原标题：数字孪生如何推动自动驾驶汽车的未来

　　通过基本上将道路带到实验室，汽车行业正在经历创新的范式转变——数字孪生是安静但强大的力量，在幕后实现了这些新的可能性。

　　座椅已调整。检查。系好安全带。检查。点火开始。检查。紧紧抓住;当您的自动驾驶汽车从零加速到 192.2 英里/小时时，您将享受一生难忘的旅程——今天的 创纪录的速度 对于自动驾驶汽车——在未来派的测试轨道上。当你的自动驾驶汽车在这个令人振奋的路线上导航时，减速曲折，风险很高。这是因为在这个测试轨道上，任何给定驾驶场景中的变量都不会转动，并且每个变量都经过重复可靠的测量。当你不驾驶汽车时，你正在驾驶这次测试运行的更大使命：训练你的汽车的自动驾驶算法，使其每次都能做出最佳决策，在此过程中不会出现灾难性错误。

　　这在现实世界中听起来像是一项不可能实现的壮举，在现实世界中，自动驾驶汽车周围的几乎每个变量都是不可预测的，测试运行期间的事故必然会发生。然而，新的数字孪生车队正在使这些类型的理想主义场景在当今的数字测试环境中成为现实。虽然重复测量自动驾驶汽车周围每个变量的概念仍在进行中，但随着汽车仿真的每一个新进展，我们正在逐渐接近这个模型。汽车制造商越来越多地寻求数字孪生的帮助，在将特定的汽车部件和功能推向现实世界之前对其进行准确测试和测量，同时将创新更快、更安全、更具成本效益地推向市场。

　　数字孪生是实时数据的数字表示，有助于构建预测模型，帮助确定物理原型的成功概率。全球数字孪生技术市场目前为 95 亿美元，预计将以 22.6% 的复合年增长率增长，到 2032 年达到 776.5 亿美元。 近期报告 由市场研究公司Future Market Insights提供。从医疗保健和电信到房地产和零售，各行各业都在寻求数字孪生的帮助，但数字孪生技术的最大市场份额(15%)来自运输和汽车行业。在汽车行业，仿真、设计、维护、维修和大修 (MRO)、制造和车祸后果的利用率不断提高，这推动了对数字孪生技术的需求。报告称，这项技术促进了从测试自动驾驶汽车的复杂安全场景到衡量维护赛车发动机部件面临损坏或烧毁风险的重要性。

　　使用数字孪生技术，汽车制造商现在正在利用实验室中从自动驾驶汽车测试中收集的大量数据来构建复杂的模拟。这些模拟使产品开发人员能够更深入地研究自动驾驶汽车的人工智能(AI)将如何应对不可预测的情况，例如冰雹或雪或交通拥堵等天气状况。它还允许产品开发人员在更短的时间内编写更广泛的功能测试集。例如，研究人员可以使用数字孪生技术更快、更安全地进行碰撞测试仿真。在非常基本的层面上，自动驾驶汽车本质上是在现实世界中运行的机器人。数字孪生是人类可以构建、操纵、 以及控制，教这些自动驾驶汽车如何在虚拟世界中安全运行，然后再将其智能集成到现实世界的场景中，在那里它们将与自发事件和人类行为进行交互。

　　如今的汽车制造商正在为其测试的每个汽车功能(从雷达和C-V2X到车载网络和网络安全)使用数字孪生。通过集成多个数字孪生，他们可以构建一个全面的测试平台，在那里他们可以训练汽车的自动驾驶算法，以准确查看其复杂和动态的环境并做出反应。是德科技的 雷达场景模拟器，例如，在近至 1.5 米的距离内提供多达 512 个对象的全场景仿真。通过使雷达传感器能够以更宽、更连续的视野看到更多，它增强了算法的训练，以检测和区分密集、复杂场景中的多个物体。反过来，汽车制造商可以在实验室中模拟真实世界的驾驶场景，包括交通密度、速度、距离和目标总数的变化，从而加快常见到极端情况场景的测试时间表，同时最大限度地降低风险。

　　设计人员正在使用数字孪生模型对传感器进行建模，在实验室中针对真实场景对其进行测试，并探索新的设计和传感器组合。此外，数字孪生正被用于对汽车的车载网络进行建模，以测试网络带宽和数据速度，以缩短反应时间。在网络安全测试方面，汽车制造商呼吁数字孪生在一个设计环境中测试所有接入点，以更清楚地了解车辆在现实世界中的安全性，同时消除安全威胁。

　　可以肯定的是，在汽车产品开发中使用数字孪生技术会带来一些挑战。一般来说，仿真永远无法完全代表现实世界，但通过在测试环境中添加噪音或压力，数字孪生可以非常接近复制现实世界的场景。另一方面，由于变量不是完全随机的，产品开发人员可以控制和操纵这些变量，从而增加更快地正确处理的可能性，并最大限度地减少代价高昂的返工和进度延迟。

　　这对汽车创新的未来意味着什么?让我们重复一下我们之前说过的话：我们将经历一生难忘的旅程。通过基本上将道路带到实验室，汽车行业正在经历创新的范式转变——数字孪生是安静但强大的力量，在幕后实现了这些新的可能性。