双帆与雾洋:腾讯TAD Sim 2.0的仿真大航海

从底层技术规则上来说,自动驾驶始终是一个跨行业黏合的游戏。

车辆制造黏合AI算法;汽车零部件供应商黏合芯片公司;在线地图黏合激光雷达……在这个直指未来人类出行方式变革的产业里,通过自身擅长的东西,去黏合行业需求与产业期待,似乎是生存下去的不二法门。

我们在去年就曾聊过,在这个底层规律中,有一支力量在全球自动驾驶产业界显得格外不同,那就是腾讯。因为“脑洞清奇”的腾讯,把自身非常擅长,但在业界中很少被提起的力量黏合到了自动驾驶的轴心——游戏。

是不是一提腾讯的游戏,你都不怎么困了?

事实上,在自动驾驶开发中不可或缺的一环:自动驾驶仿真测试中,业内大量系统都是基于游戏引擎开发的。但是如何将游戏技术的升级纳入自动驾驶仿真的产业发展方向,却是一般科技公司不会提及的问题上。

2018年,腾讯发布了自动驾驶模拟仿真平台TAD Sim(Tencent Autonomous Driving Simulator),成为业界首个集成了专业级游戏引擎、工业级车辆动力学模型、虚实一体交通流的仿真测试平台。

而在刚刚,6月24日的腾讯智慧出行新品发布会上,腾讯宣布了TAD Sim 2.0版本,其在行业内率先使用数据+游戏技术双擎驱动的技术路线,在真实性、全面性、可视化、标准化、轻量化五个维度进行了升级。

从自动驾驶仿真的产业迷雾,到腾讯给出“数据+游戏双引擎”的答案,让我们整理一下其中逻辑,来回答这样一个问题:如果未来出行是一场所有科技公司都向往的航海,那么腾讯如何在自动驾驶仿真的群岛中,航行出独特的浪痕。

迷雾之海

或许可以说,自动驾驶仿真正处在一片旺盛需求与产业难关交织的迷雾海里。

如今,自动驾驶仿真已经是业内软件供应商必不可少的关键产品,与开发平台、高精地图数据一道,构成了自动驾驶软件开发的“三叉戟“。

仿真之所以成为必需品,逻辑其实很容易理解。根据兰德公司提供的数学模型,若要在95%的置信区间内,证明无人驾驶比人类驾驶安全20%,需要110亿英里的驾驶里程数据。而这个恐怖的现实数据显然是任何科技公司或者车企都无力完成的。

面临着“测试永远不够“的难题, 学习技术的兴起带来了重大转机。既然智能体可以在不断的数据训练中提升智能水准,那么把车辆看作一个智能体,在虚拟环境中不断”投喂“各种车辆数据,显然可以有效填补现实路测的缺欠。而玩过《GTA》系列的你肯定知道,游戏就是最好的驾驶测试场。

这个逻辑虽然非常清晰,但在实际产业推进中却面临着众多问题。其中核心矛盾在于,我们如何建立对虚拟环境中仿真测试的完全信任?我们知道, 学习本身具有黑箱性,而游戏环境必然与真实环境具有较大冲突。加之各仿真软件与平台提供方的技术能力、产品逻辑不同,仿真领域经常出现同一个数据在不同平台测试结果不同,或者现实数据与仿真数据难以互证的问题。

基于这种情况,产业化仿真一直以来处于“瘸腿发展”的状态。一般来说,仿真包括车辆传感器仿真、决策控制仿真、车辆动力学模型、交通环境仿真四大类。而在产业界无法信任仿真数据可靠性的背景下,基本只有决策控制仿真能得到发展。对虚拟环境仿真性要求更高的传感器仿真、车辆动力仿真等关键议题,长期以来无人问津。加之工具化、标准化的匮乏,间接导致仿真的核心前景扑朔迷离。

而想要解决这个产业中存在的逻辑难题,似乎方向也很清晰:想要解决仿真环境的可信问题,就要通过发展技术造就可以与现实环境媲美的数字孪生世界;想要路测与仿真建立互信,就需要真实数据与仿真环境高度融合;想要推动行业的标准化普及,就需要面向产业提供低门槛、高质量的工具箱,推动行业达成普遍互信。

这也是腾讯认为仿真一定要依赖游戏技术的原因,只有游戏技术出色,模拟出能够价值自证的仿真环境,全栈仿真才有可能建立。出于这个思考,腾讯开始大力将游戏技术融入到仿真体系中,并且强调仿真数据必须达成与真实路测的一致。在游戏与真实数据融合的基础上,闭环全栈仿真才有发展的可能,仿真产业才能融入自动驾驶发展的机遇洪流中。

于是在解决了有无问题之后,腾讯很快决定在仿真领域推出TAD Sim 2.0,这艘船飘荡着游戏与数据的双帆,在仿真产业的迷雾海里破浪而出。

双帆之舟

如果说TAD Sim 1.0的特点,是让业界看到了腾讯游戏技术与自动驾驶仿真全面结合的可能。那么在TAD Sim 2.0版本中,我们看到更多的是腾讯向车企、向产业世界学习与沟通的成果。

这艘船既没有丢弃游戏技术的主帆,同时又升起了对产业需求的理解和尊重,构成了所谓的游戏+数据双引擎。

在不断与车企、汽车产业沟通合作的过程里,腾讯仿真团队意识到用户对仿真最大的需求是产业效率。仿真平台不仅需要追求极限的性能,同时需要在相同的硬件投入下完成最多、最快的测试。作为自动驾驶产业一环的仿真,核心效率是对资源成本的控制。基于对产业需求+技术路径的综合理解,腾讯团队决定快速升级TAD Sim 2.0。

