如同一场宏伟的实验，自动驾驶仿真平台是否能确保无人车安全，就像一幅由数千颗星辰织就的天文图景，需要细腻而深邃的探索。滴滴在9月8日至15日暂停深夜服务的决定，似乎是对“温州滴滴事件”的回应，让人们开始怀疑：当人类司机因为人的本性而对乘客安全构成威胁时，机器司机是否更胜一筹？

近期频发的网约车事故，无疑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将极大减少事故发生，却忽视其在落地前需经历更多安全考验，而自动驾驶仿真测试就是其中关键环节。

所谓自动驾驶仿真测试，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，以搭建相似于现实世界驱动场景，以完成自动驾驶汽车路测工作的一种形式。这不仅可以代替部分实际路测，还能显著加快测试速度。

英伟达CEO黄仁勋曾指出，如果工程师使用这样的系统，可以在5小时内完成48万公里路测。Waymo官方数据显示，在2个月内，他们已经完成了322万公里路测，但如果采用此方法，那么2个月时间足以压缩至33小时，即1.5天。

正是由于看到了这种高效性的重要性，Waymo也开发了自己的Carcraft平台。在2016年，一年中他们放置25000辆虚拟测试车行走25亿英里。鉴于其重要性，不仅Waymo，也有其他公司如Parallel Domain和RightHook等研发自动生成城市街区或根据高精地图模拟环境。

然而，我们发现上述企业大多与整车厂合作，为其提供相关服务，而鲜少与科技公司合作。即便存在第三方供应商，大多数研发团队还是选择自行搭建定制化平台，如英伟达发布Drive Constellation，或百度和英特尔合作提升RSS模型。

我们认为，这些巨头利用自家芯片进行研发，有助于推进主营业务发展，同时算法层面更为可控。而初创企业则需要满足自身需求，一些开源平台可能无法完全满足，因此选择自行开发定制化平台。

尽管如此，即使拥有强大的仿真能力，也仍然可能会有未被收录的事故场景发生。此外，即便拥有Carcraft平台，Waymo仍然没有放弃实际路测，其累积里程远未达到161亿公里这一安全保障标准所需之量。

因此，要想取代人类司机，还有很长的一段旅程要走。在这条漫长道路上，每一步都充满挑战，每一次尝试都承载着改善未来无人车性能和安全性的希望。