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测试|腾讯苏奎峰：数字孪生“助跑”自动驾驶，智慧交通加速演进

自动驾驶是人工智能技术的“皇冠” ， 被认为是变革人类未来出行方式的利器 ， 全球科技巨头都在这个领域角逐竞争 。 而今天 ， 数字孪生同样成为仿真技术的新巅峰 ， 虚实交互、推演决策 ， 在交通、城市、建筑领域大放异彩 。 当数字孪生与自动驾驶交汇 ， 将极大加速无人驾驶时代的到来 。
在近日的腾讯X-Talk科学家课堂上 ， 腾讯自动驾驶实验室负责人苏奎峰博士就提到 ， 自动驾驶虚拟仿真有助于加速自动驾驶技术的落地应用 ， 而数字孪生技术则是其中的关键支撑 。 他表示 ， 腾讯的数字孪生技术将构建自动驾驶快速研发、验证和升级的闭环 ， 帮助解决智能网联、自动驾驶测试、智慧交通发展中的成本、效率和安全等痛点问题 。
测试|腾讯苏奎峰：数字孪生“助跑”自动驾驶，智慧交通加速演进
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当前 ， 随着自动驾驶在园区物流、矿山、港口、城市环卫等领域出现 ， 自动驾驶这项技术从一开始的“有距离感”正不断走向落地 。 然而在行业内一直有一个量产应用必须要跑完“110亿英里”里程的共识 。
110亿英里有多远？太阳和地球之间往返50余次 。 入局较早的Google旗下Waymo也才完成0.2亿英里的自动驾驶测试里程 。 要想完成110亿英里的实际道路测试 ， 时间长、成本高 ， 极端场景下测试难、危险性大 ， 这些问题成为诸多入局者“不可承受之重” 。
在现实测试中难以完成的测试体量 ， 交由虚拟仿真平台来完成 ， 这已经是行业普遍的做法 。 针对自动驾驶模拟仿真测试的需求以及行业痛点 ， 以为自动驾驶提供更加安全、高效的开发和测试方式为目标 ， 腾讯打造了内置高精度地图、虚实结合、线上线下一体的自动驾驶模拟仿真平台TAD Sim ， 同时利用数字孪生技术实现对交通场景的预测 ， 帮助管理部门实现更科学有效的城市管理 。
【测试|腾讯苏奎峰：数字孪生“助跑”自动驾驶，智慧交通加速演进】虚拟仿真技术“硬实力” ， 搭建自动驾驶云上“驾校”
腾讯在2016年开始布局自动驾驶 ， 并将虚拟仿真技术作为重点业务之一 。 2017年研发模拟仿真平台的三维场景及传感器仿真、数据驱动交通流模拟丰富的测试场景、场景型云仿真及虚拟城市型云仿真并行等核心能力 ， 使腾讯自动驾驶虚拟仿真平台处于国内领先地位 。
2018年 ， 腾讯发布自动驾驶虚拟仿真系统TAD Sim ， 并在2020年上半年发布升级版本TAD Sim2.0 。 作为业内首个由游戏技术和真实数据双擎驱动的虚拟仿真平台 ， TAD Sim在真实性、全面性、可视化、轻量化、标准化等方面行业领先 ， 让自动驾驶在虚拟世界进行测试和学习 ， 成本有了很大的降低 。
完整性方面 ， TAD Sim提供全栈式工具链 ， 可在Windows、Linux和Web环境下部署 ， 是具备”数据采集、场景建模、场景自动生成、模型在环、软件在环、云加速测评、硬件在环、车辆在环”完整测试验证流程的自动驾驶仿真系统 。
高效性方面 ， TAD Sim云仿真技术支持10000个以上的场景并行计算 ， 且运行时间大幅缩减 。 同时 ， 腾讯利用虚实一体的交通流数据 ， 构建城市级别的虚拟仿真世界 ， 支持数千辆自动驾驶车辆和数十万辆交通流车辆同时运行 ， 虚拟城市中车辆之间的信息实时同步 ， 在高效性的同时保证测试的有效性和完备性 ， 开辟了全新的纯机器测试方法 。
真实性方面 ， TAD Sim自研了包括车辆动力学、传感器、交通流、地图和场景编辑等全套模型 ， 并支持OpenX系列和OSI国际仿真标准 ， 解决传统仿真软件部分核心模型过于依赖第三方的问题 。 同时 ， 腾讯凭借在高精度地图、游戏技术、AI等领域的深度积累 ， 使用人工智能算法 ， 实现场景的高精度、自动化三维重建 。 此外 ， 系统中的动力学模型仿真结果与场地实验数据一致性大于95% ， 以保证业内领先的测试真实有效性 。
