谷歌母公司 Alphabet 旗下的自动驾驶汽车开发公司 Waymo 正专注于在名为 SimulationCity 的虚拟空间中进行模拟，以改进其自动驾驶系统。 Waymo 利用这个模拟城市做了哪些努力？
由埃隆·马斯克 (Elon Musk) 领导的特斯拉正在利用特斯拉汽车在世界各地行驶的数据来发展自动驾驶能力。相反，Waymo 实际上只有大约 600 辆汽车。 Waymo 在亚利桑那州和加利福尼亚州的部分地区驾驶自动驾驶汽车，在洛杉矶也有一些手动驾驶汽车收集地图数据。
与特斯拉不同的是，Waymo 并不使用真实数据来开发自动驾驶功能，而是使用虚拟空间模拟测试自动驾驶汽车。自 2017 年以来，Waymo 已经使用名为 CarCraft 的模拟软件在虚拟空间中行驶了至少 80 亿公里。 然而，根据 Waymo 高级产品经理 Ben Frankie 的说法，CarCraft 在模拟新车和选项的能力方面存在问题。
这就是 Waymo 正在开发新的模拟软件 Simulation City 并测试 Waymo Driver 以解决所有道路问题的原因。模拟城市可以通过模拟进行评估，例如在虚拟空间中驾驶一辆配备 Waymo 司机的全自动驾驶汽车在旧金山街道上行驶 20 分钟，从亚利桑那州凤凰城到德克萨斯州达拉斯行驶 11 小时。
与部署电动汽车并从实车中收集大量数据的特斯拉不同，对于实际服务部署有限的Waymo来说，仿真是自动驾驶汽车发展的重要因素。借助 Simulation City，Waymo 工程师可以大规模测试一般驾驶场景和与安全相关的风险场景，并将他们学到的知识应用于实车。
仿真软件不受现实世界的限制，可以收集到的数据比道路上的车辆收集的数据多得多。截至 2020 年，使用 Waymo 司机的车辆在路上行驶的距离约为 2000 万英里，但它已经在虚拟空间中行驶了 150 亿英里。模拟城市是利用Waymo配备驾驶员的车辆在现实世界中收集的超过2000万英里的驾驶数据、第三方公司的驾驶行为数据、先进的模拟技术和机器学习构建的，Waymo对有效性和可靠性充满信心在虚拟空间中再现的情况。有它
Simulation City 可以再现比传统汽车更精细的虚拟场景，Waymo 工程师甚至可以模拟复杂的元素，例如落在车辆和道路上的小雨滴，或者晚上照亮周围环境的耀眼灯光。众所周知，这种情况会混淆自动驾驶汽车传感器，并可能导致读取交通灯等问题。
Waymo 还使用 SurfelGAN（表面元素 GAN）创建虚拟空间图像，它将自动驾驶汽车收集的真实数据与人工智能相结合，使虚拟空间图像逼真。
对于利用这个虚拟空间发展自动驾驶技术，密歇根大学机械工程教授彭辉指出了危险，称如果使用有缺陷的数据，模拟结果将毫无用处。对此，Waymo 声称模拟城市的成熟度正在稳步提升。
Waymo应该谨慎部署Waymo One，一款完全无人驾驶的出租车，即将在旧金山等地推出服务，直到被确认可以应对复杂的城市环境。 Waymo 计划帮助 Simulation City 为提高 Waymo 驱动程序成熟度做出贡献，并为未来大规模部署该服务做好准备。相关信息可以在这里找到。