自动驾驶仿真测试方面包括什么（自动驾驶仿真测试方面包括什么专业）
今天给各位分享自动驾驶仿真测试方面包括什么的知识，其中也会对自动驾驶仿真测试方面包括什么专业进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、L3自动驾驶的道路和虚拟测试
- 2、自动驾驶的技术原理包含哪些专业知识？
- 3、自动驾驶测试是什么意思
- 4、盘点知名自动驾驶仿真平台，Waymo、腾讯榜上有名
- 5、ADAS是实现自动驾驶的什么技术
- 6、竞速商业落地 自动驾驶赛程进入下半场
L3自动驾驶的道路和虚拟测试
中国上海，2019年6月27日——在第二届中国自动驾驶测试验证技术创新论坛中来自吉林大学计算机学院教授，博士生导师王健老师参与了本届论坛并发表了精彩演讲。
论坛中王健老师先从场景定义、构成及关键特征为嘉宾详细阐述了自动驾驶场景，场景研究是智能驾驶技术与产品开发的关键技术，场景库作为整个测试中的一个重要环节，场景库作为整个测试环节中的输入，给到我们测试中的评价，对于场景的一个位置判断。行驶环境是无限丰富、极其复杂、不可预测、不可穷尽的，场景的构成就是把复杂的行驶环境分成静态特征和动态特征两个大的部分，静态特征包括道路场地、交通及设施，动态特征包括交通、气象等。提取静态特征，再加上虚拟算法生成动态特征，两者合二为一就是场景的基本构成。
场景是无限世界的有限映射，不管是静态特征还是动态特征的有限映射，然后进行一个覆盖度的衡量，对危险场景的覆盖度和测试的准确度。这两个是通过自动生成之后正向推理出来的两个结果。场景库的生成就是把无限丰富、极其复杂的行驶环境通过有限映射、充分覆盖，最后生成场景库。具体步骤为：首先对行驶环境的一个录捕，通过映射到网络上，去通过学习真实的场景特征，衍化出一个新的场景出来，提取它们中需要存储的场景库指标，最终抽象成驾驶情景和行驶场合。
场景对自动驾驶影响的三大关键要素为行驶场合、环境影响、驾驶情景。行驶场合如高速公路、乡村道路、城市道路等，这些要素变化力度不是很大，选取过后一般不会改变；环境影响如道路、交通、行人、天气等，这些是最复杂的情形。环境影响的关键是环境传感感知，激光雷达和毫米波雷达、相机、定位系统、V2X通信设备，我们要了解哪些因数对传感器的影响，并在场景库中存储这些条件。驾驶情景：驾驶情景是场景的重要外部因素，驾驶情景分为以下三种：1、车辆的驾驶任务如：换道、超车、掉头、转弯等；2、车辆的驾驶速度如：加速、减速等；3、车辆的驾驶模式是保守、激进还是正常。
最后王健老师为嘉宾展示了实验室模拟场景构建和场景库如何与测试工具做结合。通过实践测试案例和测试数据为嘉宾详细展示了L3的自动驾驶测试，给造车企业重大启发，为早日实现自动驾驶奠定基础。
演讲嘉宾个人简介：王健，吉林大学计算机学院教授，博士生导师，中国汽车工程研究院特聘高级专家，启明信息技术股份有限公司特聘高级专家。先后在加拿大大不列颠哥伦比亚大学、奥地利因斯布鲁克大学、法国国家信息与自动化研究所、韩国汉阳大学从事博士生、博士后、访问学者等研究工作。主要研究领域为智能网联汽车的通信协议、MEC应用、模拟仿真与测试等。现任国际平行驾驶联盟秘书长，中国自动化学会平行智能专业委员会常务委员，中国智能交通产业联盟通信委员，中国Auto-E联盟委员，中国人工智能学会知识工程与分布智能专业委员会青年委员，InternationalJournal of Vehicular Telematics and Infotainment Systems编委，曾任29thIEEE Intelligent Vehicles Symposium出版委员会联合主席，IEEEVTC、CV2N、VTHWN、SAE 2017 ICVS、IWCMC 2017等国际会议技术委员会委员。