从自动驾驶初创公司、软件开发商、硬件提供商以及汽车制造商都在不同程度的通过虚拟仿真工具加速技术研发和测试。
虚拟仿真相关企业也成为资本追逐的对象。与此同时，游戏引擎公司、互联网企业、云计算公司等等形形色色的企业都在加入这场“未来市场”争夺战。
仿真模拟平台的重要性在于，对于工程师来说，开发这些功能所需的算法和传感器配置，1000万英里的道路测试仍然无法生成足够多的有价值数据。
而达到这个数量级，Waymo用了几年的时间，而模拟仿真一天的行驶里程就可以达到1000万英里。
近日，宝马公司透露，该公司95%的自动驾驶汽车测试都是在模拟环境中进行的，而不是在道路上进行。
基于虚拟仿真测试平台，意味着自动驾驶技术可以在更短的时间、更多的条件、更低的成本和零风险下进行更多的测试。
而为宝马提供相关工具及技术支持的，是一家名为Unity Technologies的游戏引擎公司。该公司上个月18日在美股挂牌上市，最新公司市值超过200亿美金。
这是迄今为止，首家IPO上市的，可以为汽车行业提供虚拟仿真测试工具及平台的第一股。同时，也将带动一轮相关领域的资本新浪潮。
一、两年前进军汽车行业
Unity是由Unity Technologies研发的跨平台2D/3D游戏引擎，可用于开发Windows、MacOS及Linux平台的单机游戏、视频游戏，以及iOS、Android等移动设备的游戏。
除可以用于研发电子游戏之外，Unity还广泛用作建筑可视化、实时三维动画等类型互动内容的综合型创作工具。
Unity的成名，最初于2005年在苹果公司的全球开发者大会上对外公布并开放使用，当时只是一款面向Mac OS X平台的游戏引擎。
两年前，Unity公司宣布进军汽车和交通行业。通过新成立的汽车部门，加大3D渲染技术在上述行业的市场拓展。
起初，主要通过Unity引擎为汽车制造商和零部件供应商提供实时3D、VR和AR技术支持。团队主要来自大众、雷诺、通用、德尔福和电装等汽车行业巨头。
在此之前，Unity已经和奥迪、大众、凯迪拉克、奔驰等巨头合作，涉及到交互式VR设计、虚拟展厅等等业务。
此后，Unity发布了两个针对汽车行业的3D应用工具，其中一个就是与微软合作推出的AirSim，允许在虚拟环境中进行自动驾驶测试。
AirSim通过基于Unity的performant引擎、易于使用的c#开发环境和高质量虚拟组件，帮助加快自动驾驶开发进度。
AirSim是一款用于自动驾驶系统开发的开源模拟器，由现实环境和车辆动力学组成的平台，允许进行人工智能、深度学习、强化学习和计算机视觉实验。
“我们的目标，是让客户能够以一种低成本的方式开发现实的虚拟环境，并以新的方式在深度学习的世界中进行实验。”微软研究院AI首席研究员Ashish Kapoor表示。
AirSim在Unity上提供了在高帧/秒的情况下流畅的整体性能。与Visual Studio相结合，您将获得真正集成的、易于使用的最终开发环境。
此外，Unity提供了无缝跨平台支持，AirSim可以同时运行在Windows和Linux上。无论您选择哪种平台，您都可以访问相同的功能设置来运行高性能的模拟测试。
用Unity公司CEO的话说，以汽车为中心的基于虚拟和增强现实的3D应用工具的范围将随着行业的发展而继续扩大。
“我们正处于游戏市场技术整合的最前沿，这一技术被用来改变汽车的设计、制造和销售方式。”上述人士表示，从很多方面来看，汽车业将经历自组装线建成以来最大的变化之一。
除了虚拟仿真测试，Unity公司还在涉足利润最为丰厚的汽车人机交互界面的3D渲染技术。““实时3D正在重新定义未来汽车的车内体验。”该公司负责人表示。
