华为仿真云（华为云建模）

本文目录一览：

• 1、请问大佬有华为ENSP模拟器 V1.3.00 官方版软件百度云资源吗
• 2、赛目科技何丰：牵手华为，助力自动驾驶步入快车道
• 3、华为云手机是什么？这种手机能做什么？
• 4、全球首个自动驾驶混合式仿真测试平台发布阿里打造日测800万公里

请问大佬有华为ENSP模拟器 V1.3.00 官方版软件百度云资源吗

《华为ENSP模拟器》百度网盘免费资源下载：

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介绍:华为eNSP模拟器是一款由华为推出的图形化网络仿真工具平台，软件提供便捷的图形化操作界面，让用户能够更加简单的进行操作，并且支持一键获取帮助和在华为网站查询设备资料。软件还能按照真实设备支持特性情况进行模拟。

赛目科技何丰：牵手华为，助力自动驾驶步入快车道

赛目科技总经理何丰

“无人驾驶汽车在无人驾驶系统的指引下畅通前行，无人机装载着医疗检验检疫用品配送到医务人员手中......人们对于未来交通建设的想象正逐步变为现实。”

但同时，安全是自动驾驶技术落地过程中需要解决的最大难题，为了解决安全问题，自动驾驶技术在量产应用前需要进行大量测试，模拟仿真测试正在成为一个新风口。

在国外巨头通过收购、合作强化仿真平台闭环的同时，国内也成长起一批自动驾驶模拟仿真测试初创企业，赛目科技就是其中之一。

在2021世界智能网联汽车大会上，赛目科技总经理何丰接受了易车的采访。他表示，“赛目科技是华为在智能网联汽车业务产业链上的投资项目，除了资本方面，我们还会在仿真平台测试验证以及标准规范方面进行全面合作。我们合作发布的自动驾驶功能云平台，是国内首个自主可控的自动驾驶功能云平台。”

据悉，华为与赛目科技正式签署战略合作协议，双方结成深度的合作伙伴关系，在智能网联汽车仿真工具链、测试验证方法、车载操作系统和车载智能计算平台的测评体系以及相关标准规范方面开展研究与合作。

以下为采访实录：

媒体：何总您好，我们注意到华为之前入股了赛目科技，华为给公司带来了除了资金之外，还有哪些帮助？

何丰：赛目科技是华为在智能网联汽车业务产业链上的投资项目，除了资本方面，我们还会在仿真平台、测试验证以及标准规范方面进行全面的合作。在本次智能网联汽车大会期间，首先发布我们合作的功能云平台，也希望大家多关注。

媒体：从公司做测试这么多年的经验，您认为智能网联汽车这个产业链，哪块的技术是公司最强的？

何丰：在整个产业链中，目前赛目科技重点关注在智能网联汽车的测试验证领域，尤其是仿真测试。公司的优势和强项体现在：

一是自主研发的仿真测试、验证及评价工具链，拥有全部知识产权，并且通过功能安全ASIL D级别产品认证。

二是完善的测试验证能力，除仿真测试外，公司还运营一个近300亩的封闭测试场地，同时支撑多个地方政府开展智能网联汽车道路测试，形成“模拟仿真-封闭场地-开放道路”的综合体系。

三是牵头国内首个仿真测试验证的国家标准。

媒体：本届大会是华为和赛目发布了云的芯片，您能给我们介绍一下这个产品有什么样的优势吗？

何丰：本次大会期间，我们会和华为共同发布功能云平台。该平台是我们双方共同研发，专门针对最新发布的《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》，面向智能网联汽车企业在高级别自动驾驶领域的企业能力建设、过程分析保障以及产品测试验证的需求，推出的一站式解决方案平台。平台能够实现从功能安全和预期功能安全分析、关联场景库、自动化测试验证、结果评价等完整闭环。该平台是完全自主可控，对行业来说具有重要的战略意义。

媒体：关于行业，近年来国家对于智能网联汽车的发展非常关注，尤其像最近发布了很多的相关政策，关于智能网联汽车产品准入意见，您觉得相关这些政策对于咱们智能网联的行业，或者是对于企业来讲带来什么影响？

何丰：相关政策的出台对行业来说是一个特别好的机会，国际上去年发布了自动车道保持系统ALKS的相关法规，在自动驾驶领域进行了探索尝试。国内的相关政策文件在经历了很长时间的研究讨论之后，也正式的对外发布，能够更好的促进产业发展，推动国内的相关产品更快的量产商用和应用落地。

媒体：现在越来越多的智能网联汽车来进入赛道，赛目科技的核心技术是什么，当前的市场产品市场表现具体怎么样？

何丰：在整个产业链中，目前赛目科技重点关注在智能网联汽车的测试验证领域，尤其是仿真测试。公司的优势和强项体现在：

一是自主研发的仿真测试、验证及评价工具链，拥有全部知识产权，并且通过功能安全ASIL D级别产品认证。

二是完善的测试验证能力，除仿真测试外，公司还运营一个近300亩的封闭测试场地，同时支撑多个地方政府开展智能网联汽车道路测试，形成“模拟仿真-封闭场地-开放道路”的综合体

