闫晓曈，人工智能博士，曾就读于法国巴黎皮埃尔玛丽居里大学，曾任宝马中国自动驾驶研发中心AI与机器人资深专家，纵目科技有限公司AI高级资深专家，预测组负责人，拥有丰富的自动驾驶开发经验，项目管理与团队合作经验。现任沛岱汽车AI技术部总监。关于在自动驾驶仿真平台中为何及如何使用AI技术，闫总解释道：
AI对于仿真很重要：
仿真平台的关键在于如何把虚拟世界模拟得更加逼近真实世界，所以重建整个世界的过程就显得尤为重要。在进入AI时代之前，传统建模方式需要采集所有真实世界的数据，才有可能完整完美的重建整个世界。但有了AI技术之后，一方面我们可以根据已经采集到的一部分真实世界的数据，去生成剩余的没有采集到数据的世界，例如：2022Google I/O全球开发者大会上谷歌CEO发布的地图新功能，虚拟与现实相结合，通过图像生成实景画面。这在一定程度上降低了建模对数据完整性的过度依赖。而另一方面，由于各国政策的各不相同，现实中我们很难真的去采集到所有真实世界的数据，所以，传统建模方式在这种情况下，很难完整完美的重建整个世界，但AI技术的出现大大提升了在无法获得所有真实世界数据的前提下，完美完整重建整个世界的可能性。所以AI对于仿真来说很重要。
AI在仿真平台有很多应用：
首先，在重建世界上，AI技术可以通过训练学习已经采集到的数据，去生成未采集数据的世界。其次，在高逼真度的微观交通流仿真方面，AI技术可以根据真实世界类似场景道路参与者的轨迹数据，来更好的模拟道路参与者的轨迹，从而让仿真测试变得更加接近真实路测。尤其是在复杂多道路参与者行为仿真的场景下，AI技术可以更好的仿真人类行为，模拟各道路参与者之间的交互，从而摆脱道路参与者各自独立运动的尴尬场景。再次，在测试场景的构建上，过去，我们一直采用的是人工构建的方式，根据我们测试的需求去人为的构建相关的场景。有了AI技术之后，我们可以根据一些测试场景的参数去自动生成相应的测试场景库，这样不仅可以降低构建场景的时间，还能避免人为构建场景的思维局限性。最后，在评估测试结果的时候，一般我们会采用根据不同的指标，制定相应的函数，然后对测试结果通过函数进行打分进行评估，有了AI技术之后，我们可以通过对一些少量特定的测试结果进行标注打分，然后根据这些已经打分的结果，去评估新的测试结果应该打几分，已完成对综合驾驶行为体验等复杂驾驶操作的水平等级的评价优化。
AI给仿真平台带来更多的可能性
就像艺术都是源于生活而高于生活一样，一个好的仿真平台，应该是源于真实世界而高于真实世界的。仿真平台的第一步是能够做到很好的模拟真实世界。但这还不够，能够模拟一些当前真实世界还没有，但是未来很可能出现的一些场景，是我们希望和想要看到的。在AI技术出现之前，这几乎是天方夜谭。但AI技术能够让仿真平台超越真实世界，成就仿真之美。这为各自动驾驶公司的研发，带来更多的便利，因为我们可以提前测试一些现在还没有的场景，从而确保自动驾驶公司生产研发的各产品能够顺利应对更多未来的挑战。
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