[摘要]新能源汽车模拟行使里程真的有用吗？
对于模拟里程效用的观点不一
新疆新能源汽车公司表示支持一方认为，模拟可以用来模拟罕见情况和基线数据，罕见的情况是指难以重现或足够随机的场景。
新能源汽车模拟行使里程真的有用吗？
对于模拟里程效用的观点不一
表示支持一方认为，模拟可以用来模拟罕见情况和基线数据，罕见的情况是指难以重现或足够随机的场景。如果无人驾驶能够提供99%的可靠性，因为大部分场景已经通过模拟得以优化。而AI 或ML的一些未来技术迭代则允许我们在没有事先数据预备的情况下，对极端情况做出反应。
排除特殊情况之外，仿真对于构建基础数据集也非常有用，并且在此基础上不断进行进一步的测试。
反对一方则认为与此相对应的是：模拟环境不够好以至于不能高效地生成模型。通常，这是一个环境与车辆交互的场景，并且很难在现实场景中复现。此外，还存在着图像保真度过低的情景。
从模拟虚拟到在现实情形下的强化学习
为了帮助解决有关数据质量的一些问题，研究人员正在测试将虚拟图像输入转化为现实模型的可能性，以改进模拟实验。
谷歌曾放出消息，虽然许多政府机构还不愿意将模拟英里数作为规定中的自主驾驶测试所需里程的一部分，但随着对模拟的监管变得更加明确，这种情况可能会发生变化。
模拟是必要的
如果精确度足够高，那么模拟是有价值的。诚然，模拟可能不会解决的最后1%的自主驾驶问题。但如果技术可靠，那么在未来可以让模型完成更好的场景识别或应对更大范围的场景。
许多公司对此表示赞同。包括特斯拉，Zoox，***，Drive .ai和极光创新公司都在积极招聘模拟工程师。
在无人驾驶领域之外
模拟技术的使用能够扩展到无人驾驶领域之外。虽然我们可以借此理解无人机如何感知周围的世界，但除此之外我们也能更好地明白交通、驾驶行为，甚至是行人行为的潜在逻辑。
退一步讲，一个模拟环境中存在足够多的特定模型和动态生命，因此我们也可以更好地理解机器人，它们将与我们的真实世界和数字世界发生交互。
像Improbable这样的公司已经瞄准了这个潜在市场。投资者们也已经认识到，该技术作为未来模拟世界的建筑师其所隐藏的价值。
我们才刚刚触及这项技术的表明。许多公司正在大力发展该项技术，一些初创公司也已经开始开发独立的软件。随着研究深入，预计会有各种各样的新选手进入市场。那些最早成功人有机会成为早期的领导者，或能带领其他人更好地进行阶段式的发展。
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