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隨著華為進(jìn)入自動駕駛仿真市場，加上早已進(jìn)入的百度和騰訊，不少分析認(rèn)為 IT 巨頭進(jìn)駐自動駕駛仿真市場之后，中小企業(yè)恐怕沒有什么機(jī)會了。
《2019-2020 自動駕駛仿真產(chǎn)業(yè)鏈研究報告（上）》梳理整個自動駕駛仿真產(chǎn)業(yè)的發(fā)展動向，佐思汽研得到不同的結(jié)論。
隨時數(shù)字化向制造業(yè)的不斷滲透，“以機(jī)械為核心的工業(yè)”正轉(zhuǎn)變?yōu)?ldquo;以軟件為核心的工業(yè)”。工業(yè)軟件是制造業(yè)數(shù)字化的核心，汽車行業(yè)也不例外。工業(yè)軟件從制造業(yè)信息化發(fā)展的輔助工具，提升為推動工業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型的新型平臺。工業(yè)軟件由工具屬性向平臺屬性拓展。大平臺、小應(yīng)用成為發(fā)展趨勢。
工業(yè)軟件細(xì)分領(lǐng)域多、流程復(fù)雜、門檻高、周期長，IT 巨頭從零開始做無先發(fā)優(yōu)勢，也沒有有太多后發(fā)優(yōu)勢。自動駕駛仿真軟件也屬于工業(yè)軟件的細(xì)分領(lǐng)域之一，IT 企業(yè)初涉汽車仿真領(lǐng)域，會發(fā)現(xiàn)大量的短板。而傳統(tǒng)仿真巨頭除了擅長于傳統(tǒng)汽車零部件的仿真，同時也在大筆投入自動駕駛仿真。
一年前的研究中我們曾經(jīng)提到：傳統(tǒng)仿真巨頭們均通過不斷收購兼并，得以發(fā)展壯大，形成幾十個甚至數(shù)百個產(chǎn)品類別，應(yīng)用于數(shù)十個行業(yè)。譬如 ANSYS 通過十多次收購行業(yè)內(nèi)外的公司，主導(dǎo) CFD 市場、開發(fā)嵌入式代碼，加強(qiáng)芯片封裝設(shè)計、豐富內(nèi)燃機(jī)仿真產(chǎn)品。
2019 年， 繼續(xù)發(fā)力，又收購了至少兩家公司：美國猶他州 3DSIM 和英國 Granta Design。3DSIM 是一家增材制造（3D 打印）仿真技術(shù)的開發(fā)商。收購 3DSIM 將為 ANSYS 提供業(yè)內(nèi)唯一完整的增材制造 (AM)工作流程。
ANSYS 收購的材料信息技術(shù)供應(yīng)商 Granta Design，有助于將 ANSYS 的產(chǎn)品組合擴(kuò)展到重要領(lǐng)域。Granta Design 為客戶提供各種重要的材料數(shù)據(jù)信息，使客戶能夠訪問 Granta 的材料智能數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。Granta Design 的產(chǎn)品包括 Granta MI，一個用于企業(yè)材料信息管理的系統(tǒng)，以及 CES Selector，使用戶能夠探索不同材料對其產(chǎn)品行為的影響。其客戶包括空中客車，通用汽車，艾默生電氣，洛克希德馬丁，美國宇航局，沙特阿美和勞斯萊斯等。
傳統(tǒng)仿真巨頭紛紛加強(qiáng)自動駕駛仿真技術(shù)
如同汽車制造商在拼命轉(zhuǎn)型為出行企業(yè)和科技公司，大量招募軟件工程師，傳統(tǒng)仿真企業(yè)也在彌補(bǔ)自動駕駛仿真的短板。ANSYS 在 2018 年收購光學(xué) Optics 公司，增強(qiáng)了激光雷達(dá)、攝像頭和雷達(dá)等傳感器的仿真技術(shù)，成為自動駕駛仿真市場的重量級企業(yè)。
