一场关于自动驾驶仿真的烧烤交友会
- 2026-06-22 17:47:58
一场关于自动驾驶仿真的烧烤交友会
大家好呀，我是李慢慢。 最近在群里吆喝组局，没想到这么多人报名，于是风风火火筹办起来一场烧烤交友会。 基本我每年都会筹办类似的活动，初心只有一个，和同行们聊聊行业/聊聊技术，不要因为自己的本职工作内容的局限性，错过了行业的一些黄金发展机会。毕竟，很多时候，方向大于努力。 往期相关： 2023年车路漫漫粉丝活动 2024年车路漫漫粉丝活动 2025年车路漫漫粉丝活动 本次活动也是有幸邀请到了一些来自OEM、Tier1、检测机构甚至创业中的朋友，当然都是自动驾驶仿真领域的。大家段位太高，我基本全程充当一个旁听小学生的角色，这不活动结束了，也来写写课后作业，给大家做个汇报。聊天内容多且杂，我这里简单做了些精简，希望没有流失真意，如有不当或者任何疑问，还请诸位文末留言，不胜感激。 关于参会人员 为了控制人数，每个公司只邀请了一人（最终参会人数是10人），本以为大家之间不太熟悉，没想到凑到一起后很多都互相认识，圈子是真的小啊。这里也衷心建议大家注意个人口碑，哈哈，懂的都懂。 关于自动驾驶仿真 在自动驾驶仿真领域，手段很多，worldsim的MIL/SIL/HIL/DIL/VIL，logsim的的MIL/SIL/HIL/DIL/VIL，甚至很多全新的仿真渲染技术，用来测试的和用来训练的，log2sim，sim2real，log2world，开环的，闭环的（闭环还分为感知闭环和控制闭环），巴拉巴拉，词儿很多，但都叫做仿真。所以在仿真领域，从业者的细分岗位也越来越多了。 关于自动驾驶仿真的定义 自动驾驶测试的4大“显眼包”：LogSim/WorldSim/SIL/HIL，终于分清了 关于仿真的重要性 大家的一致意见是，仿真越来越重要了。 原因1：降本增效嘛。在这个不断内卷行业里，各车企想要更快迭代、节省开支，仿真必不可少。 原因2：Corner Case 安全。有些高危的场景、极端天气的场景等，统一叫做Corner Case，或者叫做长尾场景，在日常开发测试中基本遇不到，但是一旦遇到又是送命题，只能在仿真中来测试。 原因3：测试准入需要。智驾车辆想要获得准入，以进行路测或者售卖，必须取得上路资格。越来越多法规或者标准开始要求进行仿真测试了。这里就不展开了，后面我专门搞个专题来盘点一下，请持续关注。 原因4：流程正义。你有我也得有，测试的三支柱（路测+场地+仿真），总得把坑填上。讲数据闭环的故事（采标训仿测），也得把坑填上。新技术的探索（3DGS/世界模型等），也多会用到仿真技术，坑还是得填上。 
关于仿真的局限性 仿真的手段很多，每种手段都有其边界。 总结下近来关于世界模型仿真的一些学习笔记 自动驾驶仿真-详解3DGS场景重建技术-从基本原理到落地应用 介绍一款基于世界模型和3DGS的自动驾驶数据合成仿真平台-GRD 通过上面各种仿真手段的组合，总归能测试一些场景，最终仿真测不了的，也别怕，反正也还有实车来兜底。但实车测试，要么只能选道具来测试，要么就是大里程的跑，大力出奇迹嘛，但肯定测不完所有场景的。所以车企也会选择功能安全/预期功能安全这些手段从安全的层面来继续拦截一些问题的漏出。但能完全拦住吗？也是很难的，看市面上那些智驾车辆出事的，哪个不是做了功能安全的？所以整个测试工作，不是要拦截住所有的问题，而是根据现有手段，组合下来，把问题控制在一个可接受的范围。但这个“可接受”的程度其实并不好证明（遥遥领先可不是吹出来的），那么就把市面上的一些法规标准都过一遍吧，呐，我打榜了的，真“遥遥领先”哦，有证的。 关于一段式端到端 我问朋友，自动驾驶真的需要“一段式”端到端吗？留一个规控来兜底安全不是挺好的嘛，一是好解释，二是好测。 朋友说，一段式还是有好处的，能进一步减少延时。而且一段式的效果更拟人化，上限更高。 我问，那一段式怎么测试准入呢。 朋友说，不知道，毕竟没有谁准入过。 你们知道吗？欢迎留言。 关于智驾和具身 期间大家也谈起那些转行做具身的朋友，好像都有一个共同点，那就是非常焦虑，因为具身充满了泡沫，落地太难，他们时刻都担心着，甚至想回归智驾。但智驾貌似也好不到哪儿去，借用朋友的话：“机器人是当下很不稳定但是它的未来是一定很好的一个行业，而汽车是当前还算稳定但是未来肯定是走下坡路的一个行业”。所以对于我们这些老人来说，汽车业可以保命（但肯定会越来越卷），机器人当下属于年轻人。目前国内汽车都争相出海（国内实在是卷不动了），国外的机会值得关注。 以上，本文完。 备注：以上内容仅代表李慢慢本人的一些想法哦，请谨慎解读。 
worldsim虽然能随便造但基本只能测规控。虽然都在搞端到端，但问了一圈也没人敢说自家是一段式，目前基本都是两段式（大感知+大规控），甚至也还有很多公司在做基于规则的自动驾驶。所以worldsim总归还能测测规控。现场有人也说了，要是谁敢说自家是一段式端到端，那好，麻烦过一下某AI法案，全世界还没有谁敢过这个。 logsim能测试感知但很难闭环，而且数据收集和维护也太蛮烦了，效率极低。抛开这层不讲，即使你收集到了很多数据，那也只能是这么多数据，数据录制下来就是固定的了，你解决不了这些数据以外的场景问题。头铁的你可能会说你能logsim闭环，好吧，一是基本你只能“控制闭环”，你不能偏离原来的轨迹太远，二是采集的数据是晴天的，这条数据就不可能变成雨天吧，也就是说你改变不了这条数据的感知数据。说到底，logsim最大的问题是难以“感知闭环”。不服的话，欢迎文末留言battle。 log2world貌似能感知闭环但难以落地。这里的log2world指的是根据实车数据进行泛化。之前有公司根据道路实际数据进行轨迹提取训练交通流模型，这个可以叫log2world；但我这里想说的是，根据实际采集的感知数据进行“感知+轨迹”的泛化，比如把晴天的数据变成雨天的数据，也能随意修改数据里的交通参与者的行为等。目前能看到的，可能做到这点的，一个是3DGS，一个是世界模型，但是据我了解，实际落地中，问题其实很多。这个我后面也想弄个茶话会找些人来聊聊，欢迎报名。
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