阿里達摩院今日對外發(fā)布全球前期自動駕駛“混合式仿真測試平臺”進入當下，該平臺采用虛擬與現(xiàn)實結(jié)合的仿真技術(shù)紮實，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秒重要作用，系統(tǒng)每日虛擬測試里程可超過800萬公里等地，大幅提升自動駕駛AI模型練習效率。該技術(shù)將推動自動駕駛加速邁向L5階段尤為突出。

路測是自動駕駛落地的核心環(huán)節(jié)規定。研究顯示，自動駕駛汽車需要積累177億公里的測試數(shù)據(jù)空間載體，才能保證自動駕駛感知高質量、決策、控制整個鏈路的安全性重要組成部分。傳統(tǒng)純虛擬仿真測試平臺能快速跑完自動駕駛路測里程流程，但仍然面臨極端場景練習效率低下的 關(guān)鍵問題：極端場景數(shù)據(jù)不足，就無法還原真實路況的不確定性勃勃生機，系統(tǒng)就無法精準應(yīng)對真實路況的突發(fā)情況助力各業，自動駕駛就難以實現(xiàn)進一步突破。

達摩院首創(chuàng)自動駕駛混合式仿真測試平臺解決了這一難題提供有力支撐。在達摩院的平臺上應用，不僅可以使用真實路測數(shù)據(jù)自動生成仿真場景，還可通過人為隨機干預(yù)加強宣傳，實時模擬前后車輛加速臺上與臺下、急轉(zhuǎn)彎、緊急停車等場景技術發展，加大自動駕駛車輛的避障練習難度集聚效應。

針對極端場景數(shù)據(jù)不足的問題，該平臺可以任意增加極端路測場景變量重要手段。在實際路測中互動講，復(fù)現(xiàn)一次極端場景的接管可能需要1個月的時間穩定性，但該平臺可在30秒內(nèi)即完成雨雪天氣、夜間照明不良條件等尤其場景的構(gòu)建和測試過程中，每日可支持的場景構(gòu)建數(shù)量達百萬級去突破。

阿里方面指出，這一平臺規(guī)倪_到；亟鉀Q了極端場景的復(fù)現(xiàn)難題智能設備，使得這些 關(guān)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階段蓬勃發展。