MathWorks R2019b 版的 Automated Driving Toolbox 增加了 3D 仿真支持，實現(xiàn) Simulink 模型與 Unreal Engine 中的攝像頭、激光雷達(dá)或雷達(dá)傳感器模型的集成仿真，可快速分割從激光雷達(dá)獲取的 3D 點(diǎn)云數(shù)據(jù)。
2019 年 2 月，Vector 完成對 TESIS GmbH 的收購。TESIS DYNA4 開始與 Vector 產(chǎn)品線全面整合，最新版本增加單個垂直掃描激光雷達(dá)傳感器模型，支持世界大地測量系統(tǒng) WGS84 的參考地理坐標(biāo)道路網(wǎng)絡(luò)，用作仿真 GPS 接收和 V2X 功能應(yīng)用。
2019 年 5 月，IPG 發(fā)布 CarMaker 系列產(chǎn)品 8.0 版，推出傳感器模型激光雷達(dá) RSI，Camera RSI 攝像頭模型增加“獲取語義分割圖像數(shù)據(jù)”功能，允許直接從 OpenDRIVE 格式導(dǎo)入和使用道路網(wǎng)絡(luò)。
國內(nèi)最專業(yè)的測試機(jī)構(gòu)則與國外仿真企業(yè)聯(lián)合建立自動駕駛仿真實驗室，利用國際頂尖技術(shù)服務(wù)于國內(nèi)客戶。2019 年 2 月，中汽中心與 IPG 共建駕駛場景仿真聯(lián)合實驗室；2019 年 11 月，中國汽研攜手海克斯康、NI、Konrad Technologies 共同建立 i-VISTA 智能網(wǎng)聯(lián)汽車聯(lián)合仿真測試實驗室。
IT 巨頭為什么無法主導(dǎo)自動駕駛仿真市場？
雖然 IT 巨頭在仿真軟件開發(fā)、分布式計算、場景搭建、芯片研發(fā)等方面并不弱，但是和傳統(tǒng)仿真巨頭相比，還有很多短板要補(bǔ)。
其一，在自動駕駛硬件方面，國內(nèi) IT 巨頭和國外領(lǐng)先企業(yè)有十年以上的差距。自動駕駛軟件技術(shù)方面，國內(nèi)落后國際領(lǐng)先水平并不太多。但是在底盤、芯片等硬件方面，差距至少十年以上。對汽車核心零部件缺乏足夠的數(shù)據(jù)和技術(shù)積累，就不能精準(zhǔn)地操控車輛。
其二，在汽車仿真技術(shù)方面，國內(nèi) IT 巨頭和國外領(lǐng)先企業(yè)則有數(shù)十年的差距。汽車仿真綜合了計算機(jī)圖形技術(shù)、多媒體技術(shù)、傳感器技術(shù)、光學(xué)和顯示技術(shù)、材料技術(shù)、電子半導(dǎo)體技術(shù)、動力學(xué)等眾多學(xué)科門類，而多數(shù)國內(nèi) IT 企業(yè)只熟悉少數(shù)門類。
其三， 國外仿真巨頭有數(shù)十年的客戶積累和經(jīng)驗積累。汽車仿真客戶一旦選定某個仿真技術(shù)體系，就很難更換。傳統(tǒng)仿真企業(yè)因為有穩(wěn)定數(shù)量的客戶支撐，能夠隨時掌握真實需求，迅速將需求轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品服務(wù)。
其四，自動駕駛仿真，本質(zhì)上是傳統(tǒng)汽車仿真的升級。傳統(tǒng)汽車仿真已經(jīng)蓋了 100 層樓，只需再蓋 10 層就可以做自動駕駛仿真了。國內(nèi) IT 巨頭可以直接蓋 101-110 層樓，但是必須在傳統(tǒng)仿真大廈上加蓋，難免受制于人。如果要重啟一座大廈，則需從地基打起。
