阿里達摩院對外發(fā)布全球首個自動駕駛“混合式仿真測試平臺”，該平臺采用虛擬與現(xiàn)實結(jié)合的仿真技術(shù)，引進真實路測場景和云端訓(xùn)練師，模擬一次極端場景只需 30 秒，系統(tǒng)每日虛擬測試?yán)锍炭沙^ 800 萬公里，大幅提升自動駕駛 AI 模型訓(xùn)練效率。該技術(shù)將推動自動駕駛加速邁向 L5 階段。

　　路測是自動駕駛落地的核心環(huán)節(jié)。研究顯示，自動駕駛汽車需要積累 177 億公里的測試數(shù)據(jù)，才能保證自動駕駛感知、決策、控制整個鏈路的安全性。傳統(tǒng)純虛擬仿真測試平臺能快速跑完自動駕駛路測里程，但仍然面臨極端場景訓(xùn)練效率低下的關(guān)鍵問題：極端場景數(shù)據(jù)不足，就無法還原真實路況的不確定性，系統(tǒng)就無法精準(zhǔn)應(yīng)對真實路況的突發(fā)情況，自動駕駛就難以實現(xiàn)進一步突破。

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

　　針對極端場景數(shù)據(jù)不足的問題，該平臺可以任意增加極端路測場景變量。在實際路測中，復(fù)現(xiàn)一次極端場景的接管可能需要 1 個月的時間，但該平臺可在 30 秒內(nèi)即完成雨雪天氣、夜間照明不良條件等特殊場景的構(gòu)建和測試，每日可支持的場景構(gòu)建數(shù)量達百萬級。

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