自动驾驶仿真研究（下）：终归是巨头的竞技场

2019年初，阿里达摩院公布「2019十大科技趋势」。一年后回头看，多数趋势到今天依然成立。和自动驾驶相关的有两条：

趋势1：自动驾驶进入冷静发展期

单纯依靠“单车智能”的方式革新汽车，在很长一段时间内无法实现终极的无人驾驶，但并不意味着自动驾驶完全进入寒冬。车路协同技术路线，会加快无人驾驶的到来。在未来2-3年内，以物流、运输等限定场景为代表的自动驾驶商业化应用会迎来新的进展，例如固定线路公交、无人配送、园区微循环等商用场景将快速落地。

趋势2：城市实时仿真成为可能，智能城市诞生

城市公共基础设施的感知数据与城市实时脉动数据流将汇聚到大计算平台上，算力与算法发展将推动视频等非结构化信息与其他结构化信息实时融合，城市实时仿真成为可能，城市局部智能将升级为全局智能，未来会出现更多的力量进行城市大脑技术和应用的研发，实体城市之上将诞生全时空感知、全要素联动、全周期迭代的智能城市。

自动驾驶仿真的发展，与整个自动驾驶行业的发展紧密相关。近两年来，自动驾驶发展步伐放缓，初创企业受到前所未有的挑战。自动驾驶仿真领域的初创企业也一样，传感器仿真公司RightHook已经两年没有更新动态，2019年基本上没有出现新的自动驾驶仿真创业公司。

反倒是，巨头们动作频频。

2019年4月上海车展，华为自动驾驶云服务Octopus推出，其中包含仿真测试平台。

2019年12月，Waymo收购 LatentLogic，以加强其仿真模拟技术。

2020年4月，阿里达摩院对外发布自动驾驶“混合式仿真测试平台”。

广汽认为：以往虚拟仿真平台是实车测试平台的补充角色，到L3及以上自动驾驶阶段，虚拟仿真测试则成为自动驾驶研发过程中必不可少的一环。目前广汽虚拟仿真测试在自动驾驶研发过程中占比超60%，未来将提升至80%。

仿真不仅在单车智能的研发中必不可少，在车路协同路线的自动驾驶研发中也不可或缺。

随着自动驾驶从“单车智能”向“车路协同”方向发展，自动驾驶仿真也从动力学仿真、传感器仿真、道路仿真（静态），向交通流仿真（动态）、智能城市仿真方向发展。

融资数亿元的51VR，经历VR泡沫后，更名为51WORLD，开始布局数字孪生城市和自动驾驶仿真。2019年11月，51WORLD签约落户重庆两江新区，将在重庆重点拓展数字孪生城市创新应用产品和自动驾驶汽车模拟仿真产品。

其实，VR与自动驾驶仿真的结合，并非51WORLD无奈转型之举。事实上，VR/AR在自动驾驶仿真中越来越重要。虚拟场景构建的技术手段通常包括基于建模软件构建场景、基于已经完成的游戏搭建场景、基于VR/AR方法来构建场景、基于高精地图生成场景等方式。

2019年8月，rFpro推出了一套基于VR场景的自动驾驶仿真训练系统。此训练系统具有以下特点：

（1）在这套软件中可以完成一系列自动驾驶仿真操作。

（2）rFpro模拟驾驶系统支持导入多种格式第三方地图模型，包括IPG ROAD5，.max，.fbx，OpenFlight，Open Scene Graph，.obj具备HIDEF高保真度等特性。

由于自动驾驶仿真的重要性，仿真标准的制订工作也陆续启动。

ASAM（德国自动化及测量系统标准协会）是全球自动驾驶场景模拟仿真测试标准（以OpenX系列为主）的引领者。自ASAM推出OpenX系列格式标准以来，全球已有超过100家企业参与了该系列标准的制定，包括欧美日的主要整车厂、Tier1等。

在ASAM仿真验证领域，OpenX系列标准主要包括Open-DRIVE、OpenSCENARIO、Open SimulationInterface（OSI）、Open-LABEL和OpenCRG五大板块。OpenDRIVE和OpenSCENARIO针对仿真场景的不同数据格式进行统一；OpenLABEL将对于原始数据和场景给出统一的标定方法；OSI连接了自动驾驶功能与仿真工具，同时集成了多种传感器；OpenCRG则实现了路面物理信息与静态道路场景的交互。

