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自動駕駛仿真技術正在掀起一波浪潮。
L3及其以上級別自動駕駛車輛的開發，在車輛系統複雜程度、使用環境複雜程度方面均急劇增加。算法測試、傳感器測試、安全性測試已不能通過汽車領域的車輛動力學等仿真方法來解決。仿真平台成為自動駕駛企業的剛性需求，這在業內已成共識。
Waymo、百度、騰訊將仿真系統研發作為頭等大事；AutoX、Roadstar.ai、Pony.ai等諸多自動駕駛初創公司也在自主研發仿真環境；業內開始出現CARLA、AirSim等開源式自動駕駛仿真平台。
基於AR（VR）+AI技術，在地產領域玩得風生水起的51VR也在去年成立汽車團隊，正式進軍自動駕駛仿真領域。當時公司內部已經開始孕育自動駕駛仿真平台原型。一年之後的「地球克隆計劃 2」發布會上，51VR正式推出全新的自動駕駛仿真平台51Sim-One。
發布會上，51Sim-One打頭陣率先亮相，足以見得51VR對其的重視程度。
從房產領域跨界自動駕駛，作為國內獨立的第三方自動駕駛仿真系統供應商，51Sim-One相比於自動駕駛公司自研的仿真平台又有何特別之處？近期，圍繞自動駕駛仿真平台，雷鋒網新智駕與51VR創始人兼CEO李熠及51VR無人駕駛事業部產品與商務負責人張帆博士進行了對話。
據悉，51VR下一階段的布局在智能交通（智慧交通）、智慧城市。51VR創始人兼CEO李熠提到，目前智慧交通解決方案還處於Zero階段，明年將升級至功能完善的智慧交通One版本。
自動駕駛仿真平台51 Sim-One
虛擬現實面向B端客戶，早前往往同房、車等重資產產品體驗交易環節掛鉤。沿著這條線，2016年，51VR開始在汽車方面進行嘗試。而此前，51VR已將數字可視化產品應用於汽車相關產品。
一年後，在和同行交流的過程中，李熠發現了新機會。汽車行業正在朝著電動化、自動化、數字化三大方向進行變革。而數字化，自動化兩大方向均和51VR契合。當時李熠得到的市場反饋是，傳統ADAS層面的仿真系統無法滿足自動駕駛需求，車廠、算法公司、政府幾乎都沒有一套真正適用於L3和L4級別的仿真平台來幫助其進行算法測試、檢測與驗證。雖然部分自動駕駛初創公司在仿真研發上投入5%-15%的資源和人力，但這對於一家初創公司而言，已經非常重了。
第三方自動駕駛仿真這一細分市場的火苗從去年開始燒起來，51VR正是點火人。2017年中，51VR開始啟動自動駕駛仿真項目。在這段日子里，51VR也對10餘家企業進行了調研，得到了一致的答案——「剛需」。
進入自動駕駛領域，51VR給自己的定位是獨立的第三方，做汽車數字化和自動化轉型路上的技術服務商和數據提供商。目前51VR在汽車領域的投入已近百人規模，具體覆蓋模擬駕駛體驗（VR汽車）、汽車可視化產品、自動駕駛仿真平台三大模塊，其中仿真團隊占比過半。
從最開始的第一行代碼到明年初51Sim-One正式上市，51VR自動駕駛仿真平台第一版本耗費近一年半時間。在最初的Zero階段，51VR還在摸索市場需求，自動駕駛仿真平台還是進行樣本測試的初級版本。
憑借多年的圖形學經驗，以及51VR在底層技術層面積累的超125萬件虛擬數字資產，包括建築庫、傢俱庫、貼圖庫、植被庫、人物庫、材質庫，目前51VR業務已覆蓋130個城市，並形成了一套集自動化工具鏈、渲染、雲平台、AI智能體在內的底層技術平台。這也成為支撐自動駕駛仿真平台51Sim-One的底層研發工具。
*自動駕駛汽車在仿真場景中訓練
雷鋒網新智駕了解到，51 Sim-One後期可真正面向客戶使用，集靜態場景還原、動態案例仿真、傳感器仿真、車輛動力學仿真、並行加速計算等功能於一體，可以方便的接入自動駕駛感知和決策系統，還可根據企業的開發流程需求進行定制開發。
靜態環境構建層面：51VR與圖商合作，通過采集實際環境信息及已有的高精度地圖構建靜態場景。張帆博士提到，51VR首先布局部分示範區，通過采集雷射點雲數據，建立高精度地圖，構建環境模型，並通過自動化工具鏈完成公分級道路還原。截至目前，51VR已與北京、上海等智能網聯示範區建立合作。
