模擬技術走向幕前，能讓自駕車抄近路嗎？

去年 9 月，集聰明、膽量和瘋狂於一體的特斯拉 CEO Elon Musk 曾假設，人類社會可能是更進階文明控制下的一場模擬遊戲。雖然聽起來腦洞有些大，但你不得不承認，人類正為各種目的使用模擬器，比如教飛行員如何飛行，訓練 AI 演算法找出貓和狗的不同。

據了解，類似 Improbable 這種新創公司嘗試模擬整個世界，所以即使我們當不了火星人，至少能在地球破敗不堪時進入模擬的理想王國，逃避現實。

在自動駕駛業，模擬則成了自動駕駛系統學習駕駛技能的好幫手。

「革命」尚未成功，自駕車仍需努力

看著鋪天蓋地的自動駕駛新聞，你可能會覺得，自駕車馬上要占領道路，事實上還早呢。誠然，類似 Waymo 等公司已開始進行有限的部署了，自駕公車或礦車更在各自領域取得不錯的成績，但真正成氣候的只有 ADAS 系統，但自動化功能有限，被許多自動駕駛「基本教義者」看不起。

關於自動駕駛，SAE 具體分為五級，到 Level 5 後就能隨心所欲享受自駕車服務了，而現在較常見的 ADAS 系統，只到 Level 2。

想達到 Level 5 自動駕駛（特別是大規模），需要多重因素配合才能成功。比如超快的無線通訊（5G），高精準地圖和類似光學雷達的專屬感測器。

當然，自動駕駛系統的第一要務還是學會如何駕駛。為了讓演算法認識真正的駕駛可不是《俠盜獵車手》（其實已經有公司利用這套遊戲來做訓練資料了），大家主要還是靠數百萬公里的實地駕駛。

自駕車步入「模糊矩陣」

這樣日以繼夜的採集路測資料不但費時費錢，還非常危險。

首先，尚未成熟的自駕車可能會造成致命事故，就像去年 3 月 Uber 測試車車禍。

其次，魯莽測試會招來反對者的攻擊，Waymo 測試車在鳳凰城遇到的惡意攻擊就是最好的例子。

除了路測歷程突破 1,000 萬英里，Waymo 還藉助類似矩陣的模擬技術 Carcraft 訓練自駕車。2018 年一年，Waymo 虛擬車隊 2.5 萬台測試車在虛擬世界跑了 50 億英里。

Waymo 虛擬世界首席建築師 James Stout 解釋了工作原理：

我們有同時執行的不同宇宙和世界，不斷測試微小變數同時，我們也在創造車輛從未見過的模擬場景。模糊在這裡有重要作用。

所謂的「模糊」其實始於一個駕駛場景，比如四面停車的路口，在這裡 Waymo 數不清的實地測試經驗能幫上大忙。不過，順利攻克難關後，資料開始模糊化，變出近乎無窮場景等待虛擬測試車挑戰。自動駕駛系統積累的經驗隨後會回饋到實地測試。

舉個簡單的例子，這就像《駭客任務》的救世主尼歐直接在雲端下載成龍的全套功夫，瞬間變身武術高手。

▲ Waymo 的「矩陣」。

AI 晶片製造商輝達一直是自動駕駛革命的先鋒，軟硬體產品已是許多巨頭（如福斯和 Volvo）標配。輝達也有自己的模擬平台「DRIVE」，能模擬一整套自駕車的感測器，包括鏡頭、光學雷達和毫米波雷達。

隨後，輝達 GPU 會生成影像資料流，創造出各種測試環境和場景。

類似 Carcraft 和 DRIVE 的平台在測試自駕車於複雜危險環境（如暴風雨和暴風雪，不同路面情況和眩光）下的表現時非常有用。

教自動駕駛系統開車，新創公司也挺在行

CB Insights 的 2019 年行動出遊趨勢報告，分析師指出，與其自建模擬平台或直接購買輝達 DRIVE 系統，一些汽車製造商會選擇新創公司的模擬服務。如下表所示，目前模擬技術在業界還不是顯學。

▲ CB Insight 趨勢路線圖。

下面就來認識海外 4 家新創公司，他們的模擬技術可能會成為巨頭眼中的寶藏。

Cognata：這家創立於 2016 年的以色列公司已融到 2,350 萬美元資金，B 輪的 1,850 萬美元去年 10 月才正式敲定。值得一提的是，提供 Cognata B 輪融資的大部分投資者也參加了 A 輪融資，還包括空中巴士旗下的投資部門。

Cognata 能使用「計算視覺和深度學習演算法自動生成完整的城市模擬器，建築、道路、道路標線、交通號誌甚至行道樹和隔離島都栩栩如生。」隨後，它會灌入現實世界的交通資料、感測器資料，最後按照歷史資料疊加天氣狀況，壓力測試整個系統。

▲ Cognata 栩栩如生的模擬世界。

去年，這家公司拿到奧迪的大單，且雙方要合作多年。

Applied Intuition：來自加州桑尼維爾，創立於 2017 年，去年 9 月才拿到第一筆風投，不過一次就 1,150 萬美元。據《彭博社》報導，Applied Intuition 可幫用戶在 3D 遊戲世界模擬超過 10 萬種路況。

模擬時，虛擬車輛的儀表板還能即時顯示類似「虛擬路口和障礙對車輛加速的影響，以及乘客舒適度」等資訊。

Applied Intuition 已拉到不少客戶，不但有市值超過 500 億美元的跨國汽車巨頭，還有專注自駕卡車的矽谷新創公司。舉例來說，後者就需要模擬大量變線情況，畢竟卡車 40 噸的體積移動可不容易。

Parallel Domain：創立於 2017 年，總部也設在矽谷。去年 5 月的種子輪拿到 290 萬美元，金主還有豐田等超級巨頭。

豐田 AI 投資部門負責人 Jim Adler 表示：「Parallel Domain 達成了虛擬世界的自動化搭建，讓開發者能更快完成自動駕駛技術部署，這種方式更安全，成本也更低。這家公司的軟體很厲害，開發者能基於現實和虛擬地點生成近乎無限的模擬環境和動態場景。」

除了豐田投資，Parallel Domain 還和中國電動車新星蔚來達成戰略合作。且 Parallel Domain 使用輝達硬體和軟體系統。

Metamoto：創立於 2016 年，也來自矽谷。Metamoto 同樣是虛擬世界的搭建者，能幫自動駕駛公司模擬各種駕駛情況。2017 年 7 月種子輪拿到 200 萬美元資金。據悉，去年夏天 Metmoto 的種子輪融資也正式開跑。身為 Parallel Domain 的直接競爭對手，Metamoto 並不想像對手直接將模擬平台賣給自動駕駛公司，更想提供模擬服務。

Metamoto 產品主要由三大部分組成，「指導者」（Director）是專門負責測試極端情況的模擬器；「設計師」（Designer）是透過虛擬編輯程式生成自訂場景的工具；「分析師」（Analyzer）是績效分析工具，直覺顯示某次測試是否撞到路人，以及整個過程中 AI 駕駛的表現。

如果你是連模擬費也付不起的自動駕駛新創公司，還能用英特爾實驗室、豐田研究所和巴塞隆納計算視覺中心合作開發的開源模擬器。