因此國內(nèi) IT 巨頭重建一套仿真技術(shù)體系是徒勞無益的，除了華為。但即使華為建成自己的仿真軟件體系，也主要應(yīng)用于特定領(lǐng)域，不會主導(dǎo)市場。
國內(nèi)自動駕駛仿真企業(yè)的機(jī)會在哪里？
前面提到，大平臺、小應(yīng)用成為工業(yè)軟件（含仿真軟件）發(fā)展趨勢。百度和騰訊顯然應(yīng)該做大平臺，但是另起爐灶已無可能，只有加入現(xiàn)有仿真技術(shù)體系。騰訊和百度的優(yōu)勢在于云平臺和高精度地圖。一方面和傳統(tǒng)仿真技術(shù)企業(yè)全面合作，一方面利用最新 AI 和云計算技術(shù)，改良傳統(tǒng)仿真技術(shù)和產(chǎn)品。
以百度為例，一方面在補(bǔ)動力學(xué)仿真的短板，另一方面在仿真的“真實性”方面引入 AADS 系統(tǒng)。
2019 年 7 月，Apollo 平臺迎來 5.0 版升級，新增車輛動力學(xué)模型。Apollo5.0 將傳統(tǒng)的車輛動力學(xué)建模方式升級到基于機(jī)器學(xué)習(xí)的 Apollo 動力學(xué)模型。傳統(tǒng)的建模方式在模型的復(fù)雜度、模型的精準(zhǔn)度、模型的可遷移性、可擴(kuò)展性等維度上都具有很多局限性。而基于機(jī)器學(xué)習(xí)的 Apollo 動力學(xué)模型具備模型復(fù)雜度高，模型精細(xì)度高等特點(diǎn)，據(jù)百度稱與傳統(tǒng)方式建模結(jié)果相對比在誤差上能夠減少 80%。
仿真系統(tǒng)最先進(jìn)的模擬方法是使用游戲引擎來創(chuàng)建駕駛場景。不過，由游戲引擎渲染得到的 CG（計算機(jī)圖像）和實景拍攝圖在豐富性和真實性上還有差距，導(dǎo)致通過 CG 圖像訓(xùn)練的自動駕駛算法在實景上效果下降。由美國馬里蘭大學(xué)與百度研究院以及香港大學(xué)合作開發(fā)的 AADS 系統(tǒng)，不僅能大大降低仿真系統(tǒng)的測試成本，還在真實性和擴(kuò)展性方面實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。
對于 IT 巨頭之外的中小型仿真技術(shù)企業(yè)而言，則應(yīng)放棄大平臺定位，轉(zhuǎn)向小應(yīng)用，作為平臺的組件豐富平臺并靈活使用。
除了仿真平臺之外，還有道路環(huán)境仿真、交通場景仿真、天氣環(huán)境仿真、傳感器仿真、傳真系統(tǒng)接口等適合中小型企業(yè)的自動駕駛仿真細(xì)分領(lǐng)域。這將在《2019-2020 自動駕駛仿真產(chǎn)業(yè)鏈研究報告（下）》中介紹。
《2019-2020 自動駕駛仿真產(chǎn)業(yè)鏈研究報告（上）》目錄
01
自動駕駛仿真簡介
1.1 仿真技術(shù)概述
1.1.1 仿真技術(shù)概述
1.1.2 驅(qū)動汽車仿真發(fā)展的動力
1.2 自動駕駛仿真與測試
1.2.1 自動駕駛仿真測試及方法
1.2.2 自動駕駛測試需要計算機(jī)仿真
1.2.3 自動駕駛仿真軟件分類
1.2.4 基于場景的 ADAS/AD 測試和驗證工具鏈
1.2.5 自動駕駛仿真產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成
1.2.6 自動駕駛仿真涵蓋內(nèi)容
1.2.7 自動駕駛系統(tǒng)仿真模型
1.2.8 仿真測試系統(tǒng)的組成
1.2.9 雷諾自動駕駛仿真工具鏈
1.2.10 自動駕駛仿真的挑戰(zhàn)
1.3 自動駕駛仿真的細(xì)分領(lǐng)域