近几年来作为项目负责人先后承担了国家自然科学基金面上、青年项目、国际合作交流、中国博士后基金特等资助、教育部博士点基金、吉林省发展计划重点项目、吉林省国际合作项目、吉林省青年基金等纵向项目10 余项，获高等教育国家级教学成果二等奖1次、吉林省科学技术进步奖一等奖1 次，吉林省教学成果一等奖1次，中国商业联合会全国商业科技进步奖二等奖2 次，以第1责任作者在IEEETransaction on ITS, IEEE Transaction on IV，ScientificReports, Computer Networks, Computer Communications等国际SCI检索期刊发表论文42篇，授权发明专利7项，软件著作权4项，出版中英文专著各1部。
主办方：上海锁雅汽车科技有限公司是一家从事汽车技术领域的技术开发，技术转让，技术咨询展览展示服务，会务服务等多业务发展的技术咨询类公司。公司为国内外领军企业（主要为世界500强企业）的高级决策人提供行业资讯、商业创新发展解决方案、市场调研、商务合作和人脉拓展平台、个人职业发展以及投融资等咨询服务。
“中国自动驾驶测试验证技术创新论坛2019 (CADT2019)”
自动驾驶的技术原理包含哪些专业知识？
智能驾驶、自动驾驶到无人驾驶是技术层层递进、范围层层缩小的关系。
无人驾驶
汽车在无驾驶员介入的情况下，能在限定环境乃至全部环境下完成全部驾驶任务。
自动驾驶
指汽车至少在某些或者全部具有关键安全件的控制功能方面（如转向、油门、制动），无需驾驶员直接操作即可自动完成。包括无人驾驶以及辅助驾驶。
智能驾驶
包括自动驾驶以及其他辅助驾驶技术，例如语音预警提醒、人机智能交互等，能够在某一环节辅助甚至替代驾驶员，优化驾车体验。
自动驾驶分级标准
SAE（国际汽车工程学会）J3016 文件提出的五级自动驾驶分级方案，是当前被自动驾驶领域与国际社会普遍认可采用的标准。该标准分为五级。
L1、L2 称为辅助驾驶，其汽车驾驶的主体及负责方是驾驶员，自动驾驶系统辅助承担部分驾驶任务。L1 在适用的实际范围内，自动驾驶系统可持续执行横向（如方向盘）或纵向（如油门、刹车）的车辆运动控制的某一子任务（不可同时执行）。L2 中自动驾驶系统可同时执行横向或纵向的车辆运动控制任务。
L3 到 L5 自动驾驶系统可执行全部动态驾驶任务，车辆驾驶的主体及责任方为自动驾驶系统。L3 中驾驶员在有需要时作为备用参与驾驶任务。到 L5，自动驾驶系统承担所有驾驶任务，驾驶员无需参与驾驶。
以上分级场景中 L3 仍有待商榷，是否存在解放双眼却需要驾驶员随时准备参与驾驶任务的场景。就用户角度而言，L3 场景能否做到用户友好。例如当用户在 L3 级别场景下在车内玩手机，而系统突发事件要求用户在 10 秒内接手驾驶操作。就技术角度而言，交通环境中时间即是生命，即使在很短时间内也存在事故发生的可能性。要求系统在 10 秒或更短时间内做出判断与反应，或许已经超出 L3 级别的技术能力。
以上自动驾驶分级标准可以从另一个角度进行理解，如下图所示。L1、L2 解放驾驶员双手双脚，无需操作方向盘、油门等，只需要监视驾驶场景。L3 解放驾驶员双眼，但是要在特殊需要时响应系统需求。在 L4、L5，驾驶员完全无需参与驾驶。
2 企业发展路线不同
根据不同企业的商业模式与其技术优势的不同，不同企业发展自动驾驶技术的定位等级不同，采用的整体技术发展路线也不同。
目前以特斯拉为代表的车企多采用渐进发展路线，利用 L1、L2 自动驾驶技术辅助驾驶员优化驾驶体验。以 Google 等为代表的互联网或高科技企业更多面向 L4、5 方向进行自动驾驶技术的研发工作。
