长安这次拿到自动驾驶测试系统及测试方法的发明专利，突然让我想起了一些行业的潜规则。你知道，这类技术其实在研发环节中很关键，但很多人只把焦点放在车的硬件变漂亮、续航变长上。软件特别是自动驾驶的测试，比你想的还复杂。
比如说，我认识一个做自动驾驶调试的工程师。他跟我抱怨过：测试太难做了。你没细想过，这个测试难的根源在哪？不是车子跑得快不快，而是测试的场和会场复杂得离谱。每一辆车在路上跑，条件都不同。雨、雪、夜晚、堵车，环境因素多得难以用统计覆盖。而虚拟仿真，虽然能反复跑，但毕竟跟现实有差距。
今年长安专利的核心在于自动驾驶软件测试系统和方法，这个方案基本上就是在试图模拟各种极端跑场。我刚才翻了下笔记，上面提到的虚拟工况——用VTD（这个我估算，大概是虚拟测试的仿真平台吧）搭建一个假场景。它能模拟不同的路况、交通流量，甚至模拟突然出现在路中的行人。这个点很关键——真正难以在现实中反复串场的场景，能在仿真里反复演练。
但这里我有个疑问——你说，这个仿真系统能多真实？我猜不出百分之百，但至少比之前的单纯软件测试靠谱一些。毕竟，长安喊出来自动且闭环的测试和验证方案，听着比之前那些碎片化测试要系统多了。
另一方面，我也要说一句，不能太乐观。你知道，仿真软件再好，环境模拟毕竟有限。这个测试控制单元里，加入驾驶人员介入信息的想法不错，但我怀疑是不是可以完全避免人为因素影响。毕竟，人的判断和机器的算法还是有差别的。
这里有一个补充思考点——测试单元中嵌入的驾驶人员介入信息，是不是就意味着未来自动驾驶还得有人看着？我未来想试试，这是不是就像开车还能叫半自动，但一切还得你在旁边盯着。
说到研发投入，今年上半年长安花在研发上的钱，32.84亿，比去年同期增加12.76%。你觉得这个数字，是不是还算理性？我估算，恢复到新车上市的成本，一款中级车研发或许要花掉，粗略算，至少3亿——光是研发、测试、认证，光靠那么点虚拟环境可能还不行。
（这段先按下不表）这也让我想，为什么长安要在自动驾驶测试方面花大价钱？难不成，未来真的把自动驾驶测试系统作为核心竞争力了？你别笑，业内有人说，测试的安全门槛比算法更难过。毕竟，要达到真正一试即过的标准，除了软件算法稳，还得硬件配合、人机交互达标。
我思考了一下，现在市面上同价位车的表现——哪怕是国产品牌，很多都在用标配的自动驾驶辅助。但你一定知道，它们的测试多半还停留在软件在车里的工厂验证，不会像长安现在这么推陈出新地搞虚拟测试。
结合这次专利，看似只是一套测试方案，但我觉得更像是长安对自己软硬件研发能力的信心投票。尤其是在自动驾驶跑量、跑场景的大背景下，怎么保证一个真能够在路上跑的功能，最直观的办法就是反复验证、防住瑕疵。
又想到一个细节——我刚才翻了下相册，发现一张照片，是一台车里放着笔记本，工程师边调试边写：好像这次测试环境还挺好，场景比上次逼真。每次写这些仿真测试细节，我都在猜，这帮人到底有多少场景准备好。这让我想起一个笑话：我怎么觉得，工程师的理想场景，就是在室内用遥控器控制一辆车穿越各类障碍。可能有点夸张，但不能说不对。
我们回头再看供应链——你会不会觉得，能不能和这样高端的测试系统挂钩，依赖的也是很多基础积累？我觉得不是单纯靠技术冲上去的事，更像是供应链的年度大考——零部件供应、软硬件配合、测试场地布置，把所有环节拼在一起。
但我还是感到有点担心。技术再牛，毕竟还是人写出来的程序，那么自动驾驶测试的安全门槛，可能会比我们预想的还难。
这个技术的发明，是站在巨人肩膀上，还是自我创新的第一步？我不敢断言。唯一可以确定的是，未来的测试场，不一定都得在路上跑，有时候虚拟的跑场可能真的会成为刚需。
你有没有想过，要是仿真达到一定逼真程度，能不能有效降低测试成本？毕竟，每跑一次车都得耗油、耗时间。用虚拟跑场，成本可能直接腰斩。但你又会问：那虚拟场景的场景丰富度能达标么？这个问题挺难回答。
（还剩一点点时间，我想提个问题，跟你扯远点）——你觉得，未来自动驾驶最难的测试瓶颈是在软件算法还是硬件设备？我一直觉得，不然为何很多公司都在强调硬件的稳定性问题。
你有没有注意到一个细节——今年长安专利授权的数量，降了点，从去年同期的数字来看，减少了约25.92%。我猜，他们可能把精力从数量转到质量了。这某种程度，也解释了为什么这次专利里，有这么具体的虚拟仿真方案。
这个自动驾驶测试系统是不是给行业立了条规？我觉得，也许将来会有仿真场景作为一个标准配置，谁能在虚拟环境跑得更全更准，谁就占了主动。
（这段先按下不表）但我更关心的，是，我们真正能用这套系统，跑出合格甚至领先的自动驾驶车吗？还是这只是个看起来靠谱的技术点？
走到这，开放一个问题：你觉得，仿真技术能完全解救自动驾驶测试的瓶颈吗？还是说，实际的路况永远都比虚拟场景复杂多了？
本作品为作者原创创作，内容由人工完成，部分内容在创作过程中借助了人工智能（AI）工具辅助生成。AI在资料整理、语言润色、表达优化或灵感拓展方面提供支持，核心观点与主要内容均由作者独立完成。
本文旨在信息与观点的交流分享，不含任何不良导向或违规内容。若需引用或转载，请注明出处与作者。
全部评论 （0）