看到下面這張圖，你覺得我今天想聊的主題是什么？是不是以為來錯了片場，覺得這像是GTA5或者絕地求生那樣的游戲？當然不是，首先我是個顏值主播，不對，我是個汽車編輯，肯定是關于汽車的話題。這張截圖來自知名模擬駕駛領域公司rFpro推出的，基于VR場景的自動駕駛訓練系統。區別于目前的主流自動駕駛仿真平臺，它的畫面更加立體，更像是一款開放式地圖游戲，因此算法精度也會更高。

說到這，大家或許會有個疑惑，自動駕駛仿真平臺是什么？這看起來明明就像是一款游戲呀！其實，我們也可以把它當做一款游戲，只不過這是一款為自動駕駛工程師創造的游戲。這款游戲有什么特別的呢？回答這個問題之前，我們舉個例子，今年4月，巴黎圣母院被燒毀，一款名為《刺客信條：大革命》的游戲在重建中被寄予了厚望，因為它可以提供完整的巴黎圣母院3D地圖模型。

很多游戲的場景都是來源于真實的世界，可以理解為將現實場景數字化，創造出3D數字模型。有些游戲為了讓場景更逼真，甚至將光線、氣壓、重力、慣性、地轉偏向力等現實世界的物理特征也考慮進去了。拿賽車游戲為例，塵埃系列、極品飛車系列不僅復刻了紐北、勒芒等知名賽道，還在游戲中高度還原了真實世界里車輛的物理屬性，圓了眾多玩家一個開著保時捷911跑紐北刷圈速的夢想，體驗了911在紐北賽道的過彎極限和加速性能。

既然游戲可以高度還原路面場景及車輛的物理屬性，何不用來做一些有意義的事情，例如自動駕駛仿真平臺。我之前說過，人工智能需要大量的數據來喂養，人類在地球上生存了幾萬年，之前一直是食物鏈中的消費者，人工智能的出現，使得人類第一次成為了食物鏈中的生產者，通過不斷地路試，產生試驗數據來喂養人工智能，“懶惰”的人類自然不喜歡辛辛苦苦給人工智能弄吃的，所以自動駕駛仿真平臺就產生了。

相對于自動駕駛路試而言，仿真平臺的試驗成本更低，效率更高。甚至我可以說，自動駕駛測試的未來必然是仿真平臺，為什么？因為它可以解決自動駕駛路試所無法解決的問題。傳統自動駕駛由于安全的考量，所以極端天氣下（如大霧、暴雪等）是會停止或減少測試量的。然而，對自動駕駛而言，極端天氣下的路試數據才是最有價值的。只有極端天氣，才能更好檢測出雷達、攝像頭等傳感器是否存在缺陷，算法是否有BUG。極端天氣下路試會有危險，但看不到危險，人工智能就無法成長，這將是一個悖論，只有仿真平臺可以解決。

特別是Uber自動駕駛發生命案之后，各大自動駕駛企業的路試變得更為謹慎，也更加堅定了仿真平臺測試這一路線。英偉達、大陸等大佬也紛紛開始搭建自動駕駛仿真平臺，自動駕駛巨頭Waymo也開發了自己的仿真平臺。國內企業百度、Panosim、51VR也在近年發布了仿真平臺，甚至是國內游戲巨頭騰訊，也多次表示將利用自己在游戲領域的優勢，將仿真平臺作為布局自動駕駛的切入點。總得來看，雖然自動駕駛仿真平臺領域，不乏中國企業的影子，但優勢依然緊緊攥在美國和德國企業手上。

即使自動駕駛仿真平臺發展迅猛，但想要徹底取代自動駕駛路試，還有很長的路要走。例如想要盡可能縮小仿真測試和路試之間的差距，就對圖像渲染效率、數據傳輸速度、龐大數據量的計算能力等提出了更高的要求，而受制于當下硬件水平，這些問題并不能很好地解決。

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