阿里達摩院對外發(fā)布全球首個(gè)自動(dòng)駕駛“混合式仿真測試平臺”，該平臺采用虛擬與現實(shí)結合的仿真技術(shù)，引進(jìn)真實(shí)路測場(chǎng)景和云端訓練師，模擬一次極端場(chǎng)景只需 30 秒，系統每日虛擬測試里程可超過(guò) 800 萬(wàn)公里，大幅提升自動(dòng)駕駛 AI 模型訓練效率。該技術(shù)將推動(dòng)自動(dòng)駕駛加速邁向 L5 階段。

　　路測是自動(dòng)駕駛落地的核心環(huán)節。研究顯示，自動(dòng)駕駛汽車(chē)需要積累 177 億公里的測試數據，才能保證自動(dòng)駕駛感知、決策、控制整個(gè)鏈路的安全性。傳統純虛擬仿真測試平臺能快速跑完自動(dòng)駕駛路測里程，但仍然面臨極端場(chǎng)景訓練效率低下的關(guān)鍵問(wèn)題：極端場(chǎng)景數據不足，就無(wú)法還原真實(shí)路況的不確定性，系統就無(wú)法精準應對真實(shí)路況的突發(fā)情況，自動(dòng)駕駛就難以實(shí)現進(jìn)一步突破。

　　達摩院首創(chuàng )自動(dòng)駕駛混合式仿真測試平臺解決了這一難題。該平臺打通了線(xiàn)上虛擬固定環(huán)境與線(xiàn)下真實(shí)路況不確定性的鴻溝。傳統仿真平臺難以通過(guò)算法模擬人類(lèi)的隨機干預，但在達摩院的平臺上，不僅可以使用真實(shí)路測數據自動(dòng)生成仿真場(chǎng)景，還可通過(guò)人為隨機干預，實(shí)時(shí)模擬前后車(chē)輛加速、急轉彎、緊急停車(chē)等場(chǎng)景，加大自動(dòng)駕駛車(chē)輛的避障訓練難度。

　　針對極端場(chǎng)景數據不足的問(wèn)題，該平臺可以任意增加極端路測場(chǎng)景變量。在實(shí)際路測中，復現一次極端場(chǎng)景的接管可能需要 1 個(gè)月的時(shí)間，但該平臺可在 30 秒內即完成雨雪天氣、夜間照明不良條件等特殊場(chǎng)景的構建和測試，每日可支持的場(chǎng)景構建數量達百萬(wàn)級。

　　行業(yè)專(zhuān)家指出，這一平臺規?；亟鉀Q了極端場(chǎng)景的復現難題，使得這些關(guān)鍵場(chǎng)景的訓練效率提高上百萬(wàn)倍，將推動(dòng)自動(dòng)駕駛加速邁向 L5 階段。
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