看到下面这张图，你觉得我今天想聊的主题是什么？是不是以为来错了片场，觉得这像是GTA5或者绝地求生那样的游戏？当然不是，首先我是个颜值主播，不对，我是个汽车编辑，肯定是关于汽车的话题。这张截图来自知名模拟驾驶领域公司rFpro推出的，基于VR场景的自动驾驶训练系统。区别于目前的主流自动驾驶仿真平台，它的画面更加立体，更像是一款开放式地图游戏，因此算法精度也会更高。

说到这，大家或许会有个疑惑，自动驾驶仿真平台是什么？这看起来明明就像是一款游戏呀！其实，我们也可以把它当做一款游戏，只不过这是一款为自动驾驶工程师创造的游戏。这款游戏有什么特别的呢？回答这个问题之前，我们举个例子，今年4月，巴黎圣母院被烧毁，一款名为《刺客信条：大革命》的游戏在重建中被寄予了厚望，因为它可以提供完整的巴黎圣母院3D地图模型。

很多游戏的场景都是来源于真实的世界，可以理解为将现实场景数字化，创造出3D数字模型。有些游戏为了让场景更逼真，甚至将光线、气压、重力、惯性、地转偏向力等现实世界的物理特征也考虑进去了。拿赛车游戏为例，尘埃系列、极品飞车系列不仅复刻了纽北、勒芒等知名赛道，还在游戏中高度还原了真实世界里车辆的物理属性，圆了众多玩家一个开着保时捷911跑纽北刷圈速的梦想，体验了911在纽北赛道的过弯极限和加速性能。

既然游戏可以高度还原路面场景及车辆的物理属性，何不用来做一些有意义的事情，例如自动驾驶仿真平台。我之前说过，人工智能需要大量的数据来喂养，人类在地球上生存了几万年，之前一直是食物链中的消费者，人工智能的出现，使得人类第一次成为了食物链中的生产者，通过不断地路试，产生试验数据来喂养人工智能，“懒惰”的人类自然不喜欢辛辛苦苦给人工智能弄吃的，所以自动驾驶仿真平台就产生了。

相对于自动驾驶路试而言，仿真平台的试验成本更低，效率更高。甚至我可以说，自动驾驶测试的未来必然是仿真平台，为什么？因为它可以解决自动驾驶路试所无法解决的问题。传统自动驾驶由于安全的考量，所以极端天气下（如大雾、暴雪等）是会停止或减少测试量的。然而，对自动驾驶而言，极端天气下的路试数据才是最有价值的。只有极端天气，才能更好检测出雷达、摄像头等传感器是否存在缺陷，算法是否有BUG。极端天气下路试会有危险，但看不到危险，人工智能就无法成长，这将是一个悖论，只有仿真平台可以解决。

特别是Uber自动驾驶发生命案之后，各大自动驾驶企业的路试变得更为谨慎，也更加坚定了仿真平台测试这一路线。英伟达、大陆等大佬也纷纷开始搭建自动驾驶仿真平台，自动驾驶巨头Waymo也开发了自己的仿真平台。国内企业百度、Panosim、51VR也在近年发布了仿真平台，甚至是国内游戏巨头腾讯，也多次表示将利用自己在游戏领域的优势，将仿真平台作为布局自动驾驶的切入点。总得来看，虽然自动驾驶仿真平台领域，不乏中国企业的影子，但优势依然紧紧攥在美国和德国企业手上。

即使自动驾驶仿真平台发展迅猛，但想要彻底取代自动驾驶路试，还有很长的路要走。例如想要尽可能缩小仿真测试和路试之间的差距，就对图像渲染效率、数据传输速度、庞大数据量的计算能力等提出了更高的要求，而受制于当下硬件水平，这些问题并不能很好地解决。

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