无人车仿真应用与规模化落地的技术挑战

随着自动驾驶技术的快速发展. 无人车正逐步走向规模化应用，然而， 在实际落地过程中仍面临诸多技术与工程难题。一方面，无人车在开放道路上的大规模部署对感知、决策与控制系统的稳定性和泛化能力提出了更高要求；另一方面. 真实交通环境的复杂性、场景多样性，也对测试与验证体系构成巨大挑战。为应对这些问题。高保真高效率仿真能够在成本可控、风险可控的前提下，加速算法验证、场景复现和系统迭代。然而，目前仿真应用仍面临建模精度不足、场景覆盖有限、离线与实车测试闭环不一致等瓶颈。美团无人车聚焦于高真实度一致性场景构建、多维仿真平台协同以及标准化测试框架的建立，以支撑无人车的规模化落地与商业化运营。

蒋云飞，多年自动驾驶系统研发与架构经验，具备视觉与激光雷达算法、感知融合、系统集成及接口标准化等实战背景。曾在 Momenta 负责 L2+ 主线系统研发与规模化量产落地，现任美团无人车算法团队基础服务与系统工程负责人，专注算法在线性能优化、离线训练效率与仿真服务建设，推动高效研发闭环体系落地。