阿里巴巴達(dá)摩院發(fā)布全球首個(gè)自動(dòng)駕駛“混合式仿真測試平臺(tái)”，模擬一次極端場景只需30秒，系統(tǒng)每日虛擬測試?yán)锍炭沙^800萬公里，大幅提升自動(dòng)駕駛AI模型訓(xùn)練效率。該技術(shù)將推動(dòng)自動(dòng)駕駛加速邁向L5階段。

路測是自動(dòng)駕駛落地的核心環(huán)節(jié)。研究顯示，自動(dòng)駕駛汽車需要積累177億公里的測試數(shù)據(jù)，才能保證自動(dòng)駕駛感知、決策、控制整個(gè)鏈路的安全性。傳統(tǒng)純虛擬仿真測試平臺(tái)能快速跑完自動(dòng)駕駛路測里程，但仍然面臨極端場景訓(xùn)練效率低下的關(guān)鍵問題：極端場景數(shù)據(jù)不足，就無法還原真實(shí)路況的不確定性，系統(tǒng)就無法精準(zhǔn)應(yīng)對(duì)真實(shí)路況的突發(fā)情況，自動(dòng)駕駛就難以實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步突破。

達(dá)摩院首創(chuàng)自動(dòng)駕駛混合式仿真測試平臺(tái)解決了這一難題。在平臺(tái)上，不僅可以使用真實(shí)路測數(shù)據(jù)自動(dòng)生成仿真場景，還可通過人為隨機(jī)干預(yù)，實(shí)時(shí)模擬前后車輛加速、急轉(zhuǎn)彎、緊急停車等場景，加大自動(dòng)駕駛車輛的避障訓(xùn)練難度。

阿里指出，這一平臺(tái)規(guī)?；亟鉀Q了極端場景的復(fù)現(xiàn)難題，使得這些關(guān)鍵場景的訓(xùn)練效率提高上百萬倍，將推動(dòng)自動(dòng)駕駛加速邁向L5階段。