一场疫情，不仅仅使得全球经济停摆，也使得自动驾驶的正常测试陷入了停滞的阶段。 就在一片停滞之中，工程师们将自动驾驶仿真器的重要性再提高一个等级，也是在特殊时期，使得自动驾驶技术得以继续前行的重要利器。 事实上，不仅仅是特殊时期，仿真器作为自动驾驶最重要的技术之一，它的出现使得自动驾驶开发商能够超越物理世界的局限，模拟极端的路况，测试自动驾驶车辆的性能。可以说，在助力自动驾驶落地的道路上，自动驾驶仿真器做出了巨大的推动作用。 在物理世界和虚拟世界之间，自动仿真器到底扮演什么样的角色？ 在整个汽车链条当中，仿真处在于什么位置？ 自动驾驶仿真：量产前必经之路 无论是自动驾驶汽车、机器人还是复杂的医疗器械，在投入使用之前都需要大量的测试。 行业普遍认为，为了保证自动驾驶技术安全可靠，自动驾驶玩家需要110亿英里的测试数据来对自动驾驶系统不断优化升级。 如果按照100辆自动驾驶汽车，每天24小时不停歇路测，平均时速25英里（40公里）每小时来计算，需要500多年的时间才能完成目标里程。 这样的里程要求对于一般的自动驾驶公司而言，几乎是天方夜谭，且需要大量消耗金钱成本和时间成本的。 为了绕开这一过程，各家公司开始寻求在虚拟世界里解决问题，因此在仿真器里走一遭成了必经之路。 与此同时，Conner Case 都是自动驾驶公司当中的最重要的问题，而在物理世界当中，非常难以创造条件验证自动驾驶汽车对于Conner Case的应变能力，而在仿真器当中，则能够模拟很多极限情况，检测自动驾驶汽车的稳定性和安全性。 因此，仿真是自动驾驶当中最重要的一环，仿真的水平高低一定程度上反映着其在真实的物理世界水平。 所以无论是Waymo 还是 Cruise 等Robotaxi 厂商，还是英伟达、百度、腾讯等不同行业的巨头公司都对仿真足够的重视。