动驾驶的虚拟仿真测试。和一些oem汽车的相关题，今天小编为大家带来详细的解说。
随着自动驾驶量产的临近，各大汽车整车厂也在加快相关技术的测试和验证。
在近日举行的奥迪Q8SUV发布会上，德国奥迪宣布将于2021年基于Aicon概念车打造并推出首款自动驾驶汽车。
近日，奥迪宣布与以色列自动驾驶模拟测试初创公司Cognata合作，加速自动驾驶技术的发展。后者的模拟可以提供多种测试场景，包括通过复制真实城市来模拟现实世界情况的交通模型。
Cognata的仿真提供的解决方案利用人工智能、深度学习、计算机视觉和其他技术来验证自动驾驶汽车的性能和功能可扩展性。
今年早些时候，Cognata宣布推出用于自动驾驶车辆验证的基于云的模拟引擎，Nvidia和微软提供了该技术。
Cognata在2017年获得了500万美元的融资。投资者包括ManivMobility（主要是捷豹路虎和法雷奥等汽车原始设备制造商和零部件制造商）以及空中客车公司的风险投资。
现有汽车要走向自动驾驶，需要整车厂、自动驾驶公司等各类技术解决方案公司的努力，以及不断检验实验结果和对称调试优化。
道路测试无疑是最直接的方法，但由于汽车的重量和速度，在现实场景中进行测试会带来严重的安全风险，尤其是在技术成熟之前。但由于没有进行过实际的道路行驶测试，技术更新和升级显得非常困难。
尤其是今年上半年，Uber自动驾驶汽车在亚利桑那州坦佩造成全首例自动驾驶汽车死亡事故后，业界对是否应该进行自动驾驶汽车测试提出质疑。技术成熟前的道路，反思与探讨。
NVIDIA随后宣布推出名为“NVIDIADRIVEConstellation”的基于云的自动驾驶汽车测试系统，这是一个使用真实模拟并基于两台不同服务器的计算。
第一个服务器运行NVIDIADRIVESim软件，该软件用于模拟自动驾驶车辆的传感器，包括摄像头、激光雷达和雷达。第二台服务器搭载了NVIDIADRIVEPegasusAI汽车计算。该可以运行完整的自动驾驶汽车软件堆栈并处理模拟数据，就像来自道路上的汽车传感器一样。
NVIDIA首席执行官黄仁勋表示，使用模拟测试系统，工程师可以在不到5小时的时间内完成约48万公里的道路测试。
业内人士表示，仿真测试是加快当前自动驾驶技术发展的关键工具，也是验证产品、证明安全性的必要工具。
业界认为，汽车制造商需要100亿英里的试驾数据来优化自动驾驶系统，根据当前的现实驾驶能力，这可能需要数年时间才能达到。
对于传统的汽车功能，汽车制造商通常需要积累5亿至10亿英里的无事故里程才能投入生产。
此前，百度自动驾驶测试负责人邢亮也表达了类似的观点，他表示，以目前的自动驾驶技术，很难同时识别所有道路交通标志并收集道路各个角落的示例。为了尽可能完整地进行测试，您应该使用特定的场景库对测试车辆进行虚拟测试。
例如，谷歌子公司Waymo正在投资大量自动驾驶汽车进行真实道路测试，同时也使用模拟引擎进行自动驾驶的虚拟道路测试。
Waymo在Google的虚拟城市“Carcraft”中部署了25,000辆虚拟测试车辆，2016年该车辆每天几乎能够行驶25亿英里。
几年前，通用汽车也使用这些虚拟模拟测试来验证他们的“超级巡航技术”。它包括全新的360高速模拟器，为测试人员提供360度无盲点高清投影，并利用更新反馈和屏幕刷新技术帮助他们快速测试和更新系统，进一步缩短开发周期。
最近，包括Cognata在内的多家初创公司正在参与自动驾驶虚拟仿真测试的开发。Metamoto是一家硅谷初创公司，去年在A轮融资中筹集了200万美元，该公司还宣布与MobisNorthAmerica合作开展“模拟即服务”虚拟模拟测试项目。
该可支持激光雷达、摄像头、雷达、GPS、IMU等多种传感器的精确仿真。客户可以在一个周期内累积数十亿英里的验证工作，远远超出实际测试多个数量级。
公司代表表示，Metamoto的仿真产品可以帮助工程师每天完成数百万次自动驾驶系统测试，并智能探索极端条件下的参数范围和性能极限。
还有中国成立的虚拟仿真测试公司RealDrive，该公司推出的自动驾驶虚拟现实仿真Cybertron-Zero，提供基于云计算和仿真加速技术的自动驾驶构建高度真实的道路交通模拟环境为并测试。自动驾驶汽车每天可以在虚拟环境中行驶数百万公里，并经历各种复杂的运行条件。
RealDrive目前的合作伙伴包括宝马、威马汽车、零跑汽车、阿里巴巴、国家智能网联汽车上海试点示范区等。公司创始人陈路毕业于浙江大学竺可桢学院和CAD与CG国家重点实验室混合班，获得虚拟现实图形学博士学位，曾就职于中科院通用汽车、宝马中国。技术中心等
当然，虚拟仿真测试并不能解决量产中最终测试的挑战。
Momenta创始人曹旭东此前表示，无人仿真可以通过算法生成感知和决策数据，减少数据采集和测试车辆的数量，降低研发成本。
当然，无人值守模拟也有其缺点。例如，模拟中生成的感官数据与真实数据之间存在差异，模拟规则是由人类创建的。许多故障场景只是人们思维的盲点，无法通过模拟发现。
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