阿里發布自動駕駛測試平臺每日可測試800萬公里

阿里達摩院今日對外發布全球前期自動駕駛“混合式仿真測試平臺”，該平臺采用虛擬與現實結合的仿真技術，引進真實路測場景和云端練習師，模擬一次極端場景只需30秒，系統每日虛擬測試里程可超過800萬公里，大幅提升自動駕駛AI模型練習效率。該技術將推動自動駕駛加速邁向L5階段。

路測是自動駕駛落地的核心環節。研究顯示，自動駕駛汽車需要積累177億公里的測試數據，才能保證自動駕駛感知、決策、控制整個鏈路的安全性。傳統純虛擬仿真測試平臺能快速跑完自動駕駛路測里程，但仍然面臨極端場景練習效率低下的 關鍵問題：極端場景數據不足，就無法還原真實路況的不確定性，系統就無法精準應對真實路況的突發情況，自動駕駛就難以實現進一步突破。

達摩院首創自動駕駛混合式仿真測試平臺解決了這一難題。在達摩院的平臺上，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，實時模擬前后車輛加速、急轉彎、緊急停車等場景，加大自動駕駛車輛的避障練習難度。

針對極端場景數據不足的問題，該平臺可以任意增加極端路測場景變量。在實際路測中，復現一次極端場景的接管可能需要1個月的時間，但該平臺可在30秒內即完成雨雪天氣、夜間照明不良條件等尤其場景的構建和測試，每日可支持的場景構建數量達百萬級。

阿里方面指出，這一平臺規模化地解決了極端場景的復現難題，使得這些 關鍵場景的練習效率提高上百萬倍，將推動自動駕駛加速邁向L5階段。