文 | 于胜越

在亚利桑那州梅萨的南隆摩街和西南大街的拐角处有一个左转黄灯，自动驾驶行业内的人士习惯戏称它为“死亡之地”，因为这种类型的路口对于人类和无人车来说都是非常棘手的。司机进入五个方向的路口后，要在车流里找到缝隙通过。 过早左转可能会造成危险，太晚转弯可能会阻碍交通。

Waymo花费了大量的功夫训练自家无人车顺利通过此路口。这种训练方式，并非传统意义上的路测，而是自动驾驶模拟测试。

*Waymo 重构的东部山谷

Waymo通过定制传感器套件构建了一个详细的虚拟现实版东部山谷，让无人车在模拟器中一次又一次的训练如何通过路口。这个虚拟路口，拥有与现实相同的尺寸、车道线、路肩和左转黄灯。Waymo无人车可以在这个虚拟版拐角处练习数千次，在复杂的车流中找到合适的时机插入。

上述左转黄灯的例子，经常被Waymo提起，用来阐述自家自动驾驶汽车如何通过模拟测试来升级算法，征服一个个“死亡之地”。

如今，进行模拟测试已经成为Waymo无人车开展公共道路路测前必做的项目。Waymo 高级软件工程师 James Stout近日透露了公司模拟器Carcraft的部分数据：累计50 亿英里模拟测试里程、25000台虚拟的自动驾驶汽车、每天800万英里的行驶里程、年超25亿英里的数据，几十亿级的模拟里程数据的背后，折射着Waymo对模拟测试的重视。

目前行业内逐渐达成共识，模拟成为每一位自动驾驶玩家的技术储备。即使自动驾驶里程已经达到800万英里，拥有10年自动驾驶经验的Waymo依旧非常依赖模拟测试；百度阿波罗也早早将仿真平台作为其主要的核心技术；AutoX创始人肖健雄也将仿真作为无人车量产的4大技术储备之一；Roadstar.ai、Pony.ai等诸多自动驾驶初创公司都在自主研发模拟器。

为什么自动驾驶公司都自主研发模拟器？

模拟测试对自动驾驶系统的积极作用，行业政策的规定，以及市场趋势的变化，促使模拟器成为自动驾驶玩家必备。总观整个自动驾驶行业内，初创公司也好，资深玩家也罢，凡是与自动驾驶有关的公司几乎都开始布局自己的模拟器。

从自动驾驶技术方面讲，随着越来越多的公司将自动驾驶汽车量产提上日程，无人车在公共道路上行驶必须要面对诸多不确定的环境。纵然加州湾区每天有诸多公司的自动驾驶汽车在路测，但这些先进的自动驾驶技术仅局限在极其有限的条件和道路环境下进行测试，而限定环境测试并不能保证相关技术的安全性和稳定性。面对一些突发情况，例如行人闯进马路、汽车逆行、前方发生道路事故等等突发状况时，自动驾驶汽车并不能保证可以做出正确的判定。否则，今年3月份的Uber行人致死事件就不会出现出了……

模拟器为厂商们提供了无风险环境下测试和更新自动驾驶软件算法的工具，加速了自动驾驶汽车的生产周期，公司可以在虚拟环境中提前测试自动驾驶汽车，确保其在现实世界可以安全上路。

虚拟环境中测试算法的功能促使模拟器成为自动驾驶公司基础构架的一部分，它和无人驾驶系统紧密结合，这也“逼迫”与自动驾驶系统有关系的公司把模拟测试提上日程。

虽然业内有英特尔的CARLA、微软的AirSim等开源式自动驾驶平台模拟器，但开源平台需对接诸多合作方，不一样的软硬件设备，耗费精力，进展缓慢。因各家架构不同、传感器方案不同，开源平台很难将传感器模拟做到真正的通用化。有行业人士表示，各家自动驾驶系统的解决方案在硬件、软件、算法上不尽相同，为了更加适配自家自动驾驶系统，大多数公司选择自主研发模拟器。且开源模拟器目前并没有成熟的解决方案，在开源的基础上修改，自动驾驶公司需要耗费更多的精力。

如今，一些地方对模拟驾驶的把控也已经上升到政策上。例如加利福尼亚州，立法机构要求公司在获批公共路测自动驾驶汽车之前，必须证明已在其设计的模拟环境通过测试。