极致可视化与实时仿真能力，才是数字孪生规模商业化的关键

第二个级别，L2精度，这是在L1的基础上，增加了材质、光照等。以下由51VR打造的西雅图项目，就属于这一精度类别。

说完第一个核心能力，来跟大家分享一下51VR在实时仿真能力上的积累。

无人驾驶仿真，让AI算法更快落地

两年多以前，我们开始考虑在51VR在仿真上的布局。

我们看到，在中国整个汽车工业界，没有一款国产原创软件被行业所大范围接受，全部采用欧美软件。中国的汽车工业，更多是用资金和市场来换技术。

而当无人驾驶L3和L4开始大势袭来时，我们开始思考，有没有机会在这个新的潮流下去做一款中国的原创仿真软件？

2017年，我们调研了很多主机厂、算法公司的需求，综合判断自身优势，最终决定进军无人驾驶仿真测试这个领域。

2018年12月底，我们正式对外发布了中国第一款全模块自动驾驶仿真测试平台51Sim-One，平台可以做到全生命周期仿真，完全覆盖软硬件供应商、算法公司、传感器公司、主机厂及检测机构的需求。

目前，51Sim-One自动驾驶仿真测试平台已经能做到不需要输入代码便能使用，直接通过操作界面来配置主车、各种传感器、天气、交通流、案例场景，由此来对无人驾驶进行测试和训练，甚至让训练自动化。如果在训练过程中，算法出现Bug，就可以通过回放案例将事故现场还原出来，以查看问题到底出在哪里。

当前，我们在整个无人驾驶仿真上，投入了超过100位专家及工程师来专注于这件事。

目前我们在无人驾驶仿真领域，成绩还不错，不仅得到了国内的车厂、无人驾驶算法公司的认可，与德国的客户也有良好的合作。

实时交通流仿真，为交通拥堵时时把关

道路和交通数据的结构化，不仅可以用于无人驾驶仿真，其实时的交通流模拟和实时的数据结构化，还能在整个交通系统中发挥更大的作用。

基于路侧摄像头的交通实时数据流，我们与合作伙伴，共同抽取和平滑车辆轨迹以实现虚拟环境中交通流的镜像还原，将非结构化视频数据转化为可追踪和分析的结构化数据，为交通的实时预测以及科学决策提供模型依据，由此实现提前预警、实时应对、决策分析及规划优化。

同时，我们可以从这些结构化的交通流数据中，抽取典型的标准工况和危险工况案例，并利用案例泛化功能，用于无人驾驶算法的测试和迭代进化。

在51VR的仿真训练平台中，随着训练数据不断被沉淀，这些数据又能反哺到算法。

图为51VR实时交通流仿真