对于互联网等科技企业而言，辅助驾驶技术对算法要求较低，更多以硬件为主，创造的价值不高。因此互联网企业研究 L4 自动驾驶技术，尅占据更多创新技术优势。车企注重硬件基础，从 L1、L2 逐渐起步，逐步提高自动驾驶能力等级，更符合企业发展需求。
另外，不同企业在传感器方案技术路线、决策算法技术路线等的不同选择，即为细分领域技术未定型而导致的分歧，同样基于整体发展策略的大背景。目前发展无人驾驶技术还存在很多挑战。
3 自动驾驶技术原理以及技术大图
不同级别自动驾驶技术的框架是相似的，因其对精度要求、功能覆盖度要求的不同而发展出不同功能。其技术框架核心分为环境感知、决策规划、控制执行三部分，与人类驾驶过程类似。
环境感知
人类驾驶员通过耳朵和眼睛观测环境、了解自己与周围环境中交通参与者的位置与状态。自动驾驶技术的环境感知技术通过感知算法与传感器得到相似信息，包括定位与感知环境。
决策规划
得到环境信息后，通过决策算法和计算平台规划驾驶路径等信息，同时保障安全性。
控制执行
通过控制算法与线控系统控制车辆按照规划的路径执行行驶操作。
如上图所示，上述三部分核心技术涉及到诸多模块。
算法
包括控制算法、定位算法、感知算法与决策算法。就其成熟度而言，控制算法基本可以满足技术要求。就阿里巴巴当前实践而言，定位算法在多数情况下能够满足精度要求。期待感知算法做到精确识别周围环境中物体的类别、位置、运动速度、方向等，目前还存在噪声影响等问题。决策算法需要处理噪声等问题，并且高效地规划出可执行路径。感知算法与决策算法模块作为自动驾驶技术的瓶颈，还有待优化。
传感器
可以根据不同方案、层级选择不同的传感器方案。例如 L2 技术更多使用摄像头与毫米波雷达，L4 技术需要使用激光雷达。激光雷达传感器还存在许多问题，例如稳定性方面的问题。目前主要使用机械的激光雷达，虽然固态激光雷达进展快速，但是实践证明固态激光雷达还不能满足自动驾驶技术的稳定性要求。
计算平台
既需要能力强，又要求低功耗。由于上层算法还未定义好，难以针对性制作或优化出适合算法的芯片。
测试手段
包括真实道路测试、仿真回归测试。仿真回归测试是自动驾驶领域的热门问题，关于如何模拟驾驶环境及驾驶员的真实行为等方面，存在许多技术问题有待突破。
自动驾驶测试是什么意思
测试内容主要包括传感器、执行器、算法、人机界面测试以及封闭场地、公共道路测试等内容；测试目的是从功能、性能、安全、稳定和鲁棒性等方面来验证自动驾驶系统的合理性、安全性和稳定性。
当前，世界各国对智能网联技术发展的支持不仅在政策研究、技术研发等方面，更是斥资建设智能网联汽车测试示范区，用以推动行业发展，引导标准规范制定。本文针对自动驾驶汽车道路测试相关内容进行了梳理，仅供参考。
一是复杂道路环境带来的挑战，道路环境和交通构成相对复杂、机动车驾驶人驾驶行为多样化，自动驾驶汽车如何正确识别并做出准确响应是面临的挑战之一；
二是自动驾驶汽车和人工驾驶汽车混行带来的挑战，自动驾驶汽车如何正确感知其他车辆，正确识别外界声光信号，及时向外界发出声光信号，实现与人工驾驶汽车的有效协同并行，也是面临的挑战之一。
自动驾驶汽车测试场景架构的确定是构建自动驾驶测试场景的前提。从测试场景层次架构角度来讲，包括道路拓扑结构（像障碍物、车道线等）、交通流以及动态情景等三部分。从测试场景三维架构角度来讲，测试场景是行驶场地和驾驶情景的组合，在环境的影响下，由不同场景（高速公路、乡村道路、城市道路等）与驾驶任务、驾驶模式、驾驶速度等一同构成。
（图/文/摄： 问答叫兽） 蔚来EC6 小鹏汽车P7 MARVEL R 岚图FREE 奥迪A4L Model Y @2019
