随着自动驾驶技术的不断创新和快速发展，自动驾驶赛道热度持续上升，特别是应用于封闭或半封闭场地的商业无人驾驶汽车，如无人物流、无人配送、无人环卫等，市场需求旺盛、产业优势明显且技术相对成熟，在短期内更有可能实现商业价值，成为自动驾驶落地的一骑绝尘。
　　无人驾驶汽车的规模化量产离不开安全性、可靠性测试验证。由于封闭场地测试场景单调且数量有限，无法满足瞬息万变的测试需求；而开放道路测试周期长、成本高、且安全风险大，不可重复。作为汽车研发、制造和测试验证等环节不可或缺的技术手段，虚拟仿真测试技术可以大大缩短技术和产品的开发周期，降低开发成本，因此成为自动驾驶落地的关键核心技术之一。据研究报告表明，未来自动驾驶测试中仿真平台测试约占90以上，辅之以9左右的封闭场地测试和1左右的开放道路测试。
　　数字孪生仿真技术近年来在自动驾驶测试中得到了广泛的应用，并在包括无人驾驶汽车等在内的测试中展现了其安全、高效的显著优势。国内知名自动驾驶仿真公司（PanoSim）近期开发的数字孪生仿真平台（PanoTwin）成功地应用于天尚元科技（Teemo）无人驾驶车的数字孪生测试，显著提高了其商业化落地进程，是数字孪生和虚实融合仿真测试技术与平台在无人驾驶汽车测试验证的一个典型应用和成功实践。
　　数字孪生自主泊车
　　虚实融合行人识别及紧急避撞
　　虚实同步行车变道
　　大规模场景库构建
　　该数字孪生仿真测试平台（PanoTwin）通过在PanoSim仿真平台构建与真实车辆相对应的数字孪生体，利用PanoSim仿真平台强大的仿真工具链和高精度仿真模型，不仅可以便捷地构建包括场地、交通流和各类天气光照的测试场景，还可以基于车辆动力学模型和环境传感器模型开展无人驾驶汽车的感知与决策、规划与控制等算法开发。与此同时，PanoTwin还可以通过融合真实无人驾驶汽车及其执行机构、控制器，以及定位等真实信息，实现数字孪生体在虚实空间的无缝数字映射和高度虚实融合，以高效安全地开展包括自动测试和加速测试等在内的各类仿真测试，对于推动自动驾驶的产业化落地提供了重要的测试保障。

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