测试|腾讯苏奎峰：数字孪生“助跑”自动驾驶，智慧交通加速演进
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TAD Sim目前已与国家智能网联汽车（长沙）测试区、中国汽车技术研究中心、国家汽车质量监督检验中心（湖北）、公安部交通管理科学研究所、深圳5G+智能网联测试示范平台等检测机构以及多家国内外头部汽车企业达成合作 ， 并展开了对智慧高速、开放城市道路等场景的交通实时数字孪生探索和建设 。 此前长安大学联合腾讯等单位申报的新能源汽车专项“自动驾驶仿真及数字孪生测试评价工具链”项目获批立项 ， 还成功入选了国家“十四五”重点研发计划 。
数字孪生技术“助跑”自动驾驶 ， 落地能力更进一步
新一代信息技术的叠加早已出现1+1>2的效果 。
随着虚拟仿真技术与人工智能、云计算、大数据、高精度地图等技术的结合 ， 自动驾驶虚拟仿真得到不断应用与普及 ， 并不断进入到虚实结合的交通流仿真、城市交通仿真领域 ， 实现对交通场景的预测 。
数字孪生技术强调以海量真实数据为“原料” ， 在虚拟空间中构建起物理世界的模型 ， 实现数字孪生环境与真实环境的一一映射 。
测试|腾讯苏奎峰：数字孪生“助跑”自动驾驶，智慧交通加速演进
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苏奎峰表示 ， 将数字孪生技术应用在自动驾驶研发测试上 ， 能够降低道路测试风险 ， 提升测试过程安全性 ， 并可以极大程度降低测试的时间和资金成本 ， 提高开发迭代效率 。 此外 ， 在自动驾驶汽车软件OTA的回归测试层面 ， 数字孪生仿真可以高效提升智能驾驶软件升级的测试验证效率 。
据了解 ， 腾讯数字孪生自动驾驶虚拟仿真测试平台拥有4大核心能力 ， 包括对交通场景的几何还原、物理还原、逻辑还原能力以及高并发能力 。
该平台强调对于场景的高逼真度还原 ， 通过对三维场景几何还原以及高精度传感器仿真模型 ， 实现高精度传感器仿真的计算结果 。 在场景逻辑还原方面 ， 该平台的数据驱动交通流仿真能力能够描述场景内部所有动态元素的运行逻辑 ， 如行人、机动车、非机动车等交通流 。 同时 ， 该平台还具备面向控制算法以及车辆动力学的仿真 ， 能够完成物理碰撞、摩擦力、风力等条件下的仿真计算 。
除此之外 ， 基于腾讯云的技术优势 ， 该平台可以通过在云端高并发运行上万个仿真系统实例 ， 可以快速完成几十万个物理场景的快速回归测试 ， 提高自动驾驶算法的迭代效率 。
数字孪生全面助力智慧交通的演进
目前 ， 腾讯基于数字孪生虚拟仿真技术构建了实时数字孪生系统 ， 结合雷视融合或Radar-Only的路侧实时感知系统 ， 将驾驶员四周道路环境和交通流信息实时融合 ， 在车内的智能终端上实时呈现 ， 为高速驾驶提供更精准的导航、预测和引导 。 在黑夜、雨雪雾等视觉能见度较差的情况下 ， 提供高效和安全的交通引导 。
此外 ， 在广东惠州的跨江大桥 ， 腾讯正在尝试用数字孪生技术来“治堵” ， 通过三维重建技术、数字孪生技术等对交通事态进行推演 ， 给交警部门提供疏导方案便于其决策；在江苏的某机场高速 ， 腾讯帮助客户打造了“数字孪生收费站” ， 成为高速收费环节下的创新应用 。
可见 ， 除了支持自动驾驶的研发测试 ， 在更广泛的维度上 ， 腾讯数字孪生技术也可以为城市交通的调度管理、未来交通解决方案提供科学的决策依据和自由的云端演练场地 ， 并不断落地更多的案例 。
物理世界与数字世界已然突破界限 ， 相互作用与进化 ， 服务于人类 。 在自动驾驶虚拟仿真、数字孪生等技术加持下 ， 智慧交通和智慧城市的未来依然充满想象 。

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