自动驾驶的落地，并没有想象中那么简单。

　　2016年兰德智库指出，一套自动驾驶系统需要测试110亿英里，才能达到量产应用条件，这也是谷歌、通用等公司投入上百辆自动驾驶车队，在加州注册资质、进行自动驾驶道路测试的原因。而即便是头部企业Waymo，路测也只是完成了了0.1亿英里，离110亿英里的目标还很远。

　　基于此，自动驾驶仿真测试便显得尤为重要。以感知算法训练为例，仿真系统自带场景元素真值，无需标注自动生成各种天气、路况，保证覆盖度。

　　“自动驾驶仿真不可或缺，为自动驾驶落地的奠基技术。”12月7日，腾讯技术开放日·自动驾驶专场现场，腾讯自动驾驶仿真业务负责人孙驰天再一次强调了目前行业的共识。

　　在孙驰天看来，受制于算力限制和模型精度只能做近似模拟，想要构建如绿洲系统甚至Matrix系统一样完善逼真的虚拟世界恐怕还需要一些时间。

　　孙驰天认为自动驾驶仿真系统的核心能力主要应包括四方面。其一，对于场景的几何还原，包括三维场景仿真和传感器仿真;其二，对于场景的逻辑还原，也就是决策规划仿真;第三，对于场景的物理还原，即控制和车辆动力学仿真;最后是高开发能力。

　　对腾讯自动驾驶仿真平台TAD Sim，孙驰天也做了相应介绍。据悉，以为自动驾驶提供更加高效和安全的开发及测试方式为目标，腾讯自动驾驶打造出了虚实结合, 线上线下一体的仿真系统TAD Sim。它内置高精度地图，为自动驾驶系统研发而量身定做的跨平台分布式系统，集成了工业级的车辆动力学模型和专业的渲染引擎 ，辅以三维重建技术和虚实一体交通流 ，可以完成感知、决策、控制算法等实车上全部模块的闭环仿真验证。