据腾讯自动驾驶总经理苏奎峰介绍,TAD Sim 2.0场景库有超过1000种场景类型,而基于Agent AI技术,借助腾讯云并行加速加持,可以泛化生成万倍以上规模的丰富场景,具备每日1000万公里以上的测试能力;TAD Sim 2.0架构的数据传输能力可以获得10倍速提升,减少30%的资源占用,明显优于行业同类产品。

而在技术逻辑上,TAD Sim 2.0体现了“双引擎”的价值夯定。一方面这一版本非常重视与真实数据的联动, 融合了腾讯高精地图等平台提供的高精数据资源,并且对产业数据有了更好的兼容方法与开发支持;另一方面,游戏的主调依然存在于TAD Sim 2.0的开发思路中。比如这一代在虚幻引擎的开发和使用上展现出了更 的挖掘能力,能够融合虚幻引擎官方提供的技术支持,来帮助定制化提供面向自动驾驶的传感器仿真,面向行业 挖掘了这款全球热议游戏引擎的利用方案。

通过十几种腾讯优势游戏技术融入仿真平台,TAD Sim 2.0可以实现更符合现实环境的物理规则、几何规则、逻辑规则,同时利用腾讯AI与云计算的能力,高并发满足仿真所需的丰富性与高效性。

腾讯自动驾驶仿真技术总监孙驰天认为,真实数据与游戏技术,在自动驾驶仿真中的关系就像包饺子。现实数据就像饺子皮,虽然能带来最客观的测试结果,但真实数据毕竟有限,就像饺子皮不足以支撑人吃饱;而游戏技术就像饺子馅,虽然能产生理论上无限多的测试场景,但脱离了现实数据就是无因之果,就像饺子馅不能直接放在水里煮。只有用数据的皮,包裹住游戏的馅,两条路交融组合,自动驾驶仿真才有未来可言。

数据+游戏技术的“双帆”下,腾讯希望TAD Sim 2.0能为业界包出一顿可口的饺子。而这件事的前提,建立在厨师真正理解顾客口味的基础上。

“用”之港

如果说,TAD Sim 2.0这艘船,较比1.0版本必须标注出一个新的目的地,那么1.0版本所到的港口可以叫“有”,而TAD Sim 2.0去到的港口则叫“用”。

在底层技术逻辑的强化与明晰下,我们可以看到TAD Sim 2.0执行了一系列与产业 联系,与现实中车企、学术机构、供应链企业为代表的仿真客户,进行了更多针对性的需求满足。

可以说,自动驾驶仿真在目前的发展阶段,来到了从纯技术平台向产业应用工具箱转换的关键时刻。而如何快速从需求中整理和发展工具箱,也就成为了仿真,以及其他自动驾驶软件供应链项目产生竞争力的源泉。

TAD Sim 2.0的诞生,首先与腾讯自动驾驶的全面产业推进息息相关。这次版本更新中的很多反馈,都来自腾讯内部的使用体验与升级需求。而在外部沟通与合作中,产业实际需求也成为TAD Sim 2.0更新的主要动力。

比如仿真平台的最终使用者大多是测试工程师。为了提高工程师们的测试效率,TAD Sim 2.0更新了专业的自动驾驶可视化组件TAD Viz,希望将仿真数据以更直观的方式进行呈现,帮助产业真正从仿真中受益。

再比如,仿真平台的用户,往往具备自身的测试能力、测试需求,以及累积的测试数据。而软件供应商不仅需要解决工具的问题,同时需要帮助用户保留和应用自身能力与数据,构筑产业竞争力,保证业务的整体流畅。为此TAD Sim 2.0致力于打造完善的国际通用接口,通过产业标准化,帮助用户将自身数据与业务完成保留到TAD Sim。同时,TAD Sim 2.0还通过模块化的分布式架构设计,适配车企的V字形开发流程。在不同产业阶段,用户可以模块化的使用TAD Sim能力,以工具箱模式匹配自身的仿真测试需求与流程节点。

应用为主,是腾讯在TAD Sim 2.0中呈现的最显著画风。或许这也是如今仿真与自动驾驶开发业界,最需要的产业特质。

坚硬的,久远的

最后想说几句,如何理解仿真与自动驾驶底层技术的构建,在今天是个见仁见智的问题。

有人或许会觉得仿真数据依旧不靠谱,自动驾驶短期也看不到希望;有人会觉得腾讯把游戏技术融入仿真,是不是有点自我中心,创新幅度过大?

或者说,做底层技术的枯燥与长期投入,以及创新的不确定性,在很多人看来都是缺乏意义的。然而我们把视线拉升,看看这个变局中的时代,可能会得到另外的答案。

近段时间,国际竞争激烈,在前沿技术、底层软件方面,国内的自主研发力量也在迅速崛起。尤其是自动驾驶为代表的新型产业底层软件,恰好担任着至关重要的角色。同时,这又是个技术聚合与化学裂变的时代,自动驾驶必将带来巨变,而数字孪生在复刻现实,构建虚拟世界命题上的意义,或许还远大于自动驾驶本身。

所以说,无论从哪个角度看,仿真既要在横向的国际科技局势变局中,保留一些坚硬的东西;也是要在纵向的科技迁跃中,保留一些久远的希望。我们看到什么价值,就获取什么价值,对于自动驾驶,对于腾讯TAD Sim 2.0的来说,也是如此。

中国自动驾驶仿真这场航海,虽然还看不到新大陆的岸边,但能辨别启明星的方向。

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2020-06-24
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