在天津智能交通网的幕后，自动驾驶仿真平台如同一位守护者，静默守望着无人车的安全。然而，当温州滴滴事件发生时，人们开始质疑：当人类驾驶员因人的本性而对乘客安全构成威胁时，机器驾驶员是否能更胜一筹？

近期频发的网约车事故不仅提高了人们对自动驾驶汽车的期待，还凸显了自动驾驶技术在落地前需要经过更多安全考验。其中之一就是自动驾驶仿真测试。

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，将相对真的驾驶场景搭建出来，以完成自动驾驶汽车路测工作。这一种形式，可以代替部分实地路测，加快测试速度。

英伟达CEO黄仁勋曾公开表示，如果工程师使用这些系统，就可以在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322万公里路测，如果换用这种方法，则可压缩至33小时左右，即一天半时间。

正是因为看到了这个高效率，Waymo开发了自己的Carcraft平台。在2016年的一年中，其在Carcraft中放置25000辆虚拟测试车行走25亿英里。鉴于此，不少企业选取全球20家公司进行盘点，为业界提供参考。

通过观察上述数据，我们发现美国仍然是领先者，有8家公司占据总数40%，德国有5家占比25%，中国有两家。此外还有法国、西班牙和英国等国家也有代表性企业参与这一领域。

从成立时间来看，有12家企业成立于2010年前，这些包括多个领域，如汽车制造商到航空航天。此外，一些新兴企业专注于单一领域，而早期玩家的业务类型则更加广泛涉及众多行业。

各个模拟模块虽然都涉及，但侧重点略有不同，如rFPro和51VR模拟场景精度达到现实水平；Parallel Domain能够快速生成城市街区；RightHook可以根据高精地图自动生成整个环境。而大多数合作都是与整车厂合作，而不是与科技初创公司合作，因为研发团队往往自己建立自己的平台。

例如英伟达发布Drive Constellation系统；百度与英特尔合作开发责任敏感安全模型；Drive.ai使用3D场景库进行训练；景驰科技每日行程22000公里。亿欧认为这对于发展主营业务和算法控制非常重要，但同时也存在风险，因为这些设定可能忽略一些未被考虑到的情况。

尽管如此，无论是拥有自建平台还是依赖第三方服务，每一个步骤都是朝着提升自动化能力迈出的一步。但要真正确保无人车的安全，还需累积161亿公里以上的人工智慧学习过程，以及丰富的地理环境测试，这样才能真正取代人类司机，让我们看到未来世界中的“梦想”——完全依靠机器操作的情景变得既可能又实际可行。