滴滴在9月8日至15日暂停深夜服务的决定，让人们开始思考：当人类驾驶员因为人的本性而对乘客安全产生威胁时，机器驾驶员是否更胜一筹？
近几月频发的网约车事件不仅提高了人们对自动驾驶汽车的期待，也凸显了其在落地前需要通过更多安全考验这一点。自动驾驶仿真测试正是其中一个环节。
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、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，以完成自动驾驶汽车路测工作。这一方式可以代替部分或全部实际路测，加快测试速度。
据英伟达CEO黄仁勋表示，如果工程师使用这套系统，可以在5小时内完成48万公里的路测。而Waymo官方披露其2个月内完成322万公里的路测，如果换用此方法则可压缩到33小时左右，即一天半时间。
正因如此，Waymo开发了自己的Carcraft平台。在2016年一年中，这里放置了25000辆虚拟测试车行走25亿英里。鉴于其重要性，一份报告盘点全球20家自动驾驶仿真平台公司，为业界提供参考。
分析发现，其中美国企业占40%，德国企业占25%，中国和其他国家各有两家。这些公司成立时间多集中于2010年前，有12家，比重超过50%；最早的是MSC Software，从1963年至今已55年的历史，其产品广泛应用于多个领域，如汽车、航空航天和医疗等。
各个模拟模块虽然都涉及但侧重点略有不同，如rFPro和51VR模拟场景精度接近现实世界水平，而Parallel Domain软件可以生成城市街区，在不到一分钟内自动生成所需测试环境。此外还有RightHook根据高精地图来模拟整个环境。
大部分企业选择与整车厂合作，而鲜少与科技公司合作，或许表明研发自动 驾驶技术的大型科技公司仍倾向于自建定制化平台。此外，还有英伟达Drive Constellation和百度RSS模型，以及Drive.ai 3D场景库和景驰科技每天22000公里训练，这些都展示了大型科技巨头如何利用自身芯片优势推动业务发展以及满足特定需求的问题解决方案。
尽管使用自动驱动者实现效率提升，但即便拥有强大的私人场景库也可能遗漏某些不可预见的情况，因此实际路测依然不可或缺。如Waymo宣布965万公里累积后，又增加到1287万公里，但同时也遭遇居民投诉关于犹豫不决以及突然启动或刹车的问题。
总之，要想基本保证自动 驾驶系统安全性，大概至少需要161亿公里（100亿英里的）累积数据，这目前尚未达到。而想要取代人类司机，无人车还有一段漫长道路要走。