盘点知名自动驾驶仿真平台，Waymo、腾讯榜上有名
无人驾驶离我们还有多远？
在发出这个问题前，首先要知道，自动驾驶汽车想要真正上路，必须经历多重安全考验，而路测则是必不可少的重要环节。
据美国兰德智库的估算，一套自动驾驶的系统至少需要经过110英里（约170-180亿公里）的验证才能达到量产条件。这就意味着，即便是一支拥有100辆测试车的自动驾驶车队，以25英里(40公里)每小时的平均时速全天24小时一刻不停歇地测试，也需要花费大约500年的时间。
同时，一台成熟的自动驾驶汽车还需要在暴雪、暴雨、强太阳光照射等极端条件下灵敏地识别道路上的物体，正确、迅速地做出反应。但在自然环境中，这些极端条件不会经常发生，且很多极端情况都非常危险，在测试中必须要估计到。所以，仅仅依靠实地开展自动驾驶道路测试，效率低，成本巨大，且不够全面。在这样的情况下，能够提供完美的虚拟现实路测环境的仿真平台，就成为了自动驾驶汽车进行道路测试的高性价比选择。今天我们就来一起看看，那些国内外知名的自动驾驶仿真系统是如何进行虚拟道路测试的。
英伟达：Drive Constellation——基于两种不同服务器的计算平台
在可编程图形处理技术上处于世界领袖地位的英伟达，于去年3月正式宣布上市云自动驾驶仿真平台Drive Constellation。
Drive Constellation使用照片级真实感模拟，基于云的自动驾驶汽车测试系统，是一款基于两种不同服务器的计算平台。第一台服务器运行 NVIDIA DRIVE Sim 软件，用以模拟如摄像头、激光雷达和雷达等自动驾驶汽车的传感器。DRIVE Sim软件可生成照片级逼真的数据流，以创建大量不同的测试环境，例如，它能够模拟诸如暴雨和暴风雪等不同天气状况，一天中不同时间内的光线变化，以及所有不同类型的路面和地形。第二台服务器则搭载了 NVIDIA DRIVE Pegasus AI 汽车计算平台，可运行完整的自动驾驶汽车软件堆栈，并能够处理如同来自路面行驶汽车上的传感器的模拟数据。
英伟达Drive Constellation
腾讯：TAD Sim——如同大型RPG游戏的仿真平台
众所周知，目前很多自动驾驶主流的仿真系统都是根据游戏引擎开发的，而擅长游戏开发和经营的腾讯，也将专业的游戏引擎、工业级车辆动力学模型、虚实一体交通流等技术运用在了自动驾驶模拟仿真平台TAD Sim（Tencent Autonomous Driving Simulator）上，这也是腾讯做自动驾驶仿真平台得天独厚的优势。
在TAD Sim这个无限趋近真实世界的场景里，不仅可以满足自动驾驶汽车不断迭代的测试需求，还可以提高自动驾驶技术研发效率。TAD Sim内置的高精度地图，可以完成感知、决策、控制算法等实车上全部模块的闭环仿真验证，完成不同天气、光照条件等环境的几何模拟，以及测试车辆的感知能力、决策能力、和车辆控制仿真。结合采集的交通流数据以及极端交通场景的模拟，TAD Sim能够持各种激进驾驶、极端情况的自动驾驶测试，以更高效率、更安全的方式完成在现实世界中无法进行的各项测试。
去年，腾讯与宝马在自动驾驶领域达成战略合作，针对中国复杂多变的驾驶场景进行分析处理，助力宝马研发符合中国市场的自动驾驶技术和产品。此外，TAD Sim还可以为政策制定部门、交通管理部门提供交通调度管理、道路及交通规划、自动驾驶法规研究等方面的测试, 全方位助力自动驾驶的量产落地。
腾讯TAD Sim复杂路况仿真
Waymo：Carcraft——将现实变为虚拟的“开拓者”
从最初的“谷歌无人车”到后来的谷歌Waymo，谷歌可以说是自动驾驶研究领域的“老大哥”。前不久，谷歌宣布， Waymo自主研发的仿真测试软件Carcraft已模拟了100亿英里的道路场景，且支持Waymo车型进行大规模测试。
