数字化仿真测试帮助自动驾驶跨越最后5%

5G作为全球最热门话题之一,正在成为全世界关注的焦点。随着5G技术的深化演进,将催生出更多复杂应用,人-物连接场景将变得更复杂,海量物联设备接入将带来大规模系统性风险,仿真模拟技术被视为解决此类痛点的最优方案,而仿真测试的刚性需求同时带来市场规模的急剧增长。据测算,到2023年仿真软件测试需求达到百亿美元的规模。

仿真无处不在

在工业4.0、智能制造、工业互联以及自动驾驶的大趋势下,仿真是支持工业发展的重要基础,可以贯穿研发设计、生产制造、服务管理和维护反馈等各环节中。一个共识是,基于数字化的仿真具有数据驱动、智能感知、虚实映射和交互协同的特点,正在解锁工业4.0时代下更多的智能形态,具有更高效经济、更安全可靠等特点。

具体到5G通信工程链里,作为新基建的数字经济建设的有力抓手,通信仿真几乎无处不在:在芯片研发阶段,仪表类系统仿真主要为了快速进行功能验证,以罗德、是德科技、安立等为代表;在运营商的网络建设过程中,以Matlab、Ansys等为代表的公司提供模型化的算法建模仿真,进行大量的预演和前期设计,便于更高效的部署网络基础设施;在无线基站覆盖的建设阶段,这类公司还提供无线网络优化仿真工具,进行网络优化设计和验证;在终端,为了研发测试和认证,一类是传统的仪表类仿真,靠软件建模仿真,另一类则是用户使用场景的仿真,在模拟的真实环境中进行尽可能有效的验证和开发,典型代表包括芬兰公司5GTNF、聚焦汽车领域的德国公司Cmore以及中国科技公司易诚高科。

仿真测试:跨越品质最后的5%

基于用户真实使用场景的仿真测试正在成为下一代科技产品品质和用户体验的最后一道关,聚焦产品品质的最后5%长尾问题。相较于传统的外场测试,仿真测试具有极大的优势:仿真测试提供了完备的多物理场景仿真能力,正如AI在商业落地场景发挥的价值一样,仿真也可以减少外场测试中大量重复性劳动,据测算,外场测试里,80%的工作量将可以在仿真环境里完成,从而大大降低测试时间和成本,大幅缩短产品研发测试周期。

拿汽车行业来说,自动驾驶领域研发需要海量场景的训练和测试,仿真测试已成为自动驾驶的基础关键技术,可便捷重现极端场景,与封闭场地测试、道路测试共同推进自动驾驶技术迭代升级。由于车辆是需要开在非常复杂的交通环境中,而这些复杂的交通环境中有行人、车辆以及各种复杂道路,如复杂的立交桥、隧道,这些复杂的、动态的环境都需要仿真出来,动态交互仿真测试可有效加快自动驾驶研发进度。目前,无论是以大众和丰田为代表的传统车企还是以谷歌为代表的科技公司,均双管齐下,同时组建测试车队和仿真测试平台来训练算法、完善自动驾驶功能。

再进一步来说,通信仿真是所有环境仿真的基础,各类车企尤为看重功能和通信的测试,比如一个场景,开车在使用数据业务的情况下从4G信号覆盖区进入隧道丢网,在从隧道出来切换到5G网络,"传统方法下厂商需要派专人开车带着测试人员在实际道路上工作好几个小时才能完成验证,在我们的环境下足不出户就能在10分钟内完成验证,而且是在大样本的情况下完成的。我们可以帮助企业加快测试的周期和时间,"易诚高科5G事业部负责人张民说。"我们在复现极端环境上具有很大的优势,在真实环境下,我们可能很难覆盖到各种各样的环境和场景,我们利用十余年的技术积累,形成了一个丰富的数字化场景库,基于Field to Lab和数字孪生技术,我们可以为自动驾驶提供一些大量极端场景和一致性测试,大幅提升自动驾驶训练效率"。

数字化让仿真有据可依

周鸿祎曾在第四届世界智能大会上提到,"进入全面数字化,会产生软件定义世界、万物皆可互联的特征。"这一点同样适用于汽车行业,特斯拉效应不仅刺激着中国造车新势力-小鹏、理想、蔚来先后齐聚美股,同时特斯拉效应也给传统车企带来了巨大冲击,"软件定义汽车"成为传统车企的核心议题。

无论是"软件定义汽车"还是仿真测试,都依赖于一个数字化基础。高度仿真的环境是自动驾驶仿真测试的基础,这依赖于海量的数据和数字化环境,可以说数字化、数据化是仿真的底层资产。在数字世界里,仿真测试是一种最为高效的手段和最为精准的方式,可以基本替代外场测试。

"我们认为仿真最大的价值是数字化,源于爱立信的Field To Lab理念,我们通过把现实场景中的因素按照一定的参数进行数据采集、建模和还原方式搬入实验室,还原出来的仿真环境具有适配能力提升、高效质量控制、 高自动化、脚本化容易等特点,实现可控、可靠、可追溯的标准流程。就像现代医学一样,医生依靠经验做的往往是定性判断,而我们则像医院的那些昂贵的精密仪器一样,可以为企业用户提供更精准的数字化量化报告,提供定量分析,我们将外场进行数字化,让数字化的产品研发有据可依,有量可循。"张民说。

在一致性、可控可回溯的通信环境下,实现智能产品研发和测试是5G+AIoT时代产品研发的新趋势。基于移动通信Field to Lab研发测试与产品优化,这一理念在爱立信、摩托罗拉、诺基亚,高通等通讯行业名企得到了广泛的应用。易诚高科通过核心网和基站云物理平台、多模态场景拟合及数据化工具,基于1000万行业场景数据,利用Field to Lab和数字孪生,实现实际场景到数字仿真环境的转变,目前可以实现超过3000种场景的仿真,帮助IoT企业实现"人-机-料-法-环"的产品工程生态闭环。

随着大数据、人工智能、物联网等新一代数字技术成为主导性的技术群落,"软件基建"开始深度渗透到物理世界和虚拟世界,进一步加速形成软件定义世界的变革基础。

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