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『无人驾驶』阿里入局自动驾驶测试平台，推出全球首个平台


这是全球首个混合式仿真测试平台 。
自动驾驶汽车一天能测试800万公里？听起来天方夜谭的故事 ， 阿里达摩院实现了 。
4月22日 ， 阿里巴巴达摩院发布了全球首个自动驾驶“混合式仿真测试平台” ， 官方称模拟一次极端场景只需30秒 ， 系统每日虚拟测试里程可超过800万公里 ， 大幅提升自动驾驶AI模型训练效率 。
说到自动驾驶仿真平台 ， 百度、腾讯等都早已推出 ， 那么阿里的全球首个又有什么特点呢？混合式又是指的什么？
『无人驾驶』阿里入局自动驾驶测试平台，推出全球首个平台
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真实路测数据+极端场景模拟自动驾驶最关键的一个环节便是路测 ， 只有积累足够丰富的路测数据 ， 才能有安全可靠的自动驾驶软件 ， 当前全球实力最强的Waymo也是积累路测里程最多的自动驾驶公司 。
但现实环境下的路测总是有条条框框的限制 ， 所以虚拟仿真测试平台成为了一个有效的补充 ， 它可以模拟出真实的驾驶场景 ， 传感器性能等等 。
当前 ， 多数车企都在借助仿真测试来取代部分实际的路测 。 Waymo早在2017年就开发了Carcraft ， 百度在2018年底和Unity公司合作打造了仿真测试平台 ， 2019年底腾讯也基于其强大的游戏引擎基础开发了TADSim自动驾驶仿真测试软件 。
除此之外 ， 华为、英特尔、微软等都有涉猎 ， 可见自动驾驶路测模拟仿真市场的火热 。
阿里如今也姗姗来迟 ， 而且在平台命名上已经略胜一筹：全球首个 。
【『无人驾驶』阿里入局自动驾驶测试平台，推出全球首个平台】
『无人驾驶』阿里入局自动驾驶测试平台，推出全球首个平台
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不过 ， 当前的仿真平台也存在一些局限性 ， 举个例子 ， 比如对自动驾驶收集感知数据的传感器仿真 ， 测试平台很难完全模拟出传感器的真实物理特性 ， 再比如虚拟仿真环境下的数据处理和分析等 。
阿里称 ， 传统仿真测试平台的极端场景数据不足 ， 无法还原真实路况的不确定性 ， 但混合式平台解决了这个难题 。
它不仅可以使用真实路测数据自动生成仿真场景 ， 还可通过人为随机干预 ， 实时模拟前后车辆加速、急转弯、紧急停车等场景 ， 加大自动驾驶车辆的避障训练难度 。 另外 ， 还可以任意增加极端路测场景变量 。
该平台可在30秒内完成雨雪天气、夜间照明不良条件等特殊场景的构建和测试 ， 每日可支持的场景构建数量达百万级 。
用阿里的话来说 ， 这个混合式平台既可以利用真实路测数据 ， 而且能够快速完成复杂场景的构建 。
此前 ， 英伟达曾表示利用DGX和Tensor RT 3做驾驶仿真 ， 工程师可以在5小时内完成48万公里的路测 ， 对比之下 ， 阿里的平台可以完成每日超过800万公里的路测 ， 平台处理数据能力可见一斑 。
从既有的信息来看 ， 很难进一步评估阿里达摩院的混合式仿真模拟平台实力如何 ， 但阿里的入局无疑是为路测仿真市场添了一把火 。
阿里的自动驾驶之路最早在2017年 ， 有消息称阿里在研发自动驾驶相关技术 ， 2018年 ， 阿里自动驾驶团队改装的林肯MKZ进行常态化路测 ， 当时的新闻指出阿里团队瞄准L4高级别自动驾驶 ， 未来能够与阿里城市大脑、AliOS汽车操作系统等相互配合 。 之后阿里又联合交通部公路科学研究院 ， 探索基于车路协同探索自动驾驶和道路智能化的解决方案 。
据阿里巴巴达摩院自动驾驶实验室负责人王刚透露 ， 阿里在自动驾驶算法方面提出了小前台、大中台的概念 ， 同时打造了AutoDrive平台 ， 由自动调参模块、网络结构搜索模块、主动学习模块、框架和基础集群平台组成 ， 可提升自动驾驶技术研发迭代的速度 。
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