2019年9月，中汽中心与ASAM共同组建C-ASAM工作组。C-ASAM 标准制定工作组早期会员企业包括华为、上汽集团、中汽中心数据资源中心、腾讯、51VR、百度等。

2019-2020年自动驾驶仿真产业链研究（下） 目录

第二章

自动驾驶仿真平台及公司补充

2.16 阿里达摩院

2.16.1 阿里达摩院简介

2.16.2 阿里自动驾驶技术路线

2.16.3 阿里AutoDrive平台

2.16.4 阿里自动驾驶仿真平台

2.17 赛目科技

2.17.1 赛目科技简介

2.17.2 赛目科技仿真测试平台

2.17.3 赛目科技对外合作

2.18 华为

2.18.1 华为公司简介

2.18.2 华为自动驾驶仿真平台

2.18.3 华为仿真平台的应用

第四章

道路天气环境和交通场景仿真研究

4.1.1 虚拟场景（天气、道路、交通等）构建简介

4.1.2 道路环境仿真

4.1.3 天气环境仿真

4.1.4 交通流仿真

4.1.5 道路、天气、交通场景仿真公司概览

4.2 ESI Pro-SiVIC

4.2.1 ESI公司简介

4.2.2 ESI 公司产品

4.2.3 ESI集团的收购和整合

4.2.4 ESI Pro-SiVIC简介

4.2.5 ESI Pro-SiVIC仿真平台

4.2.6 ESI Pro-SiVIC的应用

4.2.7 ESI Pro-SiVIC的主要操作流程

4.2.8 Pro-SiVIC的技术能力

4.3 rFpro

4.3.1 rFpro公司简介

4.3.2 rFpro自动驾驶仿真平台

4.3.3 rFpro的仿真测试流程及平台优势

4.3.4 rFpro在VR中进行自动驾驶测试

4.3.5 rFpro的合作伙伴

4.3.6 rFpro的应用

4.4 Cognata

4.4.1 Cognata简介

4.4.2 Cognata仿真平台简介

4.4.3 Cognata自动驾驶仿真的过程及特征

4.4.4 Cognata的合作伙伴

4.5 Parallel Domain

4.5.1 Parrallel Domain简介

4.5.2 Parrallel Domain仿真平台

4.5.3 Parallel Domain仿真平台的优势

4.5.4 Parallel Domain仿真平台的应用

4.6 Metamoto

4.6.1 Metamoto简介

4.6.2 Metamoto仿真平台介绍

4.6.3 Metamoto仿真平台编辑

4.6.4 Metamoto仿真平台运行

4.6.5 Metamoto仿真平台分析

4.6.6 Metamoto对外合作

4.7 AAI

4.7.1 AAI简介

4.7.2 AAI主要产品&解决方案

4.7.3 AAI应用

4.7.4 AAI与XXX合作

4.8 Applied Intuition

4.8.1 Applied Intuition简介

4.8.2 Applied Intuition仿真平台

4.8.3 Applied Intuition应用案例1

4.8.4 Applied Intuition应用案例2

4.8.5 Applied Intuition应用案例3

4.9 Ascent

4.9.1 Ascent简介

4.9.2 Ascent模拟器平台

4.10 Ansible Motion

4.10.1 Ansible Motion简介

4.10.2 Ansible Motion 主要产品

4.10.3 Ansible Motion 解决方案

4.11 UNITY

4.11.1 UNITY简介

4.11.2 UNITY自动驾驶模拟解决方案

4.11.3 Unity公司对外合作

4.12 其它场景仿真软件/模拟器

4.12.1 SUMO

4.12.2 PTV-VISSIM

4.12.3 RoadRunner

4.12.4 XXXX

4.12.5 XXXX

4.12.6 XXXX

4.12.7 XXXX

....................................................

