国产智驾仿真平台破解端到端测试“真实与效率”双重难题

科技日报记者 马爱平

当端到端大模型开始重新定义智能驾驶，其对仿真测试的真实性与效率提出了前所未有的要求。近日，国产智驾仿真平台SimOne在端到端仿真、数据驱动场景仿真等关键技术上取得突破性进展，试图构建一个无限趋近于真实中国路况的“超级仿真测试训练场”。

当智能化、电动化的浪潮席卷全球，深刻重塑汽车产业格局之时，智能驾驶仿真测试迎来前所未有的机遇与挑战。

相比于普通的实车测试，安全性更高、成本更低、效率更快的仿真测试逐渐成为了研发高阶智能驾驶系统的必选项，也成为各大整车厂及创业公司等竞相投入的领域。

今年9月，工业和信息化部等八部门印发《汽车行业稳增长工作方案（2025-2026年）》的通知，明确提出推进智能网联汽车准入和上路通行试点，有条件批准L3级车型生产准入，推动道路交通安全、保险等法律法规完善。L3级车型逐步走进现实，进一步放大了对智能驾驶仿真测试的需求。

政策、产业、市场三方共振，高阶智能驾驶仿真测试驶入快行道。

据了解，2017年，北京五一视界数字孪生科技股份有限公司旗下的合成数据与仿真平台51Sim推出了自主研发的国产智驾仿真平台SimOne，迄今为止已服务了超百家智驾主机厂、检测机构、高校及科研院所。

据51Sim相关负责人介绍，最新版的SimOne拥有全链条闭环仿真能力，一方面，平台能够深度还原中国特色的复杂交通场景，为人车混行、随机穿行等典型路况提供精准建模；另一方面，平台采用的云原生架构支持分布式并行计算，将百万公里级测试时间从传统方案的“天数级”缩短至“分钟级”。

该负责人进一步介绍，其基于三维高斯溅射技术（3DGS)、四维高斯溅射技术（4DGS）等创新技术，构建了下一代仿真引擎，以更好地适应端到端模型仿真测试对于场景的真实性、数据置信度和测试效率的更高要求。其3DGS混合仿真引擎将3DGS技术与传统图形渲染深度融合，不仅解决了传统图形渲染技术在静态环境建模中真实感不足且成本较高的短板，同时还突破了3DGS单一技术在泛化能力方面的不足，在场景视觉真实度、重建成本、泛化性之间实现了平衡。

同时，51Sim正基于海量真实数据构建高置信度仿真环境，实现从传统图形仿真到数据驱动的跨越。其引入了4DGS技术并构建了下一代分布式新架构的仿真体系和世界建模新范式，实现了实采场景的仿真一体化，让基于真实数据的闭环仿真成为可能。

“基于4DGS构建的端到端LogSim仿真体系，可利用不同品牌、型号车辆及其他障碍物的资产，对原始资产进行替换，并确保替换资产与场景光照、阴影、反射等保持一致，以提升视觉真实感和仿真质量。同时利用扩散模型对轨迹实现泛化，并对新轨迹的细节进行补全，提高了合成图像的清晰度、真实感和感知一致性，确保轨迹泛化的合理性。”上述负责人说，“针对数据利用率低的问题，我们还可通过改变摄像头位置、姿态、视角、畸变等，对单一车型采集的数据进行全新视角的合成，将数据迁移到其他车型，提升数据的复用性，减少实际道路测试的成本和时间。”

“近年来，我们也在积极参与、主导制定国内外智能驾驶仿真测试标准和准入标准，未来还将响应政策导向，进一步加大关键技术研发投入，聚焦仿真测试关键环节的技术壁垒突破，以持续的自主创新为行业高质量发展注入动能。”上述负责人表示。

（受访者供图）