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国内首个自主智能网联仿真云平台正式上线，以中国特色场景驱动全球测试标准
2019-12-06 22:48:08·
2019年11月13日，中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心（以下简称数据资源中心）于第四届中国汽车与保险大数据产业高峰论坛期间发布国内首个具有完全自主知
2019年11月13日，中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心（以下简称“数据资源中心”）于第四届中国汽车与保险大数据产业高峰论坛期间发布国内首个具有完全自主知识产权的“智能网联汽车仿真云平台”。
自动驾驶汽车从技术的成熟到最终的产品落地，其中有一个非常关键的环节，那就是测试评价。外部环境的复杂性和不可预知性，以及车辆本身的传感器系统稳定性，都对自动驾驶汽车的安全性和可靠性造成了巨大的挑战。
自动驾驶仿真软件的现状：国外产品垄断，缺乏中国场景
车辆需要应对来自道路、交通、气象等要素组合成的不胜枚举的行驶环境，这让模拟仿真测试成为自动驾驶研发中不可或缺的一环。它可以对自动驾驶汽车的场景进行灵活的配置，利用有限的场景去映射无限丰富的世界，同时具有高效的测试效率、测试重复性强、测试安全可靠、成本低的特点。
在仿真测试方面，各类仿真软件百家争鸣，呈现出自主化发展趋势。谷歌Waymo已经基于其自主研发的仿真测试软件Carcraft模拟了100亿英里的道路场景，支持waymo车型进行大规模测试，通用Cruise基于其模拟仿真软件“The Matrix”也已经模拟仿真了50亿英里场景，以支撑其自动驾驶战略。
然而，智能网联汽车仿真软件及工具主要被国外产品所垄断，阻碍了中国自主品牌智能网联汽车的发展壮大。同时，国外产品的表现亦不成熟，不能完全满足企业研发测试需要，尤其是在中国场景适配与中国驾驶员行为模拟方面，直接移植应用国外经验，无法体现中国特色场景的复杂性。市场主流国外仿真软件均为软件公司主导产品，重点从技术层面改进场景、传感器、交通流等方面的模拟效果，缺乏工程应用层面的思考，无法协同主机厂构建完成测试评价流程。
国内首个具有完全自主知识产权的“智能网联汽车仿真云平台”
2019年11月13日，中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心（以下简称“数据资源中心”）于第四届中国汽车与保险大数据产业高峰论坛期间发布国内首个具有完全自主知识产权的“智能网联汽车仿真云平台”。
该仿真云平台基于联合国车辆法规协调论坛UNECE WP29 GRVA自动驾驶工作组提出的“多支柱法”测试理念，利用先进仿真技术，嵌入测试用例数据和评价算法，实现场景参数化、用例虚拟化、场景链条化和指标体系化，能够有效提升测试效率、缩短测试时间、减少测试成本、扩大测试覆盖范围，特别是对于在场地测试、开放道路测试中难以可靠复现的边缘场景和危险场景，有着不可替代的作用。
国内场景数据一直是比较稀缺的资源，此次发布的仿真平台，直击场景痛点，在软件平台中嵌入大规模中国特殊交通场景、整合中国驾驶员行为数据，并大幅度提升软件的客户需求响应速度、提供本土化技术支持。同时，该产品具有产品级传感器仿真、真实世界还原、极速验证、仿真测试规程、通用设计以及仿真上云等六大特点，保证了测试的有效性。
产品级传感器仿真，多重测试方法及实验模块
通过云平台网站申请注册并成功审核后，即可进入车辆管理模块创建实验主车，轿车、SUV、客车还有MPV四种车型可供选择，不同车辆配置了不同的车辆动力学参数，可安装自定义创建的传感器，完成主车设置。
选择设置的主车及将要测试的场景，即可开始自动驾驶算法测试。为了迎合不同客户的个性化需求，开发设计了面向算法、零部件和整车不同测试对象，支持MIL、SIL、HIL、DIL和VIL不同测试方法的试验模块，并构建了流程详尽的测评指南。用户可根据推荐测试场景、测试方法、通过条件一键生成测试评价报告，亦可个性化定制相关指标参数。
测试场景可通过国际标准格式编程生成，亦可依托车辆行驶过程中采集的真实数据个性化构建。车辆测试数结果据会上传到云端，云端基于数据改进与更新算法，然后对车辆自动驾驶性能进一步升级，整个测试过程科学、智能、简单、易行。