由于自动驾驶汽车需要利用网络神经与算法进行不断学习，所以Carcraft设置的各种各样的道路状况，可以让车辆从中学习到更多。Waymo 测试车在路上遇到的许多情况可以直接在模拟器中进行模糊化，同时程序员也可以将多种情况进行叠加，以创造出各种极端情况。Carcraft进行模拟后得到的数据又可以反馈给现实世界的测试车，这样循环往复，车辆就会变得越来越强大。对此前还在用“场景回放”进行测试的Waymo来说，Carcraft在自动驾驶研究中扮演着前所未有的重要角色，甚至对于世界的自动驾驶技术而言，Carcraft都意义非凡。
2019年年末， Waymo 宣布收购英国仿真技术公司Latent Logic，用于帮助Waymo实现更加贴近现实的仿真技术，更好地进行自动驾驶的预测和规划。
当前，国内的自动驾驶仿真系统还处于起步阶段。即使是国际上仿真模拟技术比较成熟的公司，在中国道路场景的开发与中国驾驶员行为模拟方面仍不够成熟。从另一个角度来看，这其实给中国本土研发自动驾驶仿真模拟技术的公司释放了良好的机会。期待越来越多的像腾讯这样的本土科技企业加入自动驾驶仿真系统的建设中来，搭建具有中国特色的仿真测试环境，助力成熟的无人驾驶技术早日实现。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
ADAS是实现自动驾驶的什么技术
【太平洋汽车网】ADAS是AdvancedDriverAssistanceSystem的简称，是一种高级驾驶辅助系统。它包含ACC自动巡航系统、AEB自动制动系统、LDW车道偏离预警系统、BSD盲区监测系统和APS自动泊车辅助等20余项功能。
ADAS接近自动驾驶的L0-L2级别，但其任务在于辅助驾驶，核心是环境感知，而不是解放驾驶员的双手双脚。简而言之，ADAS就像一个前提，是实现自动驾驶的过渡技术。在ADAS的辅助之下，事故发生率能在一定程度上降低。
美国高速公路安全管理局NHTSA指出，高达94%的汽车事故与人为失误有关，而ADAS系统有助于大幅减少事故发生。这一点也在我国相关机构的调查中得到了证实，根据盖世汽车的报告显示，当ESC汽车电子稳定控制系统渗透率达到100%时，可减少17%的事故死亡率，LKA车道保持辅助系统渗透率达到100%可减少15%事故死亡率。
ADAS与自动驾驶汽车仿真的六个方面“
1.驾驶情境系统仿真；
2.软件与算法的建模及研发；
3.功能安全性分析；
4.传感器性能仿真；
5.电子硬件仿真；
6.半导体仿真。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）
竞速商业落地 自动驾驶赛程进入下半场
[汽车之家 行业]? 自动驾驶竞赛进入下半场，推进商业化应用成为各企业发力的重点。根据美国兰德公司的研究，自动驾驶算法想要达到人类驾驶员水平至少需要累计177亿公里的驾驶数据来完善算法。
如果配置一支100辆自动驾驶测试车的车队，每天24小时不停歇路测，平均时速25英里（40公里）每小时来计算，需要500多年的时间才能完成目标里程，期间所耗费的时间和成本无疑难以承受。
利用仿真技术进行测试，被认为是降低成本、提升效率关键。目前，仿真测试在自动驾驶领域的发展如何？10月12日，中国电动汽车百人会、腾讯自动驾驶、中汽数据有限公司联合发布了《2020中国自动驾驶仿真蓝皮书》，详细介绍了技术应用现状及挑战。
趋势：未来或有99.9%测试利用仿真平台
基于场景库的仿真测试是解决自动驾驶路测数据匮乏的重要路线。仿真测试主要通过构建虚拟场景库，实现自动驾驶感知、决策规划、控制等算法的闭环仿真测试，满足自动驾驶测试的要求。
