數字孿生技術加速自動駕駛技術落地

當前，自動駕駛技術已成智慧交通領域的創新前沿和熱點，但其落地的一大難題是需要付出巨大的時間和金錢成本，來驗證技術和算法的安全性。有數據顯示，一套自動駕駛系統想要達到量產應用條件,至少需要經過110億英里(約170-180億公里)的道路驗證。

在這種背景下，自動駕駛仿真測試有助于加速自動駕駛技術的落地應用，而數字孿生技術則是其中的關鍵支撐。

孫馳天介紹，“騰訊應用數字孿生技術，通過使用真實數據不斷訓練模型來進行模型迭代，可以提供智能分析、仿真模擬預測等應用服務，以解決智能網聯、自動駕駛測試、智慧交通發展中的效率和安全等痛點問題。”

借助數字孿生技術，騰訊打造了新一代自動駕駛虛擬仿真平臺TAD Sim，通過自進化式場景重建技術，自動生成符合物體規律、具有真值的數據，構建了虛擬的三維世界，并通過內置的高精度地圖，提升場景重建中深度學習模型的性能，同時能夠以較低的美術組件成本擴充海量帶有新標簽的數據，從而具備自動重建豐富場景的能力。

同時，TAD Sim通過騰訊地圖+衛星圖數據，能夠完全自動生成城市級仿真場景，并能與局部高精重建匹配；TAD Sim使用交通融合感知進行場景提取，來支持真實數據的交互測試；此外，TAD Sim還可以模擬出諸如突然竄出的行人，強行加塞、產生剮蹭的車輛等現實交的通場景，為自動駕駛算法提供更接近真實的測試條件，進而驗證應對突發情況的能力。

數字化技術助力交通新基建高質量發展

近期，交通運輸部印發了《交通運輸領域新型基礎設施建設行動方案2021-2025》，以數字化、網絡化、智能化為主線，推動交通運輸提效能、擴功能、增動能。行動方案七大建設內容包括公路、航道、港口、樞紐等，以及交通信息基礎設施的建設。其中，數字孿生、AI、大數據、云計算等技術將發揮重要作用。

一直以來，騰訊智慧交通利用在5G、云計算、車路協同和數字孿生等領域內的技術積累和行業經驗，助力交通產業實現數字化轉型，并在智能網聯、智慧高速、智慧港口和智慧軌交等場景中形成了完整的解決方案。

例如在自動駕駛測試及智能網聯領域，騰訊深度參與了湖南省”智能網聯汽車仿真實驗室”項目，基于高精度地圖和模擬仿真技術，對國家智能網聯汽車（長沙）測試區的地理全貌進行數字化建模，能夠實現精度小于3cm的三維重建，進而支持實際路測和仿真平臺測試相結合的高效安全的智能汽車測試。

在湖北，騰訊與國家智能網聯汽車質量監督檢驗中心(湖北)在襄陽數字孿生自動駕駛測試評價體系建設項目中展開了深度合作，將仿真器與測試場環境高度融合，借助數字孿生技術，仿真復現真實場景，構建高度開放的整車在環仿真測試平臺，讓整車在場地內也能實現“真實交通環境”測試。

騰訊還深度參與了天津西青國家級智能網聯示范區的建設，搭建了車路協同、V2X數據服務、數字孿生以及中微觀一體化仿真和預測等平臺，并且與西青區政府、天安智聯等合作伙伴一起，在重點區域進行交通基礎設施網聯功能改造和核心系統能力升級。

9月25日，騰訊與江蘇交通控股有限公司聯合成立“收費站數字孿生聯合實驗室”，并基于雙方各自優勢，圍繞實時數字孿生等技術和收費站等交通具體運營場景，在江蘇共同創建面向高速公路行業的實時數字孿生業務系統，共同探索智慧高速業務創新應用。

當前,新基建正在加速數字技術和實體產業的融合發展,智慧交通也成為新基建的排頭兵。

騰訊致力于做行業數字化的連接器，持開放的態度與汽車企業、智能網聯測試場、政府機構、產業聯盟以及科研機構開展廣泛合作，推動自動駕駛落地，參與智慧交通的共建，助力交通強國等戰略加速實現。

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