在天津智能交通的舞台上，滴滴暂停深夜服务的决定，如同一道晴空之中划过的鹰翼，唤醒了人们对自动驾驶安全性的深刻思考。自“温州滴滴事件”发生后，一种疑问悄然浮现：人类驾驶员由于复杂的情感和判断失误而威胁乘客安全时，机器驾驶员能否成为更可靠的守护者？

近期频繁出现的网约车事故，不仅提振了人们对自动驾驶技术期待，也让人意识到，在这项技术尚未完全成熟之前，它需要通过无数次严格测试来验证其安全性。其中，自动驾驶仿真测试作为重要的一环，无疑是推动这一过程向前迈进的一大步。

想象一下，这种仿真测试就是将传感器、车辆动力学、高级图形处理、交通流模拟等技术巧妙地编织成一个虚拟世界，让算法在这个环境中穿行，就像一位精通策略的人物在棋盘上布局一样，以至于可以代替实际路测，加速整个测试过程。这正如英伟达CEO黄仁勋所言，如果工程师使用这样的仿真系统，可以在5小时内完成48万公里的路测。而Waymo则是在2个月内完成了322万公里路测，而若采用这种方式，他们只需33小时即可完成。

正因为如此，Waymo也开发出了自己的仿真平台Carcraft。在2016年的一年里，该平台上的25000辆虚拟车行驶了25亿英里。随着自动驾驶仿真测试的地位日益重要，一些公司开始从各个角度进行评价，比如选择全球20家最优秀企业进行评比。

观察这些企业，我们发现美国仍然占据领先地位，有8家公司占据总数40%，紧随其后的是德国和中国各有5家。此外，还有法国、西班牙、英国、荷兰和以色列也有代表入选。这种分布反映出科技人才与资源是驱动力的关键因素。

从成立时间看，大多为2010年前成立的大型公司，其中包括MSC Software自1963年便已存在，其解决方案Adams被全世界制造商广泛应用。而较新成立的大多专注于汽车领域，并没有其他业务涉足。

每个模块都有独到的侧重点，如rFPro提供极高精度场景模拟；Parallel Domain则可以快速生成城市街区；RightHook能够根据高精地图模拟整个环境。而大部分企业选择与整车厂合作，为他们提供相关服务，但鲜少与独立研发自动驾驶科技公司合作。

此外，还有一些巨头如英伟达发布Drive Constellation，以及英特尔与百度合作开发责任敏感安全（RSS）模型，以提升自动驾驶能力。此外还有Drive.ai和景驰科技利用自己搭建的3D场景库进行不间断训练或长距离模拟行程，每天22000公里以上。但即便拥有如此先进工具，也无法避免百密一疏的情况出现，因此实际路测依然不可或缺，如Waymo累积965万公里及1287万公里路测数据，但仍遭遇居民投诉指控犹豫不决以及突然启动或刹车的问题。

尽管如此，要确保基本安全性至少需要161亿公里（约100亿英里）的累积数据，这还远远超出目前所有企业累计距离之和。因此，要取代人类驱动者的角色，未来对于这项技术来说还有一段漫长道路要走。