算法|“软件定义”智能终端新时代，MathWorks深度赋能行业数字化转型自动驾驶|算法

6月8日，MATLAB EXPO 2021中国用户大会北京站如期召开。大会涵盖30余场技术演讲和20多个来自MathWorks及其合作伙伴的产品方案展示，就MATLAB和Simulink进行人工智能算法开发和基于模型设计的使用经验与技术趋势展开探讨与分享。
从软件生态中窥见汽车行业未来当汽车进入“软件定义”时代，软件正逐渐成为汽车信息化、智能化发展的基础和核心。前百度高级副总裁、无人驾驶事业部负责人王劲曾表示，“软件定义汽车”在未来很长一段时间还将被反复提及、验证，直到成为“苹果砸在了牛顿脑袋上”一样的常识。
中国电动汽车百人会、腾讯和中汽数据联合撰写的《中国自动驾驶仿真技术蓝皮书2020》显示，目前自动驾驶算法测试大约90%用仿真平台完成，9%在测试场完成，1%通过实际路测完成。而随着仿真技术水平的提高和应用的普及，在未来，这一数据的理想状态是99.9%测试量通过仿真平台完成，封闭测试完成0.09％，最后0.01％进行实路测试，使自动驾驶研发更高效、经济。
在MATLAB EXPO 2021中国用户大会媒体见面会后的媒体交流环节，MathWorks中国区行业市场经理李靖远表示，目前，汽车企业使用MATLAB/Simulink进行仿真开发已经成为常态。通过MATLAB/Simulink进行模型设计和系统仿真，能大大提升开发效率，这也是当下最新的开发模式。特别是对于国内汽车行业而言，高效的软件设计理念对于整体行业发展都是至关重要的。
在国际市场，自动驾驶仿真技术的商业化应用已经比较普遍。奥迪、丰田等汽车企业都曾针对自动驾驶陆续推出仿真平台。相对而言，国内市场虽然后知后觉，起步较晚，但终归也看到了这一点。
根据2019年6月发布的《中国自动驾驶仿真技术研究报告》，自动驾驶仿真软件与测试预计将在5年内达到百亿美元的市场规模。虚拟仿真服务的目标客户主要是众多有自动驾驶开发需求的传统汽车厂商、智能网联汽车测试区以及部分专注于自动驾驶算法开发的科技公司。
李靖远称，当自动驾驶实际路测出现很多不可控的因素时，如果汽车企业做大量的现场试验就需要耗费很多的金钱和精力。而RoadRunner此类仿真软件的出现，帮助汽车企业很好地解决了这个问题。
2020年，MathWorks推出了设计自动驾驶的3D场景的工具箱RoadRunner。RoadRunner工具箱可以很方便地搭建道路、城市工况等模拟场景，它还可以和Simulink、MATLAB的算法相结合，实现自动驾驶的仿真和测试，生成训练模型所需要的数据。这些数据适用于自适应巡航控制、车道保持辅助和自动紧急制动等多种场景。
【算法|“软件定义”智能终端新时代，MathWorks深度赋能行业数字化转型】近年来，在自动驾驶领域，中国自动驾驶仿真测试已初步形成完整的产业链体系，腾讯、百度、华为、阿里等科技巨头的相继入局，加速了自主仿真平台的研发节奏。
在自动驾驶领域，利用MathWorks的MATLAB、Simulink和RoadRunner产品，工程师能够提前预测现实可能发生的情况、减少车辆测试的投入并验证嵌入式软件的功能，从而推进自动驾驶感知、规划和控制系统的设计。借助MATLAB和Simulink，工程师能够进行访问、可视化和标注数据、仿真驾驶场景、设计规划和控制算法、设计感知算法、使用代码生成部署算法、集成和测试的操作。
虽然中国自动驾驶仿真市场竞争变得更加激烈，但在李靖远看来，现在还远未到需要MathWorks感到紧张的时刻。而他给出的原因也很简单：数十年、几乎在所有领域的积淀是对手们短期内根本学不来的。
无处不在的MATLAB“MATLAB无处不在。几乎各个行业都在使用MathWorks的软件来开发产品。”李靖远如是说。