当前，全球智能网联汽车标准正处于制定窗口期，抢占技术规范的制高点、赢得国际话语权至关重要。本次发布的仿真软件充分考虑国内外最前沿的标准体系，有效衔接已有场景数据标准与评测体系，开发设计了可编程场景自动生成、场景危害度/覆盖度/复杂度分级等一系列亮点功能，方便整车企业客户定制化应用。该平台的发布是对中国工业软件自主化发展的重要支撑，对于中国智能网联汽车技术发展与进步具有程碑式的意义。
自动驾驶汽车从技术的成熟到最终的产品落地，其中有一个非常关键的环节，那就是测试评价。外部环境的复杂性和不可预知性，以及车辆本身的传感器系统稳定性，都对自动驾驶汽车的安全性和可靠性造成了巨大的挑战。
自动驾驶仿真软件的现状：国外产品垄断，缺乏中国场景
车辆需要应对来自道路、交通、气象等要素组合成的不胜枚举的行驶环境，这让模拟仿真测试成为自动驾驶研发中不可或缺的一环。它可以对自动驾驶汽车的场景进行灵活的配置，利用有限的场景去映射无限丰富的世界，同时具有高效的测试效率、测试重复性强、测试安全可靠、成本低的特点。
在仿真测试方面，各类仿真软件百家争鸣，呈现出自主化发展趋势。谷歌Waymo已经基于其自主研发的仿真测试软件Carcraft模拟了100亿英里的道路场景，支持waymo车型进行大规模测试，通用Cruise基于其模拟仿真软件“The Matrix”也已经模拟仿真了50亿英里场景，以支撑其自动驾驶战略。
然而，智能网联汽车仿真软件及工具主要被国外产品所垄断，阻碍了中国自主品牌智能网联汽车的发展壮大。同时，国外产品的表现亦不成熟，不能完全满足企业研发测试需要，尤其是在中国场景适配与中国驾驶员行为模拟方面，直接移植应用国外经验，无法体现中国特色场景的复杂性。市场主流国外仿真软件均为软件公司主导产品，重点从技术层面改进场景、传感器、交通流等方面的模拟效果，缺乏工程应用层面的思考，无法协同主机厂构建完成测试评价流程。
国内首个具有完全自主知识产权的“智能网联汽车仿真云平台”
2019年11月13日，中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心（以下简称“数据资源中心”）于第四届中国汽车与保险大数据产业高峰论坛期间发布国内首个具有完全自主知识产权的“智能网联汽车仿真云平台”。
该仿真云平台基于联合国车辆法规协调论坛UNECE WP29 GRVA自动驾驶工作组提出的“多支柱法”测试理念，利用先进仿真技术，嵌入测试用例数据和评价算法，实现场景参数化、用例虚拟化、场景链条化和指标体系化，能够有效提升测试效率、缩短测试时间、减少测试成本、扩大测试覆盖范围，特别是对于在场地测试、开放道路测试中难以可靠复现的边缘场景和危险场景，有着不可替代的作用。
国内场景数据一直是比较稀缺的资源，此次发布的仿真平台，直击场景痛点，在软件平台中嵌入大规模中国特殊交通场景、整合中国驾驶员行为数据，并大幅度提升软件的客户需求响应速度、提供本土化技术支持。同时，该产品具有产品级传感器仿真、真实世界还原、极速验证、仿真测试规程、通用设计以及仿真上云等六大特点，保证了测试的有效性。
产品级传感器仿真，多重测试方法及实验模块
通过云平台网站申请注册并成功审核后，即可进入车辆管理模块创建实验主车，轿车、SUV、客车还有MPV四种车型可供选择，不同车辆配置了不同的车辆动力学参数，可安装自定义创建的传感器，完成主车设置。
选择设置的主车及将要测试的场景，即可开始自动驾驶算法测试。为了迎合不同客户的个性化需求，开发设计了面向算法、零部件和整车不同测试对象，支持MIL、SIL、HIL、DIL和VIL不同测试方法的试验模块，并构建了流程详尽的测评指南。用户可根据推荐测试场景、测试方法、通过条件一键生成测试评价报告，亦可个性化定制相关指标参数。
测试场景可通过国际标准格式编程生成，亦可依托车辆行驶过程中采集的真实数据个性化构建。车辆测试数结果据会上传到云端，云端基于数据改进与更新算法，然后对车辆自动驾驶性能进一步升级，整个测试过程科学、智能、简单、易行。
当前，全球智能网联汽车标准正处于制定窗口期，抢占技术规范的制高点、赢得国际话语权至关重要。本次发布的仿真软件充分考虑国内外最前沿的标准体系，有效衔接已有场景数据标准与评测体系，开发设计了可编程场景自动生成、场景危害度/覆盖度/复杂度分级等一系列亮点功能，方便整车企业客户定制化应用。该平台的发布是对中国工业软件自主化发展的重要支撑，对于中国智能网联汽车技术发展与进步具有程碑式的意义。
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