今天想和大家聊一個非常嚴肅的話題：你考過駕照嗎？
考駕照對絕大多數同學來說，都是一個難（can）忘（tong）的經歷，下面的對話你一定不會陌生：
那麽，考駕照要去駕訓班練車，自動駕駛去哪裡“練車”？
自動駕駛汽車的安全性測試非常嚴格，在真正上路之前，必須經過大量的路測等多項安全考驗。
但政策法規限制、實際路測效率低成本高和安全性等問題，成為發展自動駕駛技術的最大挑戰。
為解決自動駕駛測試難題，騰訊拿出了做大型場景類遊戲的虛擬現實技術、遊戲引擎、和雲遊戲技術等多項看家本領，推出
仿真系統——TAD Sim
這套仿真系統就是一個大型黑科技自動駕駛在線“練車場”， 腦補了一下，大概就和秀操作的極速快感體驗差不多。
借助仿真平台，自動駕駛的開發人員無需實地路測，通過大數據采集和AI算法，在虛擬環境中完全還原出真實道路環境和交通流，是不是自動駕駛“老司機”，一測便知。
惡劣氣象也能“上路”
惡劣氣象非常考驗“老司機”的駕駛能力，那麽，如何考考自動駕駛呢？
TAD Sim仿真平台可以模擬多雲、大霧、下雪以及下雨積水的場景。
“晴空萬裡忽然暴風雨”可隨時用來測試自動駕駛車輛的環境感知能力。
（模擬多雲、大霧等氣象）
還能模擬夜晚和白天的不同場景。比如，夜間開車由於光線較弱，對司機的靈敏度有更高的要求，自動駕駛更是如此。
（模擬黑夜、清晨時刻）
模擬在線“碰瓷”，看自動駕駛如何反應
自動駕駛對於突然出現的行人，是否能夠快速反應？
由於安全問題，這種情況無法進行人肉測試。真實“碰瓷”測試？不存在的。
但在TAD Sim仿真測試平台實現完全沒問題，可以模擬行人在駕駛過程中突然闖入。
根據測試的要求，在仿真平台這個平行世界上還可以設計各種變量，這個過程堪比一個大型遊戲場景設計現場，增加一條車道，增加若乾個NPC來開車，增加一個拋錨大巴的事故點等等。
(咦，腦子裡浮現出了“俠盜獵車手手”的遊戲畫面是怎麽回事？)
早高峰不怕堵，一天能跑70萬公里
想要完成城市道路的自動駕駛測試，以後再也不用讓自動駕駛實車去早高峰的北四環添堵了。
仿真平台上，就像玩一場極速快感，可以有1000台自動駕駛的汽車同時上路，一天下來就可以完成70萬公里的測試。
可以設想在這個“極速快感”遊戲裡，每一台車就是一個玩家，一台車遇到了一個事故，可能會引發一連串需要決策反應的情況，一台車的動作可能會引發許多台車的連鎖反應，同時觸發n條故事線。
各種突發情況的排列組合，可以模擬出無數種測試環境，所有在仿真平台上參與測試的自動駕駛汽車，都在同時經歷著這場測試，有效提高了自動駕駛技術研發和測試的效率。
大數據驅動的交通流還能實現具備全國各地交通流特徵的仿真場景，開發人員就像遊戲的Game Master，根據各地情況調教“擁堵”指數，讓自動駕駛變得越來越“聰明”和“安全”。
有了這套模擬仿真平台，媽媽再也不用擔心我的學習了。遇到雨霧氣象，盤它！遇到紅綠燈，盤它！遇到複雜交通路況，盤它！遇到行人突然闖入，撞盤它！
（以上情況僅限仿真平台測試，否則交警叔叔會提醒你：開車不規範，親人兩行淚）
騰訊自動駕駛“掌舵者”
當然，自動駕駛技術要想真正解放雙手，閉眼翹腳動動嘴就能去到目的地，不止要技術成熟，也要政策法規等配套落地。
高精度地圖
仿真平台
大數據雲平台等全棧技術
這三大神器，讓車不斷提高自己的定位、感知和決策能力，知道自己在哪裡，面對怎樣的道路環境，然後做出正確的決策和控制。
在這個領域，擁有高精地圖測繪資質的國內17家企業裡面，騰訊已率先完成全國高速及快速路高精度地圖數據采集，今年底將完成全國重點城市和高速公路的高精地圖製作。
而這三大技術背後的“掌舵者”，是騰訊自動駕駛實驗室負責人蘇奎峰。
自1994年進入軍校，蘇奎峰一直從事和自動駕駛系統相關的軍工項目的研究。
在清華讀博士期間，蘇奎峰主攻戰車火控系統研究，具有多年地面無人作戰平台、空地協同作戰系統以及自動駕駛研究開發和項目管理經驗。
2016年他離開部隊自主擇業入職騰訊，同年8月底，騰訊成立自動駕駛實驗室。
在蘇奎峰團隊的帶領下，騰訊在高精度地圖的基礎上，利用了強大的遊戲引擎，虛擬現實和雲遊戲技術，集成車輛動力學模型和專業的渲染引擎，最終構建出虛實一體的仿真系統——TAD Sim，有效提高自動駕駛技術的研發和測試效率。
未來，在5G環境下，通過更好的定位技術和高速通信電路，還可以將車連接到雲，車和車、車和路之間的通信打通，提升實時地圖采集速度和數據傳輸速度，實現更快的互動，帶來更高的效率，和更好的安全保障。
我好看嗎？
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