场景库是自动驾驶仿真测试的基础，场景库对现实世界的覆盖率越高，仿真测试结果越真实。自动驾驶汽车研发的不同阶段对于场景库的要求也不同，需要场景库实现不同的测试功能。
在自动驾驶的开发流程中，纯模型仿真—软件在环仿真—半实物仿真—封闭场地道路测试—开放道路测试的开发流程是最经济、高效的开发流程。
『Waymo自动驾驶测试车辆』
目前，自动驾驶仿真已经被行业广泛接受。例如美国自动驾驶领军企业Waymo旗下的仿真平台Carcraft每天在虚拟道路上行驶约2000万英里，相当于在真实世界中行驶10年。截止2020年5月，Waymo已经模拟行驶了150亿英里，相比之下，去年6月的数据是100亿英里。
除Waymo外，通用旗下的Cruise、AutoX、小马智行等国内外自动驾驶解决方案商也在进行大量的仿真测试，以完善自己的自动驾驶系统，仿真测试已经成为自动驾驶商用最重要的测试。
目前的数据来看，自动驾驶算法测试大约90%通过仿真平台完成，9%在测试场完成，1%通过实际路测完成。随着仿真技术水平的提高和应用的普及，行业希望通过仿真平台完成99.9%的测试量，封闭场地测试完成0.09%，最后0.01%到实路上去完成。这样，自动驾驶汽车研发将达到更高效、经济的状态。
『自动驾驶仿真测试场景』
现状：各赛道参与者积极布局
目前自动驾驶仿真市场参与主体主要包括：科技公司、车企、自动驾驶解决方案商、仿真软件企业、高校及科研机构、智能网联测试示范区。由于每个市场主体在自动驾驶仿真方面的技术基础不同，因此在推动自动驾驶仿真方面的研发及合作方式呈现不同模式。
科技公司在仿真方面起步相对较晚，在汽车功能探索方面经验较少，但是具备大数据优势，软件开发能力强。
自动驾驶汽车相比传统汽车，对软件的需求更大，科技公司进行仿真软件的探索，目的是进入市场庞大的汽车行业，建立更大的数据平台，形成新的业务增长点。目前自动驾驶仿真科技公司主要包括腾讯、百度、华为、阿里等。
『科技公司自动驾驶仿真平台对比』
微软、英伟达及LG等国外科技公司主要针对自动驾驶仿真软件进行研发，通过和产业链企业合作建立了自动驾驶研发生态体系，成为自动驾驶仿真的重要参与者。
对于整车企业来讲，路测和仿真测试同步进行是最佳选择，而自动驾驶汽车在真正实现落地之前，需经过众多功能与安全测试，路测就是其中一环。由于路测效率较低，目前很多车企都倾向于选择自动驾驶仿真测试与路测相结合的方式来完成落地前的测试工作。
『车企利用自动驾驶仿真软件情况』
自动驾驶解决方案商主要针对自身需求研发定制化仿真软件，较少对外提供仿真服务，但借助于充足的资金、人才集聚力及自身研发驱动力，在自动驾驶仿真方面具有很强的创新能力。各领先自动驾驶解决方案商都有自身仿真测试软件，如Waymo、Cruise、小马智行、AutoX等。
仿真软件企业可分为传统仿真软件企业、初创企业两大类。传统仿真软件企业由于技术积累比较深厚，进入自动驾驶仿真具有先天优势，而且合作伙伴较多，二次开发具有优势。初创企业由于起步晚，技术积累较弱，国内企业和国外的差距较大，但依靠雄厚的资金和人才集聚力，创业公司在自动驾驶仿真软件研发方面有望迅速崛起。
高校及科研机构主要应用自动驾驶仿真软件进行前瞻性、基础性研究，但很难形成成熟的商业化产品。国内从事自动驾驶仿真研究的高校及科研机构主要包括：清华大学、同济大学、北京航空航天大学、吉林大学、天津大学、长安大学、南京航空航天大学、武汉理工大学等。
『上海临港智能网联汽车综合测试示范区』
智能网联测试示范区建设已形成一定规模。目前全国有10余家国家级和数家省级智能网联测试示范区，主要通过对5G、V2X车路协同、模拟仿真、车联网等新技术的部署和应用，为自动驾驶、网联通信供应商等提供系统测试服务，推动汽车、信息通信、道路设施等内容的综合标准体系的建立。为推动智能网联汽车的仿真测试工作，已有企业和智能网联示范区开展了路测与虚拟仿真相结合的测试。