就在几天前，Elektrobit公司宣布与Unity达成战略合作，双方将联合开发下一代实时3D汽车交互技术，以应对汽车高性能计算平台的日益普及，显示器尺寸和数量的不断增加对更实时、更逼真的3D体验的需求。
这次合作基于Unity的实时3D渲染平台，以及Elektrobit的HMI开发工具链EB GUIDE，将进一步提高汽车沉浸式交互界面的开发效率。
截至目前，全球排名前十的汽车制造商中，有8家是Unity公司的客户，此外，包括谷歌、百度、LG等都与该公司合作自动驾驶虚拟仿真平台。
二、行业竞争进入深水区
在汽车行业，跨界公司快速进入的唯一策略，就是找到有代表意义的典型客户。宝马，就是Unity公司自动驾驶虚拟仿真平台的核心客户之一。
宝马集团负责自动驾驶功能的仿真专家尼古拉斯•邓宁表示：“在宝马，我们认为仿真是开发自动驾驶的关键。”
该团队利用Unity开发定制工具，帮助1800名自动驾驶开发人员可视化开发工作，通过清晰地将代码库分离到不同的抽象层来对所有代码进行单元和集成测试。
宝马使用Unity创建了一个图形编辑器，可以很容易地改变测试场景，改变交通的数量和类型、行人的存在、交通标志、道路的布局和标记，以及光线和天气的环境条件。
“如果没有模拟工具，我们将更多地依赖于由各种通信协议和中间件层提供的其他工具，自动驾驶代码是建立在这些协议和中间件层之上的，”邓宁表示，这导致研发极其低效率。
在小规模测试中，宝马的虚拟车队进行了数万英里的短距离测试，通常耗时不到一分钟。这有助于评估自动驾驶程序的某些部分，如车辆轨迹规划。
在大规模的系统测试中，宝马搭建了从慕尼黑到斯图加特的扩展场景，并将移动的车辆、行人、多变的天气以及地图数据、传感器输入和车辆动力学结合起来。
通过虚拟测试平台，宝马的工程师可以虚拟车队在德国的不同城市之间行驶，并自动检测低于可接受阈值的情况。比如，与其他车辆保持的距离，或者自动驾驶功能的失效等等。
此外，仿真工具部署也在从纯软件在环平台一直延展到硬件在环平台。同时，Unity 3D的下一步升级，将能够把整个车辆纳入系统，而不仅仅是部分硬件组件。
邓宁表示，“这一大步将是进入整车在环测试，有助于最终的软硬件集成测试，进一步提高整个开发周期的效率。”
这意味着，自动驾驶虚拟仿真行业的“竞赛”将进入深水区。
一方面，如何将传统游戏引擎的技术与汽车行业的应用真正融合，而不是简单的一个工具平台;另一方面，就是用标准、法规来加速行业需求释放。
比如，英伟达推出的Drive Constellation平台，正在与德国认证机构TUV SUD合作，共同打造自动驾驶汽车测试和许可标准。
腾讯自动驾驶仿真技术总监孙驰天认为，对于智能网联汽车的仿真测试，至少需要具备以下几个核心能力：
比如，面向三维场景仿真以及传感器仿真，需要高度的场景几何还原，使场景内各种元素的形状，相对位置与现实世界一致;
面向控制及车辆动力学仿真，需要实现场景的物理还原，使得仿真场景遵循与现实世界相同的物理规则;
面向决策规划仿真，需要保证场景内所有动态元素的行为符合现实中的逻辑，完成场景的逻辑还原。
另外，随着自动驾驶层级的提高，需要覆盖的场景也成几何倍数增长，所以云端高并发仿真尤为重要，这是自动驾驶虚拟仿真和传统仿真技术最大的区别之一。
此外，仿真测试的成本也不能小视。
“我们结合真实路采数据+虚实结合来做融合的仿真，整个团队花了很多时间去打造整个流程，在系统上提升效率，包括数据传输的效率、加速能力，以及资源占用，最终把仿真测试的成本降下来。”孙驰天表示。
按照计划，Unity将投入数亿美元进行大规模投资，在传统优势的游戏引擎领域之外，快速在汽车等工业领域站稳脚跟。
预计，随着自动驾驶仿真技术的成熟，它可能会走上一条类似于EDA软件和半导体所走的道路。
