职业普遍认为，选用路测方式来测验主动驾驭算法所耗费的时刻和成本太高，极点交通条件和危险场景复现困难，且存在很大危险性，所以现在仿真测验是处理主动驾驭路测数据匮乏的重要路线，具有安全性高、低成本、高效率等特性，是主动驾驭应用落地的关键环节。一起，轿车企业也将主动驾驭功用打造成为长期用户运营服务的中心内容之一，跟着用户驾驭习惯和道路环境改变而坚持及时的迭代更新。因而，主动驾驭仿真测验在轿车企业研发和运营过程中持续发挥重要价值。
基于云核算、游戏科技、数字孪生等技术积累，主动驾驭仿真测验渠道TAD Sim要点打造了场景的几许复原、逻辑复原、物理复原和高并发云端仿真四方面的中心能力。
据孙驰天介绍，数字孪生经过与云核算、地理信息数据、深度学习等能力的结合，能够参照实在国际快速主动构建三维场景，而且持续自我学习、练习、进化，从而能够基于有限收集数据生成海量仿真场景，构成合成数据与仿真场景的流程闭环。TAD Sim可针对L2-L4不同层级、不同车型、不同算法模块构建高并发云仿真系统，在传感器仿真、交通流仿真、动力学仿真等方面都实现了高保真的仿真结果，满足MiL/SiL/HiL/ViL、全算法使用需求。
此外，为处理主动驾驭测验过程中长尾效应的难题，还构建了一个基于高精度地图、生长在云端的城市级别的虚拟仿真渠道。在虚拟城市仿真渠道上，布满了主动驾驭测验车辆以及其他动态交通流，它们24小时×7天不间断运转，能够源源不断地进行各种随机工况和场景的测验，经过监控模块，能够实时监测到每一辆被测验主动驾驭轿车的行为，当其呈现如磕碰、超速、压线和闯红灯等违规状况时，该场景便会主动被辨认提取，并弥补进场景库中。
结合国内主动驾驭相关法律法规的测验验证需求，使用路侧交融感知能力进行场景提取，支撑实在数据交互测验，并构建了真假结合的测验场景，进一步提高测验实在性。现在，TAD Sim在国家轿车质量监督检验中心（湖北），构建了总里程100公里、与实在场景相差无几的三维环境以及包括数百个场景在内的场景库。在虚拟结合的模式下，TAD Sim经过线下收集车收集静态场景实在三维数据，注入诸如行人、动物、障碍车等虚拟动态元素，并以AR方式叠加到被测验车辆的传感器单元，以便被测验车辆理论上可阅历无限多种、无限任意组合的测验场景。
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