1.3.1 道路和天氣環(huán)境仿真
1.3.2 交通場景仿真（交通流仿真）
1.3.3 傳感器仿真
1.3.4 車輛動力學(xué)仿真
1.3.5 仿真系統(tǒng)接口
1.3.6 分布式仿真平臺
02
綜合仿真平臺及公司研究
2.1 仿真平臺介紹
2.1.1 仿真平臺的典型組成
2.1.2 傳統(tǒng)仿真企業(yè)和 IT 企業(yè)在仿真平臺的競爭
2.2 ANSYS
2.2.1 ANSYS 公司簡介
2.2.2 ANSYS 收購 OPTIS
2.2.3 ANSYS 通過跨行業(yè)收購?fù)晟品抡嫘袠I(yè)產(chǎn)業(yè)鏈
2.2.4 ANSYS 收購公司的背景
2.2.5 ANSYS 持續(xù)加大運(yùn)營及研發(fā)投入
2.2.6 ANSYS 自動駕駛解決方案及產(chǎn)品
2.2.7 ANSYS 收購 OPTIS 的意義
2.2.8 ANSYS 2019 R3
2.2.9 ANSYS SCADE
2.2.10 ANSYS 合作伙伴生態(tài)
2.2.11 ANSYS 合作動態(tài)
2.3 西門子
2.3.1 西門子的自動駕駛仿真布局
2.3.2 主要產(chǎn)品簡介
2.3.3 西門子收購 TASS
2.3.4 PreScan 的功能特色
2.3.5 PreScan 的自動駕駛仿真應(yīng)用
2.3.6 PreScan 運(yùn)行過程
2.3.7 PreScan 支持的傳感器類型和部分場景
2.3.8 Prescan 支持的外部工具和軟件
2.3.9 Prescan 支持的場景來源
2.4 NVIDIA 仿真平臺
2.4.1 NVIDIA Drive Constellation
2.4.2 NVIDIA Drive Constellation 的特性
2.4.3 Drive Constellation 與目標(biāo)車輛的數(shù)據(jù)交互
2.4.4 DRIVE Constellation 與 DRIVE Sim
2.4.5 NVIDIA 仿真平臺構(gòu)成
2.4.6 廣泛的合作伙伴網(wǎng)絡(luò)
2.5 Gazebo
2.5.1 開源仿真平臺 Gazebo
2.5.2 Gazebo 功能和使用
2.5.3 Gazebo 的幾大優(yōu)點(diǎn)
2.6 Carla
2.6.1 Carla 簡介
2.6.2 Carla 的不同場景搭建
2.6.3 Carla 最新版本
2.6.4 Carla 的功能亮點(diǎn)
2.7 中汽中心
2.7.1 中汽中心
2.7.2 中汽中心仿真平臺
2.7.3 中汽中心場景平臺
2.7.4 中汽中心與 IPG 共建駕駛場景仿真聯(lián)合實驗室
2.8 中國汽研
2.8.1 中國汽研布局仿真測試全平臺工具鏈
2.8.2 i-Collector
2.8.3 i-Transfomer 和 i-Creator
2.8.4 ADAS HIL 集成與測試服務(wù)
2.8.5 搭建自動駕駛仿真數(shù)據(jù)眾包&測試服務(wù)云平臺
2.9 百度 Apollo 分布式仿真平臺
2.9.1 Apollo 仿真平臺
2.9.2 Apollo 仿真引擎
2.9.3 ApolloScape
2.9.4 Apollo 控制在環(huán)仿真
2.9.5 Apollo 車輛動力學(xué)模型仿真
2.9.6 AADS 系統(tǒng)
2.9.7 AADS 擁有的兩大優(yōu)勢
2.9.8 Apollo 仿真平臺合作
2.10 騰訊 TAD Sim
2.10.1 騰訊的自動駕駛布局
2.10.2 TAD Sim 仿真平臺
2.10.3 騰訊 TAD Sim 仿真平臺的特點(diǎn)
