从技术走出实验室到商用再到量产，自动驾驶一直是AI落地的关键领域。当AI行至水深处，自动驾驶也进入了规模化发展的新时期，其研发、验证、测试、评价等各环节更需要突破时间成本、经济成本、安全隐患等限制，一套低碳高效安全构建自动驾驶快速研发、验证和升级闭环的体系就成为行业亟需。
11月30日，在人工智能媒体量子位主办的“MEET 2022智能未来大会”上，腾讯数字孪生自动驾驶仿真测试平台荣膺“2021年度人工智能最佳产品TOP10”，这意味着腾讯智慧交通在数字孪生、自动驾驶领域的AI创新获得了权威媒体的高度肯定。
2021年度人工智能各项大奖评选历时多月，覆盖了AI 多重技术维度，横跨自动驾驶等垂直行业。此次获奖的“腾讯数字孪生自动驾驶仿真测试平台”，集成了工业级车辆动力学模型、专业游戏引擎、三维重建、实时感知等技术，基于真实数据产生虚实一体测试场景，提供高并发场景、虚拟城市以及平行世界三种云仿真环境，低碳高效安全地提升自动驾驶研发、测试效率，为智慧交通、智慧城市等发展提供技术支撑。
数字孪生仿真技术加速自动驾驶落地， 三大核心构筑护城河
自动驾驶技术被视为电动汽车智能化的“钥匙”，也是各大车企与互联网企业兵家必争之地。但自动驾驶技术关乎人类的生命财产安全，需要付出巨大的时间和金钱成本来验证算法和技术的安全性。权威调研机构兰德智库曾对自动驾驶汽车进行过一个评估，一套自动驾驶系统要想达到量产应用条件，至少需要经过约170-180亿公里的道路验证，可谓是耗时、耗力、耗资。
而数字孪生技术可运用物理规律在虚拟空间完成映射，反映真实世界自动驾驶进化的全生命周期，具有“真实”、“自动化场景生成”和“高效”三大核心优势。
在真实性方面，腾讯数字孪生自动驾驶仿真测试平台在应用层面构建一个可计算的“虚拟城市”，在由真实世界映射出的平行世界中，通过云计算驱动数据高效流转。基于腾讯强大的游戏引擎能力运行传感器建模和标定，能保证三维场景的仿真以及传感器的仿真，具有业内领先的真实度和精准度。
在“自动化场景生成”方面，平台通过内置厘米级高精度地图，构建了包含动态和静态要素真值的数字孪生系统。在场景库中，内置超过1000种场景类型，可通过泛化生成万倍以上规模的丰富场景。平台还可运用大量路采数据训练交通流AI，将纯虚拟数据转换成带有100%正确标注的数据集来进行闭环仿真，大大提高路采数据的利用率。
在效率提优方面，平台基于腾讯云能力支持，可并行计算一万个以上的场景。根据测试结果，平台能够将1000个场景的运行时间从2天大幅缩减至4分钟，并依托海量数据和高并发可以驱动一个城市级别的交通仿真，供数千台自动驾驶汽车同时进行虚拟测试验证，极大提高了自动驾驶算法的迭代效率。
通过三大核心优势的产研融合，该仿真测试平台可以完成感知、决策、控制算法等实车上全部模块的自动驾驶仿真实验，并支持单机和云端部署的方式，一套系统满足自动驾驶全栈算法的使用需求，加速了自动驾驶技术“研、验、产、用”的商业化进程。
自研技术创新领衔 全方位为自动驾驶赋能
作为行业内最早将数字孪生技术与自动驾驶验证相结合的平台，腾讯早在2016年就成立了自动驾驶实验室，并投入资源进行仿真研究。经过长达五年多的技术实践和数据积累，如今平台已贯穿了存储、管理、仿真和训练等方面的数据闭环，打通了自动驾驶仿真测试的整个开发工具链。
在2020年，腾讯公司研发的面向海量场景的自动驾驶云仿真技术荣获“全球新能源创新技术大奖”，成为了中国在自动驾驶仿真领域首次获得国家大奖的创新技术。该技术在计算节点中闭环运行全栈自动驾驶算法，并在云仿真节点中通过数据压缩、场景分割、网络策略模型、流量锁、全局帧同步等机制保证了仿真时序一致性和通讯效率，实现了高并发、高效率、高容灾、低成本，保障数据安全和资源的有效利用。如今，云仿真技术并入到腾讯数字孪生自动驾驶仿真测试平台，实现了场景加速评测，极大提升了研发和测试效率，累计申报超40项专利，在云端高并发运行、真实有效性等方面实现了创新突破。
目前，腾讯数字孪生自动驾驶仿真测试平台已与国家智能网联汽车（长沙）测试区、中国汽车技术研究中心、襄阳达安汽车检测中心、公安部交通管理科学研究所等机构以及多家国内头部汽车企业达成合作，并展开了对智能系统设备检测仿真实验室、智慧高速、开放城市道路等示范场景的探索和建设。
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