4月22日，阿里達摩院對外發布全球首個自動駕駛“混合式仿真測試平台”，該平台採用虛擬與現實結合的仿真技術，引進真實路測場景和雲端訓練師，模擬一次極端場景只需30秒，系統每日虛擬測試里程可超過800萬公里，可大幅提升自動駕駛AI模型訓練效率，將有助於推動自動駕駛加速邁向L5階段。
專家表示，路測是自動駕駛落地的核心環節。研究顯示，自動駕駛汽車需要積累177億公里的測試數據，才能保證自動駕駛感知、決策、控制整個鏈路的安全性。
傳統純虛擬仿真測試平台能快速跑完自動駕駛路測里程，但仍然面臨極端場景訓練效率低下的關鍵問題：極端場景數據不足，就無法還原真實路況的不確定性，系統就無法精準應對真實路況的突發情況，自動駕駛就難以實現進一步突破。
阿里達摩院發佈的自動駕駛混合式仿真測試平台將有助於解決這一難題。在該平台上，不僅可以使用真實路測數據自動生成仿真場景，還可通過人為隨機干預，實時模擬前後車輛加速、急轉彎、緊急停車等場景，加大自動駕駛車輛的避障訓練難度。
據介紹，針對極端場景數據不足的問題，該平台可以任意增加極端路測場景變量，如可在30秒內完成雨雪天氣、夜間照明條件不良等特殊場景的構建和測試，每日可支持的場景構建數量達百萬級。