目前，51VR已自主研發出一套靜態場景數據編輯和自動生成工具，可基於實體場景完成真實道路自動化還原。後期，51VR將與圖商深度合作，完成從示範區到限定區域，再到指定區域高速公路，環路與市區的高仿真虛擬環境還原。同時，51VR也可以對道路周圍樹木及信號燈等標識根據不同拓撲結構進行自動的排布組合，生成更多的衍生虛擬場景。
動態場景編輯層面：51Sim-One 現已集成包括真實案例采集轉化、案例編輯等多種方式，構建動態案例數據庫。李熠提到，自動駕駛仿真平台核心在於數據。這里的數據非采集數據，而是對多元類型數據的整合與加工。其自主研發的多數據來源智能體行為模型工具，可做到差異化動態場景的快速搭建。
目前51VR已同合作單位收集了近幾百例實際交通事故案例，基於此，51VR進行擴展性分析，日後可泛化出更多的案例。李熠提到，行業現階段的情況是，一個實際交通案例數據轉換到仿真平台，且非高質量數據，可能需要花費數天。而51VR希望將這個平均轉化時間變成幾分鐘甚至更短的時間。
*對自動駕駛的測試場景進行編輯
對於環境重建的真實度，51VR有三方面的考慮：
幾何仿真：樹、路牌等幾何標誌精度需達到公分級，因後期需進行錄影頭及雷射雷達識別，所以需要構建三維模型，而非貼圖二維場景；
表觀仿真：即表面的材質，具備真實的物理光學特性，這對錄影頭等感知訓練非常重要；
行為仿真：例如人與車的交通行為。
重建環境的豐富度層面，51VR參考了國外研究項目，針對豐富度進行了分層理解：
第一層：道路幾何拓撲結構；
第二層：道路上的標識線，交通標誌，比如信號燈、限速等；
第三層：臨時交通措施，比如錐桶、地面污跡等；
第四層：動態交通流，車輛、行人與自行車等不同的交通參與者；
第五層：光線隨時間的變化，四季與氣候，例如雨天、雪天、霧天。
每層進行疊加，如此場景的複雜度和多樣性會顯著提升。
車輛建模方面，51VR在兼容CarSim動力學模型的同時，也在自研自有的動力學計算模型。兩者最大的區別在於未來後者能更好的兼容並保證並行加速計算能力。目前有部分初創企業傳出聲音：傳感器仿真模擬在自動駕駛開發中沒有太大的必要，使用處理好的目標結果同樣可以進行算法訓練。而在張帆博士看來，傳感器仿真是非常重要的一環。未來從國家產品認可及召回角度考慮，檢測機構必須對產品進行逐級分拆，識別判定是硬件問題、軟件問題、融合算法問題還是決策算法問題，保證產品安全。自動駕駛仿真平台供應商需要做到每個層級的仿真，而非簡單的動態場景還原。站在國家監管及主機廠的角度看待問題，這是自動駕駛仿真平台供應商需深入思考之處。
雷鋒網新智駕了解到，51 Sim-One目前兼容ROS、LCM、Matlab、Protobuf、UDP 等多種數據接口，兼容Windows、Linux 等多重平台，做到平台數據互通互聯。相比於多種不同仿真模塊的拼搭方案，51 Sim-One集成度更高，省去中央平台的二次開發環節，降低使用成本。51 Sim-One面向L3/L4級自動駕駛，同樣可以兼容L1/L2級輔助駕駛。
51VR將在2019年第一季度發布自動駕駛仿真測試平台，針對部分客戶免費提供來自51VR 的技術支持。免費內容中，包含計算機自動標註的點雲數據集，和語義識別圖像數據集。目前多數公司在上述兩方面中依舊採用高成本的手工標註方法。51VR通過開放類似訓練集，嘗試為高校研究人員與算法公司等提供免費服務。
雷鋒網新智駕了解到，今年6月，豐田研究所投資10億美元的自動駕駛開源模擬器CARLA主要提供開放的虛擬訓練場景，幫助自動駕駛公司進行算法的強化學習。同樣的，51VR在這一方面也選擇針對性的免費開放場景，為個人開發者或者公司提供學習用途。
在自動駕駛仿真產業鏈上，51VR瞄準三大類型客戶：
車廠占比最大：其對於仿真方案的要求最為嚴格，涉及部件，系統與整車各級別的算法訓練及在環測試；
