DoNews3月28日消息（田小梦）近日，在腾讯X-Talk科学家课堂上，腾讯自动驾驶实验室负责人苏奎峰博士就提到自动驾驶虚拟仿真有助于加速自动驾驶技术的落地应用，而数字孪生技术则是其中的关键支撑。
数字孪生技术以海量真实数据为“原料”，在虚拟空间中构建起物理世界的模型，实现数字孪生环境与真实环境的一一映射。
苏奎峰表示，将数字孪生技术应用在自动驾驶研发测试上，能够降低道路测试风险，提升测试过程安全性，并可以极大程度降低测试的时间和资金成本，提高开发迭代效率。此外，在自动驾驶汽车软件OTA的回归测试层面，数字孪生仿真可以高效提升智能驾驶软件升级的测试验证效率。
据介绍，腾讯数字孪生自动驾驶虚拟仿真测试平台拥有4大核心能力，包括对交通场景的几何还原、物理还原、逻辑还原能力以及高并发能力。
该平台强调对于场景的高逼真度还原，通过对三维场景几何还原以及高精度传感器仿真模型，实现高精度传感器仿真的计算结果。在场景逻辑还原方面，该平台的数据驱动交通流仿真能力能够描述场景内部所有动态元素的运行逻辑，如行人、机动车、非机动车等交通流。同时，该平台还具备面向控制算法以及车辆动力学的仿真，能够完成物理碰撞、摩擦力、风力等条件下的仿真计算。
值得一提的是，基于腾讯云的技术优势，该平台可以通过在云端高并发运行上万个仿真系统实例，可以快速完成几十万个物理场景的快速回归测试，提高自动驾驶算法的迭代效率。
除此之外，目前腾讯基于数字孪生虚拟仿真技术构建了实时数字孪生系统，结合雷视融合或Radar-Only的路侧实时感知系统，将驾驶员四周道路环境和交通流信息实时融合，在车内的智能终端上实时呈现，为高速驾驶提供更精准的导航、预测和引导。在黑夜、雨雪雾等视觉能见度较差的情况下，提供高效和安全的交通引导。
此外，在广东惠州的跨江大桥，腾讯正在尝试用数字孪生技术来“治堵”，通过三维重建技术、数字孪生技术等对交通事态进行推演，给交警部门提供疏导方案便于其决策；在江苏的某机场高速，腾讯帮助客户打造了“数字孪生收费站”，成为高速收费环节下的创新应用。
可见，除了支持自动驾驶的研发测试，在更广泛的维度上，腾讯数字孪生技术也可以为城市交通的调度管理、未来交通解决方案提供科学的决策依据和自由的云端演练场地，并不断落地更多的案例。
