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12月15日消息，阿里達摩院首次開放自動駕駛云上仿真平臺，支持全球1500多支隊伍角逐算法大賽，探索高速場景下的決策規劃控制算法。該仿真平臺是阿里自動駕駛產品“小蠻驢”物流車和“大蠻驢”卡車背后的基礎研發設施，擁有百萬級高對抗場景庫，最高可在云端并發運行2萬多個仿真實例。
8月，上海金橋經濟技術開發區管理委員會聯合阿里云天池平臺，啟動2022年全球“未來汽車”場景創新挑戰賽，針對高速自動駕駛場景設置“智能算法賽”，賽題涵蓋他車并線、事故繞行、低速車輛繞行等典型任務，參賽團隊基于達摩院仿真平臺進行算法訓練和測試。
參賽隊伍現場答辯
高速干線是自動駕駛重要的應用場景，但在產業落地早期，業界可供選擇的賽事極少。本次大賽吸引了全球超過1500支隊伍報名，包括國內外頂尖院校的碩博研究生團隊和自動駕駛業界團隊。來自清華大學、南洋理工大學、浙江大學等5所機構的隊伍最終勝出，位列五強。
參賽方案展現了當下自動駕駛領域的多個熱門研究方向，比如，五強隊伍有兩支把強化學習方法應用到了控制算法中。浙江大學的阮雨迪說：“主流的控制算法大多基于專家系統或監督學習方法，以專家經驗作為系統學習的最高目標，但對規劃控制等復雜問題，人類專家的操作未必最優，強化學習有機會讓AI超越人類，我們很好奇它和自動駕駛能碰撞出什么火花。”在仿真世界，他們一償宿愿，既驗證了自己的算法方案，也對強化學習的應用難點有了新的認知。
比賽示意畫面：白色為算法測試車，藍色為仿真平臺隨機生成的環境車
本次大賽，達摩院自研的云上仿真平臺首次對外亮相，幫助參賽者在高度真實、智能的模擬環境中完成算法測試。達摩院自動駕駛實驗室仿真平臺負責人張平介紹，該平臺對智能交通環境作了精細化建模，具備低、中、高速多種物流車型的車輛動力學模型。平臺基于阿里云開發，能夠實現萬級計算并發，模擬一次極端場景只需30秒。
自動駕駛仿真，是指以數字建模的方式對真實世界的交通場景進行模擬，用以驗證和訓練自動駕駛算法。達摩院仿真平臺融合了真實道路的海量場景知識，包括末端場景和高速場景，前者源于遍布全國400多所高校的L4級物流車小蠻驢，后者主要來自研發和路測中的L4級自動駕駛卡車大蠻驢。
擔任大賽評委的歐洲科學院外籍院士、北京大學教授謝濤表示，人工智能測試是確保技術可信度和高質量的重要方法，其中自動駕駛測試尤其復雜，面臨很多未知挑戰。這次比賽借助達摩院自動駕駛仿真平臺，使得行業問題和學術研究得以有機結合，幫助研究者更好地開展技術創新。
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