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兰德智库对自动驾驶汽车有过一个评估，即真正的自动驾驶系统想要达到量产应用条件，至少需要经过110亿英里(约170-180亿公里)的道路验证。而照这个条件估算，即使一个团队拥有100辆自动驾驶车辆24小时不间断的同时进行道路测试，积累数据所需要的时间也是以“百年”为单位……

按照我们国家五年一个计划，要实现自动驾驶这个小目标恐怕至少需要不少于20个五年计划，真的这么难吗？也不是。根据特斯拉AI部门最近公布的一个数据，Autopilot（自动辅助驾驶，以下简称AP）自2015年上线开始截止至这个月，在启用状态下行驶里程已经突破30亿英里，其中NOA（自动辅助导航驾驶）启用状态行驶里程破10亿英里，自动变道功能执行超过了20万次，智能召唤使用次数已超过120万次。

只不过，要注意的是这个数据并非特斯拉自己内部用测试车辆累计的，毕竟去年特斯拉在提交给加州车辆管理局(DMV)的自动驾驶报告中，他们自己在加州的自动驾驶测试里程仅为12.2英里（约合19.6公里）……30亿英里的Ap行驶数据是所有使用AP功能的特斯拉车主们一起跑出来的，通俗点说，就是每一个使用AP功能的特斯拉车主都免费给特斯拉当了一回小白鼠。特斯拉Ap系统内拥有一个“影子模式”，即使在Ap功能不开启的状态下也可以在后台运行并收集真实路况环境下的实时运行数据，以反馈给特斯拉自动驾驶的神经网络进行学习。

其实按照这个说法来推算的话，那么即使AP功能未开启状态下的行驶数据对特斯拉也是有用的。而早在2018年11月，特斯拉刚完成第50万辆车交付的时候，遍布全球的特斯拉汽车总的行驶里程已经累计达到了100亿英里，几乎已经接近了110亿英里的自动驾驶系统量产应用条件，现在恐怕更是早已超过了。作为对比，Waymo 目前在开放道路上的测试里程才刚突破2000万英里,而国内百度Apollo无人车的道路测试累计里程还不到200万英里，差距几乎是指数级的，可以说目前特斯拉手中掌握的路测数据几乎无人能及。

那么在道路测试上，以Waymo 为代表的其他自动驾驶企业面对特斯拉已经无力一战了吗？当然不是。其实是这样，目前自动驾驶汽车的道路测试分有两种，一种就是在开发的环境下进行真实的道路测试，而另一种则是在自动驾驶仿真测试平台上进行虚拟测试。而目前几乎所有车企和自动驾驶科技公司，均是以虚拟测试为主，真实的道路测试为辅，例外只有一个，就是特斯拉。当然了，特斯拉之所以拥有如此庞大的数据累积，是因为敢于让车主当“小白鼠”，而非自己亲历亲为进行原始数据累积。而其他玩家也没有这个条件，所以只能借助自动驾驶仿真测试平台进行测试。

而自动驾驶仿真测试平台你可以把它稍稍理解成一个类似GTA的这种大型游戏，当然实际的仿真测试平台比游戏要复杂的多。不过虚拟仿真测试平台的好处不仅仅是省时，原因还在于它是可以可控的，这个可控包括了在虚拟仿真测试平台上可以模式各种现实环境中不常出现的情况。比如极端雨雪天气、各类不同的夜间道路情况等等，而且也不受现实情况的约束，比如在仿真测试平台上，可以同时运行上万辆的自动驾驶汽车，而日行驶里程则可以以百万公里为单位。

阿里最近发布全球首个自动驾驶“混合式仿真测试平台，每一天的虚拟测试里程就可超过800万公里，而生成一次极端模拟场景的时间仅为30秒，每日可支持的场景构建数量达百万级，这都是真实的路试很难做到的。而Waymo也曾宣称，每天在他们的自动驾驶虚拟测试平台中都有2.5万辆测试车辆穿梭其中，而每一辆测试车型从它的经历中学习到新的东西，就会分享给其他汽车，以规避类似危险出现。目前，Waymo虽然在开放道路上的测试里程才刚突破2000万英里，但是仿真测试已经超过100亿英里。当然，特斯拉无人能及的地方就在于，其30亿英里的行驶数据全部来自真实道路情况，而非通过计算机模拟出来的。

其实，对于全球各大车企及自动驾驶科创公司来说，虚拟仿真测试都是主要依靠手段，自动驾驶测试中有90%的场景通过模拟仿真平台完成，剩下的10%则通过测试场及实际道路测试完成。毕竟进行实际道路测试的成本和周期都太高太长了，极端天气可能几个月遇上一次，而在虚拟测试平台一天就可以模拟无数次，而且也不是谁都具有特斯拉那样的“勇气”。