特斯拉|中国自动驾驶仿真蓝皮书发布！腾讯千万级仿真场景库如何炼成？( 五 )
高精度地图方面 ， 我们现在已经在全国高速路以及城市快速路采集完毕 ， 现在在跟地方的政府合作伙伴做城区的高精度地图 ， 城区的高精度地图不仅解决的是城市的自动驾驶业务 ， 也能够解决城市交通问题 ， 我们对城市交通的模拟优化也需要城区的高精度地图 。 所以转一圈 ， 又回到了我们的模拟仿真 ， 原来的模拟仿真做的是自动驾驶驾驶行为的模拟仿真 ， 现在做的是城市级 ， 至少是区域级的交通港 ， 跳出来自动驾驶的小圈 ， 进入到交通里面 ， 解决拥堵和出行诱导问题 。 所以 ， 我们是从高精度地图 ， 到数据云平台 ， 再到模拟仿真的整个链条 。
搜狐汽车·E电园：所以采集高精度地图的过程中 ， 我们也会收集数据 ， 为仿真和数据云平台提供数据吗？
苏奎峰：高精度地图是我们仿真模拟的基础 ， 和传统仿真平台不一样 ， 我们的仿真平台完全是基于高精度地图来构建的 。 首先在自动驾驶里 ， 没有高精度地图连车道都分不清 ， 是没法儿做测试的 ， 在交通里 ， 传统的交通法规只能做近似法规 ， 不能做到很精细的模拟 ， 高精度地图就能够做到很精细的车道级模拟 ， 对于我们构建城市级交通模拟仿真十分重要 。
搜狐汽车·E电园：我们对于高精度地图的精度和鲜度是如何衡量的呢？
苏奎峰：第一步 ， 我们首先出车采集制作底图 ， 到后边的鲜度问题 ， 我们有一些方式 。 高速上V2X用到的比较少 ， 更多的还得靠合作车企的众包 ， 靠智能网联和自动驾驶汽车的摄像头来收集数据 ， 在城区环境下 ， 一些城市做智能公交和车辆监控 ， 也能够返回大量数据 ， 这些是移动端 。 另外一个就是路侧还有一些感知设备 ， 5G基站和路侧设备 ， 这些是24小时工作的 。
这些设备可以通过打通和政府相关部门的合作来实现数据互通 。 我们解决交通问题有两个核心作用 ， 一个是解决拥堵 ， 另一个是把这些数据用于高精度地图的更新 ， 甚至是自动驾驶仿真的场景生成 ， 用这些数据来加速自动驾驶的落地 。 这些数据可以加强模拟仿真和云平台的能力 ， 这又能够更快地加速自动驾驶的测试验证 ， 所以它是一个闭环 。
搜狐汽车·E电园：之前和一些公司聊的时候 ， 他们提到自动驾驶算法的迭代还是需要有实际的车辆上路跑的 ， 腾讯这边的线下车队情况如何？
苏奎峰：我们这边也有相应的线下车队 ， 大概有十几辆车型 ， 从L2+覆盖到L4 ， 分别在深圳和北京进行路测 。 高精度地图的采集车会更多 ， 大概有几十辆 。
搜狐汽车·E电园：为什么没有在高精度地图采集车和自动驾驶测试车之间进行一个打通呢？比如说车辆上路的同时既能进行地图采集 ， 又能进行自动驾驶算法测试 。
苏奎峰：因为我们高精度地图更面向商业化落地 ， 例如高速环境场景比较有限 ， 就没必要进行自动驾驶的测试 ， 在自动驾驶测试的时候一定会更关心有效的测试里程 。 如果把高精度地图采集车也配上自动驾驶的测试设备 ， 那么人力与设备附加的成本 ， 可能比算法精进的收益还要低一些 。 所以在高速路上是没必要的 ， 但在城区的道路上我们是合体的 ， 高精度地图采集、测试场景采集、自动驾驶测试是融合一体的 。
搜狐汽车·E电园：所以我们目前自动驾驶测试车主要在什么地方跑？
苏奎峰：基本在北京和深圳 。
搜狐汽车·E电园：之前和英伟达聊的时候讲到一个有意思的话题 ， 主要关于软件在环、硬件在环和车辆在环的一个比例问题 。 他们那边主要是在软件在环和硬件在环解决90%以上的问题 ， 用车辆在环解决不到10%的场景 ， 咱们这边大概是一个什么样的比例？
苏奎峰：我们软件在环的比例要更高一些 ， 绝大多数是在软件在环中做的 ， 硬件在环和车辆在环要少更多 ， 大概99%是在软件在环完成 ， 剩下0.9%在硬件在环 ， 不到0.1%是车辆在环 。
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