第五章

传感器仿真研究

5.1 传感器仿真简介

5.1.1 传感器仿真——激光雷达仿真简介

5.1.2 传感器仿真——激光雷达仿真参数配置

5.1.3 传感器仿真——摄像头仿真简介（1）

5.1.4 传感器仿真——摄像头仿真简介（2）

5.1.5 传感器仿真——毫米波雷达仿真简介

5.1.6 传感器仿真——毫米波雷达仿真简介（2）

5.1.7 传感器仿真——其它传感器仿真

5.1.8 传感器仿真公司概况

5.2 MonoDrive

5.2.1 MonoDrive简介

5.2.2 MonoDrive传感器模拟器

5.2.3 MonoDrive产品工作流程

5.3 RightHook

5.3.1 RightHook简介

5.3.2 RightHook仿真简介

5.3.3 RightHook仿真的工作流程

5.3.4 RightHook解决方案

5.4 OPTIS

5.4.1 OPTIS公司简介

5.4.2 OPTIS主要产品介绍

5.4.3 OPTIS主要产品的应用

5.4.4 OPTIS的客户与合作伙伴

5.5 Claytex

第六章

仿真接口研究

6.1.1 仿真系统接口简介

6.1.2 仿真系统接口分类

6.1.3 硬件在环仿真简介

6.1.4 硬件在环仿真公司概况

6.2 NI

6.2.1 NI简介

6.2.2 NI行业应用

6.2.3 VRTS

6.2.4 HIL系统

6.2.5 摄像头和V2X HIL测试

6.2.6 ADAS传感器融合HIL测试解决方案

6.3  ETAS

6.3.1 ETAS简介

6.3.2 COSYM

6.3.3 LABCAR系统组件

6.3.4 LABCAR软件产品

6.3.5 LABCAR模拟模型

6.3.6 LABCAR模拟模型产品

6.4  Vector

6.4.1 Vector简介

6.4.2 DYNA4简介

6.4.3 DYNA4功能

6.4.4 DYNA4应用

6.4.5 仿真接口

6.5 dSPACE

6.5.1 dSPACE简介

6.5.2 dSPACE实时仿真系统简介

6.5.3 dSPACE开发高性能仿真环境

6.5.4 dSPACE实时仿真系统解决方案

6.5.5 SCALEXIO

6.5.6 测试V2N/V2Cloud应用

6.5.7 dSPACE仿真工具链

6.5.8 dSPACE仿真接口软件

6.5.9 Uhnder利用dSPACE的汽车雷达目标模拟器

6.5.10 dSPACE合作伙伴

第七章

标准化与未来趋势

7.1 自动驾驶仿真标准化国际组织

7.1.1 ASAM简介

7.1.2 ASAM的OpenX系列标准

7.1.3 C-ASAM工作组

7.1.4 IAMTS

7.2 中国自动驾驶仿真测试标准现状

7.2.1 国家级自动驾驶道路测试标准（1）

7.2.2 国家级自动驾驶道路测试标准（2）

7.2.3 省市级自动驾驶道路测试标准（1）

7.2.4 省市级自动驾驶道路测试标准（2）

7.3 中国参与国际标准现状

7.3.1 中国积极参与国际标准

7.3.2 参与自动驾驶测试场景国际标准制定

7.4  未来发展趋势

7.5 主机厂自动驾驶仿真布局

---

订购联系人:  廖棪 13718845418（同微信）   佐思汽研 18600021096（同微信）

【近期文章】

「佐思研究年报及季报」

主机厂自动驾驶策略研究 |  汽车视觉产业研究 | 低速自动驾驶产业研究 | 商用车自动驾驶产业研究 | 新兴造车企业布局及智能网联功能对比分析 | 汽车MLCC研究报告 | 汽车分时租赁研究报告 | 5G自动驾驶专题研究 | 汽车仿真研究 | 高精度地图产业研究 | 域控制器研究 | 自动泊车与自主泊车研究 | 激光雷达研究 | 毫米波雷达研究 | 处理器和计算机芯片研究 | 红外技术及在夜视和DMS研究 | 中国毫米波雷达市场分析 | 汽车功率半导体研究 | HUD行业研究与供应商竞争力分析报告 | ADAS与自动驾驶Tier1研究 | 乘用车摄像头季报 | 自主车厂车联网产品分析 | T-Box市场研究报告 | 汽车网关产业研究 | 乘用车摄像头季报Q2 | 丰田汽车新四化布局 |  宝马集团新四化布局和战略研究 | 全球及中国车载语音行业 | 中国及全球汽车线束、连接器与线缆研究 | 戴姆勒新四化布局和战略研究 | 日产新四化研究 | 本田新四化研究 | 吉利新四化研究 | 大众集团新四化布局和战略研究 I 汽车智能座舱研究 | 人机交互研究| V2X和车路协同行业研究 | 汽车操作系统发展趋势研究 | 全球与中国 L4自动驾驶行业研究 | 专用车（特种车）自动驾驶研究 | 智能汽车计算平台与系统架构研究

「佐思研究月报」

车联网月报 | ADAS/智能汽车月报 | 汽车座舱电子月报 | 汽车视觉和汽车雷达月报 | 电池、电机、电控月报