在数十年不断的演进中，数字孪生技术已从最初的航天、军工应用扩展到各行各业，成为行业数字化转型的重要方法论。它不仅从单一的“可视化”阶段发展到了可感知、可计算、可仿真、可预测、可控制等多重阶段，而且在万物互联的趋势下，其技术价值正在得到进一步的延伸。
腾讯研究院与腾讯数字孪生产品部共同发起了《数字孪生十问》系列，旨在探讨数字孪生在交通、汽车、工业、建筑、城市等领域的技术创新和产业应用。
近期，自动驾驶领域的事件，如Cruise Robotaxi因事故被叫停，国内关于AEB（汽车自动紧急制动系统）的争论，以及四部委关于L3/L4级自动驾驶上路通行试点的通知，都使得自动驾驶再次成为热议的话题。
自动驾驶是一种汽车技术，它使用传感器、计算机、导航等设备，让汽车在没有人为干预的情况下，自动地完成一系列驾驶操作，如加速、减速、转向等。自动驾驶技术可以显著提高道路交通的安全性、效率和舒适性。
《数字孪生十问》的第一期研讨会以数字孪生与自动驾驶仿真的融合发展为主题，专家们就自动驾驶领域的问题进行了深入的探讨。汽车智能化的发展离不开数字孪生技术的支持，它作为连接数字世界和现实世界的桥梁，推动了双方的双向互动和不断进化，为汽车产业的智能化提供了广阔的想象空间。
数字孪生是指利用数字技术创建的、与物理实体完全对应的虚拟模型。这种技术可以用于监控、诊断、预测物理实体的状态，优化物理实体的行为，以及改进物理实体生命周期内的决策。在自动驾驶领域，数字孪生技术可以被用于构建车辆的虚拟模型，通过模拟真实的交通环境和车辆行为，对自动驾驶系统进行测试和验证。
数字孪生和自动驾驶技术的结合，可以实现更加高效和准确的自动驾驶系统测试。通过数字孪生技术，可以在虚拟环境中模拟真实的交通场景和车辆行为，从而对自动驾驶系统的决策和控制算法进行验证和优化。这不仅可以减少测试成本和时间，还可以提高测试的可靠性和安全性。
朱西产教授指出，数字孪生技术需要解决几个关键问题：智能汽车的发展方向、车和路端基础设施的进一步融合、智能汽车如何融入城市智慧交通。这需要从行业的痛点和需求出发，设计出系统化的解决方案。
行业专家们认为，要推动新技术的产业落地，首先要解决技术闭环问题。智能网联汽车的发展涉及到车、路、云、网的全面协同，需要形成全链路数字化的闭环设计和参考框架。自动驾驶的商业闭环必须建立在技术闭环的基础上。
然而，数字孪生技术的应用也面临着数据孤岛、高速通信、生态共建等挑战。朱西产教授强调，要实现真正的数字孪生，首先要打破数据孤岛。这需要国家从顶层设计上打通各方，同时也需要企业积极响应，建设一体化的数字孪生生态。
在智能网联时代，汽车已经成为数据的载体，未来可能成为人们生活、工作、娱乐的“第三空间”。然而，由于缺乏协作互通，汽车产业的海量数据尚未发挥出巨大的价值。除了数据孤岛问题，支撑数据交互的高速通信问题也是智能网联自动驾驶落地的难题之一。
专家们一致认为，基于数字孪生的仿真技术是自动驾驶高效测试的最佳选择。自动驾驶安全测试所需的极端案例，如果都要从现实的道路测试中采集数据，不仅效率低下，而且不切实际。仿真平台能够通过虚拟的孪生体模拟出海量复杂场景，为自动驾驶技术的高效测试提供了可能。
腾讯自动驾驶虚拟仿真系统TAD Sim是行业内首个服务于自动驾驶汽车研发和测试的产品，它利用数字孪生技术，提供了高效率、真实性强、完整的测试环境。TAD Sim的核心能力包括对交通场景的几何还原、物理还原、逻辑还原能力以及高并发能力。
朱西产教授强调，自动驾驶和汽车智能化只是数字孪生技术应用的第一步，整个交通、城市的智慧化才是数字孪生技术的长期目标。
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