9月4日，滴滴表示将在9月8日～15日暂停深夜服务，这显然是受不久前“温州滴滴事件”的影响。滴滴的决策也开始让人们反思：当人类驾驶员由于人的本性开始对乘客的安全产生威胁时，机器驾驶员是否更胜一筹？

近几月频发的网约车事件一定程度上提高了人们对自动驾驶汽车的期待。但众人只知若自动驾驶技术成熟会极大的减少事故的发生，殊不知其在落地前需要通过更多的安全考验，自动驾驶仿真测试就是其中一环。

简单来说，所谓的自动驾驶仿真测试就是指通过传感器仿真、车辆动力学仿真、高级图形处理、交通流仿真、数字仿真、道路建模等技术模拟路测环境，并添加算法，搭建相对 真实 的 驾驶场景来完成 自动 驾驶汽车路测工作的一种形式。一定程度上来说，仿真是可以代替实际路测，加快测试速度。

正是因为看到了自动驾驶仿真测试的地位越来越重要，所以Waymo开发了自己的仿真平台Carcraft。有数据显示，在2016年的一年中，其在Carcraft中放置了25000辆虚拟测试车行走25亿英里。

通过观察上述内容，我们发现，就20家自动驾驶仿真平台公司而言，其中美国仍占据领导地位，有8家企业占到总数40%；德国紧随其后，有5家企业占到总数25%；中国也有两家企业参与此领域。而其他国家如法国、西班牙、英国和荷兰各有一家公司加入这一竞争激烈但又充满希望的事业。

从成立时间上看，有12家成立于2010年之前，而这些老牌玩家的业务类型涉及面广泛，从汽车到航空航天再到医疗等多个领域。而那些成立于2010年之后的大多专注于汽车领域，只有蔚来的Parallel Domain以新颖之举吸引了一些新兴厂商。

然而，即便存在第三方供应商提供这类服务，大部分研发自主导向自己搭建完全自有的内置系统，如英伟达Drive Constellation或百度与英特尔合作推出的RSS模型，以提升自家的技术水平。此外，还有像Drive.ai和景驰科技这样的初创企业也不断完善他们各自独有的3D场景库进行训练，这些都是行业内不可忽视的情报来源之一。在这个过程中，不同巨头和初创公司都不断探索如何利用自身优势最大化效率，同时确保可控性和个性化需求得到满足。

尽管如此，对于目前还未达到基本保证安全性的标准，我们不得不承认，无论是拥有最先进技术还是累积大量数据，无人车想要取代人类还有一段漫长旅程要走。在这个过程中，每一次尝试，都是一次勇敢追求未来世界可能性的步伐，也是一次对于我们当前现状严格挑战与思考的情况反映。