挑战：测试评价体系缺乏规范
目前自动驾驶仿真测试已初步形成完整的产业链体系，形成了科技公司、自动驾驶解决方案商、仿真软件企业为主的上游仿真软件提供商，以车企、自动驾驶测试机构为主的仿真软件下游应用商。从产业链角度分析，目前自动驾驶仿真测试还存在诸多问题。
一方面，仿真场景库建设与合作机制有待完善。
场景库建设效率低、费用高。目前场景库建设还需要依靠大量人工进行采集、标注，然后进行场景分析挖掘、测试验证，整个流程效率低、成本高，目前全球每年人工标注成本在10亿美元量级。
『国内共建自动驾驶仿真测试场景库仍需克服各项困难』
场景库规模不够大，多样性、覆盖性、可扩展性不强。现有场景库不足以覆盖常见交通场景，在有限的资源投入情况下，还不能有效覆盖真实世界的多样性。由于场景中不同要素的改变均可以扩展为不同的场景，目前场景扩展性还不足以满足仿真测试的要求。
场景有效性有待提高。现有场景是按实时数据采集，无法满足自动驾驶场景动态变化的要求。在场景中，人、车、路、行驶环境等动态和静态要素耦合，一个要素的变化将引起其他要素的改变，而且不同交通参与者均有自己的行为逻辑。例如改变车辆行为和轨迹，周边车辆和行人的行为也将随之改变。
场景数据的采集格式和存储问题。现有的测试场景采集，是基于不同的车辆和传感器配置，无法适用于各类车型及技术路线的研发与测试，高精度地图的格式也是行业关注的重点。场景库的数据格式如系统架构、数据接口、数据库管理系统等统一也是需要重点关注的问题。
测试场景中的测试真值及评估体系。测试场景数据采集需考虑采集要求、采集方法、数据预处理、数据传输存储、采集数量、采集精度、时间同步性、采集范围、采集完整性等各方面的因素，任何一个因素的欠缺都将导致场景的真实性及有效性。而且针对不同场景下自动驾驶测试车辆的测评指标体系尚不完善。
场景库建立缺乏合作，资源重复性投入大。目前单一企业很难完成覆盖所有场景的场景库建设。当下各企业场景库建设都是各自为战，导致资源重复性投入，企业之间缺乏场景库建设合作。尤其是自然驾驶场景、标准法规场景等共性场景可以通过合作共建，实现使用共享，目前这方面的合作还很少。
『腾讯TAD Sim部分场景展示』
另一方面，自动驾驶仿真测试评价体系缺乏规范。
在自动驾驶仿真测试方面，由于不同仿真软件系统架构及场景库构建方法的不同，导致很难建立统一规范的仿真测试评价体系。目前国内仿真评价体系的研究方向主要是从驾驶安全性、舒适性、交通协调性、标准匹配性等方面评价自动驾驶车辆仿真测试结果，对于仿真软件自身的评价缺乏统一的评价标准，如仿真软件场景真实度、场景覆盖度、仿真效率等。
自动驾驶汽车作为智能化产品，未来需要应用深度学习算法使汽车具备自我学习能力，如道路障碍物的复述重现能力、场景的泛化迁移能力，因此自我学习进化性也是自动驾驶汽车的评价指标，目前自动驾驶汽车的学习进化性还缺乏相应的评价规范。
总结：
自动驾驶技术演化有两条路线，分别是由L2级到L3级和L4级到L5级，前者是多数车企走的路线，后者往往是科技公司的选择，两者的主要代表分别是特斯拉和Waymo。今年以来，多家企业表示，已具备L3级自动驾驶车辆量产能力；科技企业也纷纷展开Robotaxi的商业化运营测试。可以看出，各股竞争势力都在试图抢先落地应用自动驾驶技术。谁能在竞赛中拔得头筹？成本和效率无疑是最关键因素，仿真测试的成熟应用或将成为关键。（文/汽车之家 肖莹）
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