檢測機構，包括國家級實驗室，測試場，示範區等：檢測機構多從安全層面出發，希冀制定出全面、系統、公平的檢測標準；
科技算法公司：其訴求仍然是不斷迭代算法，並提供軟硬件結合的系統解決方案。
目前，部分車廠已經開始嘗試51VR自動駕駛仿真產品的基礎版本。過去的兩年內，51VR已同汽車領域內主流主機廠、政府和檢測機構開展合作。李熠希望在2019年將合作的範圍進一步擴大。
面向汽車領域，51VR產品矩陣包括自動駕駛仿真產品、模擬器產品，及可視化的產品。51VR在提供完整仿真平台的同時，也對外開放細分模塊的服務，例如為車廠提供快速構建高精地圖的建模工具，高擬真度場景及自動化場景轉換服務。雷鋒網新智駕了解到，「地球克隆計劃2」發布會上，廣汽研究院同51VR簽署戰略合作協議，做到多人與自動駕駛車的虛擬交互駕駛，在仿真平台中在環測試車輛的穩定性與安全性。51VR也在同智行者合作，後者做到智行者「蝸小白」無人環衛車的實時運行軌跡的可視化監控。
張帆博士向雷鋒網新智駕透露了51VR自動駕駛仿真平台接下來的技術路線規劃：
2019年第一季度，51VR將發布單機1.0版本；
2019年年中，51VR將推出1.5並行計算版；
2019年年末，推出2.0版本，將增加針對模塊的多用戶協作版，並做到雲端計算。
後期，51VR將發力模塊化開發，比如傳感器仿真模塊，大數據處理及場景自動化生成工具。李熠提到，想要讓一輛自動駕駛汽車變得越來越聰明，需要源源不斷的數據餵養。這離不開成千上萬的邊緣案例，且還要保證數據的真實性及多樣性。從數據采集到數據處理，再到算法回歸測試，51 Sim-One構建了一個完整的動態數據閉環。
李熠向雷鋒網新智駕表示，數據來源的多樣性、轉換效率及邊緣案例是自動駕駛仿真行業的關注重點。現階段，各個玩家對數據的理解存在差異，與之而來的是協同問題。在提高場景轉換、數據處理能力的前提下，形成統一的數據格式與轉換標準，以此解決協同性問題。
當前，自動駕駛技術應用場景存在很強的地域性限制。技術路線上並非簡單的「復制黏貼」，場景數據采集對當地情況依賴大。張帆博士提到， 德國或者美國的自動駕駛仿真平台公司均圍繞著本國的大型汽車公司和檢測機構進行服務。51VR的優勢則是為中國自動駕駛公司和測試機構提供及時的定制化服務。目前51VR正在同行業夥伴合作，計劃推動自動駕駛仿真行業的標準。
基於5G，面向智慧交通
更大層面，51VR內部正在孕育面向智慧交通的解決方案。
51VR進入智慧交通不是空想得出，而是真實客戶提出的需求。在和政府聊起自動駕駛仿真產品時，後者提出了一個疑問：「什麼時候交通部門的環境構建方面也能用上這類產品「。這讓李熠動起了心思。經歷了幾輪驗證後，51VR得出的結論是可以基於自動駕駛仿真平台為智慧交通再造一個解決方案。
李熠提到，智慧交通的技術及產品形態是基於自動駕駛仿真延展而來，兩者在底層技術方面基本相通：均需要基於靜態場景模擬交通數據和交通行為。
而智慧交通產品的差異在於，交通部門將為其提供區域交通的通勤數據，錄影頭數據及道路傳感器數據等，智慧交通平台將升級為交通方案決策平台，對微觀交通行為進行更準確的預測，從而評估交通管理措施的有效性。
另一方面，基於最 新髮布的5G實時雲渲染平台51 Cloud，51VR正在加速5G實時雲渲染的快速商業化落地。目前5G雲渲染平台已在51VR已有的商業化場景中運行。雷鋒網新智駕了解到，在進行實時仿真測試訓練過程中，當仿真車輛有多個錄影頭或傳感器時，計算量需求大，本地計算資源匱乏，渲染效果不理想，通過5G雲渲染平台在雲端、邊緣計算中心進行大量的實時計算則是一種更好的選擇。這也是未來大勢所趨。
李熠提到，基於5G實時雲渲染平台，裝載較低端配置的GPU設備就可以展現1080、2080頂級顯卡的畫面質量，而終端僅用於顯示、控制及網路傳輸功能，雲端進行實時計算和渲染。
目前，在5G商業化落地方面，51VR已經和華為、英偉達達成合作。基於5G雲渲染平台，51VR的下一個小目標是讓自動駕駛仿真、城市的交通規劃和管理變得不一樣。