你有沒有發(fā)現，智慧城市正在悄悄來到我們身邊？

在目前的汽車市場上，幾乎不存在不帶輔助駕駛功能的新車型了，一些消費者曾經認為沒什么卵用的自適應巡航功能在跑了幾次高速之后就覺得好用的停不下來，自動泊車、車道保持、碰撞預警或者緊急制動幫司機解除了幾次開車時的安全危機后，人們也會從心里卸下對這些“不靠譜功能”的心理防線。

雖然實現純AI操控的自動駕駛還有很長的路要走，但是這項逐步精進的技術就這樣悄無聲息的侵入人們的認知。

仿真城市不再只是游戲畫面

面向車企的L3自動駕駛解決方案，主要體現在自動泊車、高速公路自動駕駛及擁堵模式下的自動駕駛等功能上，定位L4的自動駕駛汽車則融合了定位、環(huán)境感知、規(guī)劃決策和控制等功能，運用了高精地圖、精準定位、大數據云平臺等全棧技術。L4的落地周期更長，政策法規(guī)、消費者的使用習慣和認知接受程度都亟待解決和突破，使用場景和商業(yè)化的方向也是行業(yè)內外的人們都愿意插一嘴的熱門議題。

自定義為“數字化助手”的騰訊在自動駕駛領域也希望成為軟件和服務提供商角色的助力者，在通往L4甚至更高級別的自動駕駛的過程中，騰訊也在定位、感知和決策三個主要技術板塊中，衍生出了數據云平臺、仿真平臺和高精地圖平臺等新的商業(yè)板塊。

騰訊已完成全國高速及快速路高精度地圖數據采集， 2019年底將完成全國重點城市和高速公路的高精地圖制作，并通過大數據云平臺實現各地交通流特征的仿真，結合車輛調校的數據模型，可以完整仿真出一位開車很猛的司機，開著一輛動力澎湃的性能版車型，體驗北京北四環(huán)早高峰期間的洶涌車流和分秒必爭的車流脾氣。如果哪個造車勢力想做一款能滿足這樣交通條件的自動駕駛汽車，不如先在仿真平臺上拉出來溜溜。

什么都能模擬的黑科技

在仿真平臺上，能夠模擬出天氣、道路環(huán)境、車流特征、車輛性能等各種變量，同時還可以測試各種極端情況下的AI算法、傳感器的應急處理和自動駕駛決策反應能力等，保證測試精度的同時提高了測試的效率。

想要完成城市道路的自動駕駛測試，不用真的讓自動駕駛實車去早高峰的北四環(huán)添堵了。測試從北京開到深圳全程自動駕駛，在仿真平臺上可以五分鐘跑完，大大降低路測的難度、要求和時間，提高自動駕駛技術的研發(fā)效率。

不僅是自動駕駛，智慧交通和智慧城市的實現，也都更加需要借助云仿真平臺進行前、中、后期的設計和驗證。電影里關于未來城市的描述正在逐步成為現實，可以想象在三維的城市仿真平臺上，物流車輛調度員、出租車和大巴管理員、城市道路的管理員都在關注著每一臺聯(lián)網汽車的運行軌跡和行車情況，以上帝視角讓某臺車加加速或者讓一讓，給壞在路上的快遞車及時補位，給堵車的路線多開綠燈，讓乘客爆滿的公交線路多發(fā)幾車。交通新聞里時常出現的若干個屏幕顯示若干個攝像頭畫面的背景墻可能也將被取代，換成完整仿真城市畫面上代表著不同類型車通工具的不同顏色的幾何形狀在變幻。

車和車、車和路的通信更高效快速

也許有些司機在開車的時候還會抱怨，導航反應稍微遲疑一下，就錯過了一個要轉彎的路口?；蛘咭粋€不注意開到了一條完全堵死又不能變線的車道。5G通信解決的正是信息延遲的問題，通過更好的定位技術和高速通信電路，可以將車端連接到云控平臺，通過云、網協(xié)同構建車路一體化系統(tǒng)。更快的實時地圖采集速度和數據傳輸速度，實現更快的交互，這帶來的不僅是更高的效率，也是更好的安全保障。

一個司機遇到一個空井蓋，信息就可以實時同步給其他車輛，時刻吸取“前車之鑒”。很多視覺的盲區(qū)信息都可以通過實時的通訊來獲取，進入隧道之前就會知道里面是否有車是否擁堵，轉到下個路口之前就會知道交通燈的信息。這時坐在車里的你可能會想，不是我在預知未來，而是未來就這樣向我撲面而來。

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