机器人研发的工作坊时代( 三 ) 最近几年

原则1：结构仿真。数字孪生体应该包括精确的环境三维模型，它呈现出与物理环境相同的地理和几何特性。基于结构孪生体，自动驾驶的周边环境可以得到很好地模拟。例如，利用目标环境的几何信息，可以合成真实的激光雷达点云和摄像机图像，从而进行很好的感知仿真。
原则2：物理仿真。物体运动、碰撞和感应的物理过程应该在仿真器中得到真实体现。例如，一个车辆动力学模型需要一组参数来精确地模拟物体的运动。又例如，地理的信息也应该被真实地体现，比如把高精地图数据导入到仿真系统中。
原则3：逻辑仿真。模拟的交通参与者（如车辆和行人）在与自动驾驶车和其他物体互动时，应该有类似于他们的物理环境的行为。这一原则对于测试自动驾驶汽车的规划和决策模块至关重要，特别是在交通繁忙的场景中。
04效率的提升
在实现了很真实的结构仿真（传感器），物理仿真（车体模型），以及逻辑仿真（行为模拟）后，我们对比了物理测试的成本以及仿真测试的成本。物理测试无人驾驶算法的成本约为180美元/小时，而基于仿真引擎的测试仅为2美元/小时。在同样的预算下，较之于手工作坊的研发范式，工业软件驱动的研发范式可以把效率提升两个数量级。目前业界还有许多声音认为仿真引擎不可靠，手工作坊才是正途。但是效率的提升不会骗人，引用更先进的研发方法的团队最终可以达致更高的效率，从而淘汰低效率的方法。在美国，许多领先的自动驾驶公司，比如Tesla以及Waymo ，在仿真上的投入已经越来越高了，最终这些自动驾驶仿真软件上的投入会溢出到各个机器人的应用中，快速培育这些垂直应用的发展。
特别是Tesla ，在每年的技术发布会上都会详细介绍自身的技术栈，大家都会被Tesla的芯片、深度学习、机器人产品等耀眼的技术所吸引，而媒体也会铺天盖地地宣传这些耀眼的新兴技术点。而笔者认为，支撑Tesla研发迭代最核心的引擎就是他们的仿真引擎，而仿真引擎的介绍在Tesla的技术发布会上往往被一笔带过，不容易被注意到。但是通过对比Tesla的研发范式与我国新能源车公司的研发范式，我们很容易发现双方在技术研发上的显著代差，如同冷兵器之于火器。

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05总结
机器人时代是中国科技与经济的极大机遇，中国已经占据了明显的先发优势，目前中国是新能源智能汽车的最大生产国以及消费国，但中国公司的研发范式还停留在手工作坊时代，很难高效地通过先进技术将生产与消费相连接形成闭环。而海外领先厂商已经进化到以工业软件为核心的研发范式。笔者与团队自身研发的经验也确认了以工业软件为核心研发范式相对手工作坊范式有两个数量级的效率提升。领先的机器人工业软件可以极大地提升研发效率，把生产端与消费端相连接形成闭环。这个闭环将确保我国在机器人时代拥有技术以及商业上的绝对优势，因此，机器人时代的工业软件自主化，中国不能再错过！
【机器人研发的工作坊时代】本文来自微信公众号“远川科技评论”（ID:kechuangych），作者：刘少山， 36氪经授权发布。