自動駕駛仿真與路試比例多少才合理？

[首發于智駕最前沿微信公眾號]在自動駕駛系統的開發過程中，驗證環節的權重不斷提升，因為它直接關系到系統的安全性、穩定性和最終能否合法上路。整個驗證體系主要由兩大部分構成：仿真驗證與實車路試。仿真驗證依賴虛擬環境對感知、決策與控制等模塊進行海量測試，而路試則通過真實道路環境驗證系統在自然狀態下的表現。如何在二者之間找到合理的比例，不僅影響驗證的效率和效果，還將直接決定項目的時間成本、技術風險和合規進程。

自動駕駛開發面臨的最大挑戰之一是長尾問題，也就是系統需要面對極其稀有但對安全有重大影響的邊緣場景。傳統駕駛環境雖然日?？梢姡嬲{駕駛安全的情形往往隱藏在罕見的交互邏輯中，比如一輛電瓶車突然從盲區駛出、一名兒童在夜間街角奔跑、卡車急轉彎帶來的遮擋陰影等都屬于長尾問題。這些長尾場景在路測中極難遇見，還需依靠仿真系統構造出來，才能驗證系統在極限條件下的魯棒性。這正是仿真驗證具備不可替代地位的根本原因。

仿真驗證的最大技術優勢在于“可控性”和“規?；?。目前業界主流的仿真平臺如CARLA、LGSVL、IPG Carmaker、百度Apollo Simulation、Waymo Simulation Engine等，都可以構建可編程的測試環境，支持傳感器數據建模、交通參與者行為腳本生成、交通規則設定、光照與天氣變化等，使開發者能夠系統性地測試復雜行為鏈。仿真平臺還支持“并行測試”與“回放測試”，即可以在集群服務器上并行運行成千上萬個測試任務，或對歷史事故場景進行逐幀還原并進行干預控制。而真實路試每次只能覆蓋一個時間段、一個車輛狀態和一個隨機事件的組合，效率遠遠不及仿真。

但是仿真不是萬能的，其局限性主要體現在物理真實性不足和感知建模的復雜度上。自動駕駛依賴傳感器如攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等進行環境感知，而仿真中的感知數據往往采用簡化模型。即使是高清渲染引擎，也難以真實還原攝像頭的曝光瑕疵、鏡頭畸變、雨雪污漬遮擋等問題，而激光雷達的回波能量衰減、多路徑反射干擾等細節更是極難建模。正因如此，仿真環境中可能“看得清”的目標，在實車路試中卻可能完全識別失敗。此外，傳感器之間的融合誤差、控制執行器的響應延遲等也無法完全依靠仿真評估。這些必須依賴實車路試才能觀察到真實反應。

因此，真正合理的做法是將仿真驗證用于大規模測試覆蓋率分析，發現系統設計缺陷與性能邊界，而路試則用于驗證系統在現實復雜環境中的“實戰表現”。在整個驗證閉環中，仿真應作為驗證的主力承擔者，用以覆蓋絕大多數正常與邊緣場景，約占70%～85%；而路試則作為最終驗證手段，用以確認系統能否穩健運行在物理世界中，約占15%～30%。這種分工既能夠充分發揮仿真的效率優勢，又能保證系統在物理現實中的落地可靠性。

在不同研發階段，這一比例會有所動態調整。系統初期開發階段，算法迭代頻繁、架構未穩定，優先使用仿真進行快速試錯，此時仿真驗證占比往往高達90%，甚至更高，僅進行少量的封閉場地測試或簡化路試以驗證感知硬件是否工作正常。隨著系統日趨成熟，功能接口趨于穩定，驗證的重點從“能不能跑”轉向“跑得好不好”，系統需逐步進入復雜路況測試階段，仿真與路試比例開始收斂，逐步趨近于7:3。在最終認證階段或向監管機構提交安全報告前，往往需要大量路試數據，包括不同城市、不同天氣與時段下的運行結果，這時路試占比會短暫提升，但依舊不會超過50%。

路試與仿真驗證的結合并非簡單的比例問題，更關鍵的是要形成一個完整的驗證閉環。其中，基于場景的驗證（Scenario-Based Testing）是核心方法，首先通過場景采集與分類構建覆蓋性強的場景庫（Scene Library），隨后使用場景建模語言（如OpenSCENARIO）將其還原到仿真環境中進行高密度驗證，當仿真發現系統可能存在功能邊界或安全隱患時，再根據這些高風險場景選擇性地進行定向路試。反之，若在真實路測中發現失敗場景，則需回傳至仿真平臺進行復現與多版本對比分析。這種“場景驅動+驗證閉環”的方法，正成為智能駕駛測試的主流。

當前主流企業構建的驗證體系大致包括五大層級，第一層是“離線數據回放”，即通過采集歷史駕駛數據進行感知與決策模塊的回放測試，驗證軟件對現實場景的解釋能力；第二層是“虛擬仿真閉環”，在仿真環境中接入完整的傳感器模擬與車輛動力學模型，實現感知-決策-控制的全鏈路測試；第三層是“硬件在環”（HIL），即將仿真平臺與真實控制器（如ECU、VPU）連接，檢驗其響應速度與控制邏輯；第四層是“封閉場地測試”，主要在試車場對已知場景進行驗證；第五層才是“公開道路測試”，讓系統在自然條件中接受全面挑戰。在這一結構下，前兩層由仿真主導，后三層由路試主導。合理的比例調度，依賴對每一層級測試目的與手段的清晰認識。

不同類型的自動駕駛系統對驗證比例的需求也不盡相同。L2/L2+級別的駕駛輔助系統主要依賴視覺和雷達，工作場景以高速巡航、自動跟車、車道保持為主，所涉及的行為決策相對簡單，仿真系統可以很好地覆蓋大多數驗證場景；而L3以上系統需要面對如變道禮讓、交通燈識別、行人判斷等復雜交互，行為不確定性大，系統對感知精度、時序管理和動態決策的要求更高，對物理傳感器建模精度也提出更高要求，此時仿真雖然依然是主力，但必須結合大量實車驗證才能建立信任度。L4系統甚至可能在某些特定場景中取消駕駛員監控責任，對安全驗證的標準接近航空級別，其路試投入比L2系統要高得多，但整體比例仍然建議控制在30%以內。

監管體系的演進也進一步推動了仿真在驗證體系中的中心地位。中國工信部牽頭制定的《智能網聯汽車道路測試與示范應用管理規范》就要求道路測試安全性自我聲明應隨同以下證明材料（（八）道路測試主體自行開展的模擬仿真測試與測試區（場）等特定區域實車測試的說明材料）提交至省、市級政府相關主管部門。未來，隨著“場景覆蓋率評估”工具與“場景數據庫共享平臺”的建設完善，行業有望形成一套更標準化的仿真-實車協同驗證規范，進一步推動仿真驗證成為主流。

由此可見，自動駕駛系統的驗證過程是一個典型的“仿真為主，路試為輔”的動態過程。仿真驗證以其規模優勢、可控性與高效性，在驗證體系中占據主導，特別適合覆蓋海量正常與邊緣場景；而路試則以其真實性與不可預測性，為系統提供最后一道保險，驗證其在現實世界的穩定性與安全性。合理的比例應根據開發階段、功能等級、預算安排和風險容忍度動態調整，將仿真與路試的比例控制在70%～85%與15%～30%之間，或是當前最為合理的選擇。只有實現二者的優勢互補，自動駕駛才能真正走向大規模商用的安全彼岸。