2.10.4 TAD Sim 仿真平臺的高保真場景
2.10.5 TAD Sim 仿真平臺傳感器仿真
2.10.6 對復(fù)雜路況的仿真
2.10.7 云加速仿真，車路協(xié)同仿真，三維城市重建
2.10.8 TAD Sim 仿真平臺的應(yīng)用
2.11 Panosim
2.11.1 PanoSim 公司簡介
2.11.2 主要產(chǎn)品
2.11.3 主要客戶
2.11.4 PanoSim 基于物理模型和數(shù)值仿真
2.11.5 PanoSim 界面和功能
2.11.6 用 PanoSim 創(chuàng)建仿真實驗的流程
2.11.7 PanoSim 3.0- 新增雷達(dá)模型和 GPS 物理模型
2.11.8 PanoSim 3.0-V2X 和真值傳感器功能升級
2.11.9 PanoSim3.0 優(yōu)化 Simulink 模型
2.12 AirSim
2.12.1 開源仿真模擬平臺 -AirSim
2.12.2 AirSim on Unity
2.12.3 AirSim 仿真模擬器的特性
2.13 51World
2.13.1 51WORLD 簡介
2.13.2 51Sim-One
2.13.3 內(nèi)置車輛動力學(xué)系統(tǒng)
2.13.4 51Sim-One 的應(yīng)用
2.13.5 自動駕駛仿真合作伙伴
2.13.6 51WORLD 地球克隆計劃
........
03
車輛動力學(xué)仿真研究
3.1 車輛動力學(xué)仿真簡介
3.2 MATLAB/Simulink
3.2.1 Mathworks 和 Simulink 簡介
3.2.2 產(chǎn)品包
3.2.3 基于 Simulink 的 AEB 與 FCW 系統(tǒng)
3.2.4 ADST
3.2.5 Simulink 的各種模型
3.2.6 Driving Scenario Designer
3.2.7 Vehicle Dynamics Blockset
3.2.8 Vehicle Dynamics Blockset 的主要模塊
3.2.9 用于閉環(huán)仿真測試的案例
3.2.10 在 Voyage 的應(yīng)用案例
3.2.11 最新特性
3.3 Simpack
3.3.1 Simpack 簡介
3.3.2 Simpack 實時仿真工具
3.3.3 Simpack Automotive
3.3.4 Simpack Automotive 建模特點(diǎn)
3.3.5 Simpack 的 ADAS 應(yīng)用案例
3.3.6 最新功能
3.4 TESIS DYNAware
3.4.1 TESIS 公司介紹
3.4.2 TESIS DYNAware
3.4.3 veDYNA 車輛動態(tài)實時模擬
3.4.4 ve-DYNA 模型
3.4.5 DYNA4 軟件
3.4.6 DYNA4 軟件功能
3.4.7 DYNA4 的仿真場景
3.4.8 DYNA4 的最新動向
3.4.9 DYNA4 的新功能
3.5 IPG Carmaker
3.5.1 IPG Carmaker 簡介
3.5.2 IPG Carmaker 配套產(chǎn)品
3.5.3 IPG Carmaker 特點(diǎn)
3.5.4 IPG Carmaker 8.0 發(fā)布
3.5.5 IPG 最新動向
3.6 AVL
3.6.1 AVL 公司簡介
3.6.2 AVL CRUISE
3.6.3 AVL 汽車測試仿真平臺
3.6.4 AVL model.Connect
3.6.5 AVL model.Connect 的特點(diǎn)和應(yīng)用
3.6.6 AVL DRIVINGCUBE
3.6.7 AVL 自動駕駛仿真動向
