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近日，阿里达摩院对外发布全球首个自动驾驶“混合式仿真测试平台”，该平台采用虚拟与现实结合的仿真技术，引进真实路测场景和云端训练师，模拟一次极端场景只需30秒，系统每日虚拟测试里程可超过800万公里，大幅提升自动驾驶AI模型训练效率。该技术将推动自动驾驶加向L5阶段。
研究显示，自动驾驶汽车需要积累177亿公里的测试数据，才能保证自动驾驶感知、决策、控制整个链路的安全性。传统纯虚拟仿真测试平台能快速跑完自动驾驶路测里程，但仍然面临极端场景训练效率低下的关键问题：极端场景数据不足，就无法还原真实路况的不确定性，系统就无法精准应对真实路况的突发情况，自动驾驶就难以实现进一步突破。
达摩院首创自动驾驶混合式仿真测试平台解决了这一难题。该平台打通了线上虚拟固定环境与线下真实路况不确定性的鸿沟。传统仿真平台难以通过算法模拟人类的随机干预，但在达摩院的平台上，不仅可以使用真实路测数据自动生成仿真场景，还可通过人为随机干预，实时模拟前后车辆加速、急转弯、紧急停车等场景，加大自动驾驶车辆的避障训练难度。
针对极端场景数据不足的问题，该平台可以任意增加极端路测场景变量。在实际路测中，复现一次极端场景的接管可能需要1个月的时间，但该平台可在30秒内即完成雨雪天气、夜间照明不良条件等特殊场景的构建和测试，每日可支持的场景构建数量达百万级。
行业专家指出，这一平台规模化地解决了极端场景的复现难题，使得这些关键场景的训练效率提高上百万倍，将推动自动驾驶加向L5阶段。
