華為、騰訊、百度之後，阿里也殺入了仿真路測市場。
4月22日，阿里達摩院發佈全球首個自動駕駛“混合式仿真測試平臺”。據官方介紹，該平臺採用虛擬與現實結合的仿真技術，模擬一次極端場景需30秒，系統每日虛擬測試里程可超過800萬公里，能大幅提升AI模型的訓練效率。
據媒體報道稱，這一平臺規模化地解決了極端場景的復現難題，使得這些關鍵場景的訓練效率提高上百萬倍，將推動自動駕駛加速邁向L5階段。
自動駕駛技術的發展可以極大的改善人的出行體驗以及安全性，自動駕駛技術分為六個級別L0-L5(無自動化、駕駛支援、部分自動化、有條件自動化、高度自動化、完全自動化)，中國目前的無人車技術剛來到L4級別。
路測是自動駕駛落地的核心環節。據美國蘭德智庫估算，一套自動駕駛系統量產需要積累170億公里以上數據，即需要一支100輛車的路測車隊以40公里/小時的速度全天行駛500年，才能保證自動駕駛感知、決策、控制整個鏈路的安全性。但如果基於真實路測數據搭建仿真路測，訓練效率能有數量級的提升。
據瞭解，在達摩院自動駕駛仿真測試平臺平臺上，不僅可以使用真實路測數據自動生成仿真場景，還可通過人為隨機干預，實時模擬前後車輛加速、急轉彎、緊急停車等場景，加大自動駕駛車輛的避障訓練難度。
本月早些時間，達摩院已對外宣佈已自主研發出用於車載攝像頭的ISP處理器，其背後技術是達摩獨有的3D降噪和圖像增強算法。
使用這一處理器後，能夠提升車輛夜間自動駕駛安全性，該處理器目前已經用於自動駕駛物流車。達摩院自動駕駛實驗室的路測結果顯示：使用達摩院ISP處理器，車載攝像頭在夜間的圖像物體檢測識別能力比業內主流處理器有10%以上的提升。
據介紹，在阿里宣佈之前，華為、騰訊、百度也都有自己的仿真路測平臺。不過各公司的出發點完全不同：華為銷售MDC車載計算平臺，因此要向用戶提供配套的仿真平臺；騰訊則是基於雲計算業務，為實際應用找場景；百度的平臺則服務於自己的自動駕駛研發。
伴隨自動駕駛市場火熱，仿真路測平臺也成為巨頭和領先玩家們的核心戰場。
自動駕駛是一項讓機器代替人駕駛交通工具的技術、包括代替人的感知、決策以及控制，這三個部分是構成自動駕駛技術最核心的過程。
目前技術是通過傳感器進行感知，相當於人類的眼睛，但是傳感器能更準確地識別距離、速度等參數；然後通過感知取得各項參數，再通過計算單元計算得出下一步決策，最終通過傳達指令給交通工具地線控系統完成控制。
艾媒諮詢)數據顯示，中國預計在2020年左右實現無人駕駛，銷量可達6萬輛，隨後會出現大幅度增長，到2035年，估計銷量可達400萬輛，將在全球無人駕駛市場佔據較大份額。隨著人工智能技術的發展以及5G時代來臨，未來中國無人車市場前景廣闊。
但實際上，自動駕駛未來也還有較長路要走。
自動駕駛安全性依然是最受關注的問題，如果自動駕駛的安全性達不到人自身駕駛的安全性，自動駕駛就無法普及。自動駕駛技術還涉及到倫理問題，若未來人工智能達到一定水平，自動駕駛有自我獨立決策權，再發生交通事故，責任判定等問題的解決也將成為未來自動駕駛技術落地的關鍵因素。
