在天津交通智能查询网的关注下，9月4日，滴滴宣布暂停深夜服务，从9月8日至15日，这一决定显然是受到了“温州滴滴事件”的影响。这种选择不仅让人们开始思考：当人类驾驶员因为其本性的局限性而对乘客的安全构成威胁时，机器驾驶员是否能更胜一筹？

近期频繁发生的网约车事故无疑提高了人们对自动驾驶汽车的期待。但大众只知道，如果自动驾驶技术能够成熟，它将极大地减少事故发生，但他们忽视了在落地前该技术需要通过更多安全考验，自动驾驶仿真测试就是其中一个关键环节。

简而言之，所谓的自动驾驶仿真测试，就是通过传感器仿真、车辆动力学仿真、高级图形处理、交通流仿真、数字仿真和道路建模等技术来模拟路测环境，并加入算法，以搭建相似于现实世界中的驾驶场景，为完成自动化汽车路测工作提供一种形式。这意味着它可以部分代替实际路测，加快测试速度。

正是基于这样的理解和效率，比如英伟达CEO黄仁勋曾公开表态称，如果工程师使用这类系统，可以在5小时内完成48万公里的路测。而Waymo官方披露数据显示，在2个月内，他们已经完成了322万公里的路测。如果用黄仁勋提出的方式进行，则可压缩到33小时左右，即1.5天时间。

正因如此，看到了自动驾驶仿真测试高效益的一面，Waymo也开发出了自己的Carcraft平台。在2016年的一年中，有25000辆虚拟测试车行走了25亿英里。鉴于这个领域的地位越来越重要，一份由亿欧汽车整理的大型报告揭示了全球20家主要参与者，并从各个维度进行评估供业界参考。

这些公司中，只有美国占据领先位置，有8家企业占据总数40%，这是由于美国拥有大量数量上的优势。紧随其后的是德国共有5家企业，以及中国两家企业。此外，还包括法国、西班牙、英国和以色列各有一家代表机构。此原因则体现在它们依赖于技术与人才发展。

分析成立时间，我们发现2010年之前成立的大多数公司已涉及多个领域，如航空航天医疗等，而之后新成立的小伙伴们则专注于汽车行业业务范围较窄且单一。不同平台侧重点也有所差异，如rFPro和51VR模拟场景精度接近现实世界水平，可以控制天气行人变量；Parallel Domain软件自动生成城市街区；RightHook根据高精地图模拟整个环境。而绝大部分与整车厂合作，大多数研发科技公司或初创企业则选择自己搭建定制化平台。

此外，不论如何进步，对于保证安全性仍需累积161亿公里（约100亿英里）的测试数据，更不用说配备多少种可能出现的事故场景。目前上述所有参与者累积数据与这一目标相去甚远。这意味着要取代人类驱动者的角色，无人车还有很长距离要跃过。