自动驾驶安全如何保障？深信科创杨子江：通过模拟仿真完成99.9％的测试量 “自动驾驶是真正的革命

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“自动驾驶是真正的革命，并且出租车和物流行业将有可能最先被颠覆。 ”2015年，微软联合创始人比尔·盖茨在接受《金融时报》采访时曾这样说道。
国家政策也对自动驾驶的智能汽车有清晰的规划。发改委于今年发布了《智能汽车创新发展战略》规划，根据该《战略》，到2025年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系将基本形成。要实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产，实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。
然而，目前全球的自动驾驶尚未完全落地，这其中既有技术的原因，也有法律的因素。其中，安全性、可靠性未达到“标准”是最关键的限制关卡。当前，汽车厂商或自动驾驶公司一般通过封闭场地测试和开放道路测试两种途径，来获得自动驾驶的相关测试数据。
封闭场地测试主要针对L2的法规场景，开放道路测试主要针对L2+的一些场景，但这两种方式有各自的局限性，例如封闭场地测试也面临测试周期长、成本高、场景简单、无法全面地测试各种实际场景等问题；而开放道路测试时，会面临测试成本高、周期长、交通事故等安全隐患。如果说这些问题可应对，一个无法逾越的障碍是测试里程严重不足。
美国兰德公司的一份研究报告指出，如果要证明自动驾驶达到安全的理想状态，需要经过110亿英里（约180亿公里）的测试。行驶180亿公里需要多久？按照兰德的研究测算， 100辆自动驾驶车辆以时速40公里昼夜不间断地行驶，大约需要500年才能完成测试。这显然不现实，更何况这种假设并没有考虑测试过程中车的性能、道路、天气等各方面的复杂因素。
那么，如何能更安全、低成本地进行自动驾驶的海量测试呢？近日， DeepTech注意到自动驾驶工业软件公司深信科创完成了近亿元PreA、PreA+轮融资，其核心产品是自动驾驶的模拟仿真测试。
模拟仿真测试能替代道路测试吗？这背后有哪些技术难点和技术壁垒？模拟仿真测试有哪些应用场景？其未来发展前景将如何发展？本文将以深信科创为案例，通过DeepTech与西安交通大学教授、深信科创创始人兼CEO杨子江的深入交流，进行相关分析与解读。
自动驾驶模拟仿真测试有多真？
其实，传统的汽车仿真早在20世纪就已出现，它以车辆动力学的仿真为主，可以仿真车辆对驾驶员、路面及空气动力学输入的响应，主要用来预测和仿真汽车整车的操纵稳定性、制动性、平顺性、动力性和经济性。
而现在我们说的“自动驾驶仿真”是模拟车辆传感器探测周边的行使环境，包括静态道路、交通标示牌、各种交通参与者（行人、自行车、摩托车、施工牌等等）、车辆交通流的情况、红绿灯的设置、天气状况、路面光照等各种复杂的情况。车辆根据探测到的行驶环境，对车辆进行运动控制，形成对“感知-决策-控制”整个系统的端到端的全方位模拟。
这里可以看出，自动驾驶仿真主要仿真的是车辆的物理模型，包含了摄像头、毫米波雷达、激光雷达、GPS、动力学模型等传感器。于此同时，还要模拟真实的外部环境，包括道路、车辆、行人、天气、建筑物、光照、红绿灯等。这与传统的仿真形成良好的互补，真正做到让完整的自动驾驶系统在虚拟世界中进行测试验证。