模擬測試對於自動駕駛的安全落地至關重要。根據美國蘭德公司的研究，自動駕駛演算法想要達到人類駕駛員水平，至少需要累計 177 億公里的駕駛資料來完善演算法。如果配置一支100輛自動駕駛測試車的車隊，每天24小時不停歇路測，平均時速25英里(40 公里)每小時來計算，需要500多年的時間才能完成目標里程，路測期間所耗費的時間和成本是難以承受的。

此外，自動駕駛相應交通法規及保險理賠機制的缺失也制約了自動駕駛汽車路測的大範圍開展。由於自動駕駛汽車尚不能保證絕對安全，我國政府對開放自動駕駛道路測試保持謹慎的態度，僅依靠部分開放道路以及智慧網聯測試區進行路測，難以滿足自動駕駛汽車旺盛的測試需求。

目前，基於場景庫的模擬測試是解決自動駕駛路測資料匱乏的重要路線。模擬測試主要通過構建虛擬場景庫，實現自動駕駛感知、決策規劃、控制等演算法的閉環模擬測試。場景庫是自動駕駛模擬測試的基礎，場景庫對現實世界的覆蓋率越高，模擬測試結果越真實。

自動駕駛汽車研發的不同階段對於場景庫的要求也不同，需要場景庫實現不同的測試功能：

根據藍皮書的資料，目前自動駕駛演算法測試大約90%用模擬平臺完成，9%在測試場完成，1%通過實際路測完成。隨著模擬技術水平的提高和應用的普及，行業旨在達到99.9%測試量通過模擬平臺完成，封閉測試完成0.09％，最後0.01％進行實路測試，使自動駕駛研發更高效、經濟。

在釋出會上，同濟大學汽車學院汽車安全技術研究所所長朱西產表示：「沒有虛擬模擬平臺，根本無法實現智慧網聯汽車的開發，我國要實現從汽車大國走向汽車強國的夢想，作為核心技術的虛擬模擬平臺必須自主可控」。中國是世界最大的汽車生產與消費國，模擬軟體作為自動駕駛汽車研發過程中最關鍵的核心技術之一，必須實現自主研發，以在國際競爭中佔據主導地位。美國和德國模擬軟體企業及單位總數佔全球總數一半以上。中國企業在此領域尚處於追趕階段。

基於這一現狀，包括科技公司、車企、自動駕駛方案解決商、模擬軟體企業、高校及科研機構等主體都在投身虛擬模擬平臺的建設。科技公司在模擬方面起步相對較晚，在汽車功能探索方面經驗較少，但是具備大資料優勢，軟體開發能力強。目前自動駕駛模擬科技公司主要包括騰訊、百度、華為、阿里等。

以騰訊為例，基於在地圖、遊戲、雲端計算、人工智慧等領域的技術積累，騰訊自動駕駛虛擬模擬平臺TAD Sim可以實現自動化的場景生成和雲端高併發測試，提高自動駕駛測試驗證效率，目前已經與長沙、襄陽、深圳等地智慧網聯測試場展開虛實一體的自動駕駛測試合作。

騰訊自動駕駛模擬平臺 TAD Sim(Tencent Autonomous Driving Simulator)於 2018 年釋出，是結合了專業遊戲引擎、工業級車輛動力學模型、虛實一體交通流等技術打造的虛實結合、線上線下一體的自動駕駛模擬平臺。為實現場景的高還原度，騰訊發揮自身在遊戲領域的經驗和技術，應用了包括場景還原、大氣系統、感測器模擬、物理引擎、Agent AI、雲遊戲技術、MMO 同步等遊戲技術。

2020 年 6 月，TAD Sim 2.0 版本釋出，在原有基礎上進行了架構的優化升級，資料傳輸能力和加速能力都有大幅提升，資源佔用量減少 30%。目前場景庫中有超過 1000 種場景型別，可以泛化生成萬倍以上豐富場景，具備每日 1000 萬公里以上的測試能力。

目前，TAD Sim正在與多地國家智慧網聯汽車測試區、國家部委以及國內頭部車企展開合作，其中包括與國家智慧網聯（長沙）測試區合作，以虛擬模擬技術重建測試區地理全貌，支援智慧網聯汽車模擬測試；助力襄陽達安汽車檢測中心數字孿生自動駕駛測評體系以及深圳市智慧網聯交通測試示範平臺建設等，推行虛實結合的模擬測試，加速自動駕駛研發落地，推動智慧交通的建設運營升級。

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