自動駕駛虛擬模擬，是必需，也是商機

嵌入式軟體的作用對於自動駕駛車輛來說是至關重要的，因為它控制車輛如何感知環境，車載計算機收集實時數據，這些數據被系統用來做出決策依據，向底盤執行系統提供即時命令反饋，並最小化風險。

傳統的ISO 26262標準規定模擬的作用在驗證系統行為中是至關重要的，並建議在各級進行模擬。模擬的優點是測試是可重複的，並且它支持超過性能/耐久性極限和危險情況的測試能力。

ISO 26262提出了用於進行軟體安全需求驗證的環內模型(MIL)、環內軟體(SIL)和環內硬體(HIL)模擬。但由於缺乏模擬和測試資源，標準模擬技術可能不足以滿足所需的測試量。

對於自動駕駛來說，模擬測試將是技術驗證、支撐系統培訓、測試和驗證的基礎技術，尤其是基於深度機器學習的系統來說，它是「必須的」，有利於在技術部署之前帶來一些急需的驗證和信心。

幾乎所有的OEM公司都把連接和自動駕駛放在未來十年戰略的前沿和中心，然而，要證明這些優勢，需要OEM公司積累大量自動駕駛的測試里程。模擬可以允許OEM和其他自動駕駛技術開發人員在罕見和潛在危險的情況下測試他們的系統，而不會造成可能的真實事故。

理論角度，要積累數百億英里以對自動駕駛系統有信心，將需要在10年內部署至少300萬輛自動駕駛車輛進行里程測試。過去幾年，Waymo通過他們的Carcraft模擬軟體，在一天的模擬中覆蓋了2009年到2018年間他們的車輛所覆蓋的里程數。

根據Waymo最新發布的數據，在過去幾年公司完成了25個城市，不同時間、不同氣候、不同道路的1000萬英里實際道路測試；而目前公司每天虛擬測試里程就可以達到1000萬英里。按照計劃，到10月底，Waymo的虛擬測試里程已經突破70億英里。

目前，Waymo虛擬車隊部署有25000輛車，在谷歌的數據中心每天運行24個小時。

現在，全球有不少模擬測試平台工具，如NVIDIA和AIMotive，都把模擬測試作為其自動駕駛解決方案的一部分，而像Cognata和Metamoto這樣的專業工具供應商也正在幫助廠商簡化將模擬集成到自動駕駛車輛開發工作流程中。

在近日NVIDIA提交的一份自願性自動駕駛安全評估報告中，特別提及從收集數據到訓練，再到模擬，來構建自動駕駛車載硬體來保證開發測試的儘可能安全。

由於Nvidia在模擬中提供了虛擬安全驗證，它的安全報告描述了這些系統在車輛到公共道路上開始測試之前建立安全演算法中所起的作用。

「模擬使我們能夠確保系統的安全性，證明技術，並建立與公眾的信任。」NVIDIA相關技術負責人表示，我們將能夠捕捉到很多我們無法捕捉到的東西，或者這些東西需要永遠在現實世界中才能看到。

目前，模擬模擬被用來回放車輛在現實世界中收集的感測器數據，並驗證自動駕駛軟體能否合理地處理棘手的情況。例如，一輛測試車的攝像頭可以記錄夜間過街行人的視頻。軟體開發人員可以在每次更新軟體時使用該視頻，以驗證該軟體仍然正確地檢測到行人。

而類似Waymo的更為先進的模擬器Carcraft，能夠建立整個道路網路，其中自動駕駛測試車輛被許多其他車輛，自行車，和行人包圍。工程師可以使用這些虛擬世界來測試和重新測試特定場景。

此外，越來越多的自動駕駛初創公司也在打造自己的虛擬模擬測試平台。

沒有模擬器的自動駕駛開發人員今後可能甚至無法生存——這是必不可少的。在模擬平台上訓練模型，然後用真實數據對它們進行微調，這大大減少了需要完整訓練模型的真實數據量。

去年，微軟開源了一個用於模擬測試安全性的高擬真的人工智慧系統AirSim研究項目，能夠利用AI技術，提供逼真的環境，模擬交通工具的動力和感測，幫助研究人員和開發者構建安全的自動駕駛系統。

此外，AirSim的更新版不僅包含車輛模擬、新的場景，還提供簡化編程的 API 以及即插即用的代碼，研究人員和開發者可以針對特定的需求創建所需要的場景，還可以利用 AirSim 的拓展性添加新的感測器、車輛，甚至使用不同的物理引擎。

AID是奧迪（Audi）的全資子公司，擁有自動駕駛測試車隊，這些車輛運行著來自以色列人工智慧和深度學習公司Cognata的自動駕駛車輛模擬平台。該平台負責人表示，目前社會對自動駕駛安全問題和效率的容忍度為零。為了實現這些目標，模擬是並行於擴展道路試驗大規模開發和驗證自動駕駛的關鍵技術。

通過與Cognata的這種多年的合作，AID選擇了實施大規模的基於雲的模擬解決方案，實現端到端的模擬測試，並將支持自動駕駛車輛的整個產品生命周期。

AID的CTO Alex Haag表示，從他們的角度來看，模擬是開發和測試自動駕駛系統技術的關鍵部分。按照業內此前的說法，需要80億至110億英里的道路試驗來證明自動駕駛車輛的安全性達到可信任的水平。

隨著模擬測試工具的不斷成熟，這條開發路徑越來越類似於在傳統半導體行業使用的電子設計自動化（EDA）工具。EDA軟體始於學術界，後來被半導體製造商採納以加速晶元開發。

EDA技術就是以計算機為工具，設計者在EDA軟體平台上，用硬體描述語言VerilogHDL完成設計文件，然後由計算機自動地完成邏輯編譯、化簡、分割、綜合、優化、布局、布線和模擬，直至對於特定目標晶元的適配編譯、邏輯映射和編程下載等工作。

從1981年開始，電子設計自動化逐漸開始商業化。最終，獨立的公司，如Cadence和Mutor圖形出現，為晶元製造商提供EDA軟體。

類似地，可以設想，未來自動駕駛車輛模擬軟體也有可能從自動駕駛公司構建的內部解決方案轉變為獨立公司創建的產品。

這或許會成為未來自動駕駛技術初創公司的一條出路。

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