媒体：赛目目前测试过哪些场景，未来还将会有哪些突破？

何丰：目前公司已有的场景集包括法规规范类、专家知识类、自然数据采集转换类、预期功能安全类等。近期我们也为支持北京高级别自动驾驶示范区推动高速公路测试，完成了北京市高速公路仿真测试场景集。同时我们现在也有一个专门针对预期功能安全的场景集，这个是行业里面首推的。

媒体：我们知道汽车四化是未来重要的发展方向，智能化方面想问一下目前国内的技术水平在全球处于什么样的位置？

第二，赛目科技最大的竞争优势是什么？

何丰：国内在自动驾驶的某些领域具备一定的技术先进性，例如自动驾驶核心算法和解决方案、激光雷达传感器、网联设备及基础设施等。

同时，赛目的优势包括：

一是自主研发的仿真测试、验证及评价工具链，拥有全部知识产权，并且通过功能安全ASIL D级别产品认证。

二是完善的测试验证能力，除仿真测试外，公司还运营一个近300亩的封闭测试场地，同时支撑多个地方政府开展智能网联汽车道路测试，形成“模拟仿真-封闭场地-开放道路”的综合体系。

三是牵头国内首个仿真测试验证的国家标准。

媒体：夜间容易发生车祸，可能是一个比较频繁的场景，您觉得夜间场景最大的难度是什么？

何丰：夜间最大的问题在于传感器感知，漏检和误检都会导致危险发生，因此在现阶段，我们建议尽量减少在夜间开启自动驾驶功能。同时车辆在进行设计运行条件设计，以及用户告知方面要明确说明车辆在夜间的运行情况。这部分的商用推广还是会有一个过程。

媒体：问一个比较技术的问题，在场景管控中，确定扰动的合理性，比如说扰动小可能不具备准确度或者是怎么样，要是扰动大可能会出现太假的场景，这个如何解决？

何丰：这个我们通过两方面解决。一是仿真工具本身的置信度和可靠性，我们的工具通过最高等级的功能安全认证，能够保障工具本身运行过程中的扰动处于合理的范围，不会因为过大或过小影响测试结果。二是通过场景设置的合理性，包括场景来源，参数配置，与实车测试的比对等，保证扰动处于合理范围。

媒体：明年小车是L3以上的？

何丰：下一步从管理层面可能不会采用这样的分级方式进行管理，目前国内外的分级标准主要是对于自动驾驶功能的描述。从我们来看，下一步会是通过功能定义以及部分关键技术要求的方式进行管理。

媒体：您觉得明年上市是可以大规模商用的吗？

何丰：上市主要是指会有量产车型通过现行的管理要求。

媒体：比较成熟？

何丰：相对成熟，还要根据车型上市之后具体的表现来看。

媒体：最新的华为投资咱们公司，在未来将在什么方面进行合作？

何丰：赛目科技是华为在智能网联汽车业务产业链上的投资项目，除了资本方面，我们还会在仿真平台、测试验证以及标准规范方面进行全面的合作。在本次智能网联汽车大会期间，首先发布我们合作的功能云平台，也希望大家多多关注。

媒体：前两天华为发布了2030年的媒体告，您觉得2030年的时候车会达到什么样的发展状态？

何丰：现在辅助驾驶部分，在前装市场上已经有较高的装配率，到2030我个人认为带高等级自动驾驶功能的车会逐步进入市场，并且公众接受度会提高。

媒体：您觉得赛目在未来的十年里面的市场优势在哪？

何丰：公司目前主要关注在仿真测试验证这样一个细分领域，尤其是仿真测试，并且通过支撑政策、法规、标准的制定推动行业发展。同时我们也采取非常开放的态度，希望与整个行业的所有伙伴进行合作。我们的优势主要在于：

一是自主研发的仿真测试、验证及评价工具链，拥有全部知识产权，并且通过功能安全ASIL D级别产品认证。

二是完善的测试验证能力，除仿真测试外，公司还运营一个近300亩的封闭测试场地，同时支撑多个地方政府开展智能网联汽车道路测试，形成“模拟仿真-封闭场地-开放道路”的综合体系。

三是牵头国内首个仿真测试验证的国家标准。

媒体：整个华为可能现在投了一些东西，和华为的合作进展，还有未来的落地计划能不能透露一下？

何丰：赛目科技是华为在智能网联汽车业务产业链上的投资项目，除了资本方面，我们还会在仿真平台、测试验证以及标准规范方面进行全面的合作。在本次智能网联汽车大会期间，首先发布我们合作的功能云平台，是国内首个自主可控的仿真云平台，而且整个的核心都是用的我们Sim Pro的产品，也希望大家多关注。

媒体：Sim Pro是咱们专注于测试这块的？

何丰：是我们的仿真产品。

媒体：您对自动驾驶的发展前景，现在整个大环境下，觉得自动驾驶和自己开车的安全，是有存在安全的问题。

何丰：汽车最关键的就是安全，我们做仿真测试验证也是由于自动驾驶导致的驾驶权转移，车辆由人开逐渐过渡到由算法开，能够让驾驶员完全解放双手，甚至解放双眼的过程。这个过程中安全的要求就会逐步的提高，我们用仿真系统对算法进行测试，也是希望尽可能在算法层面确保安全性和可靠性。

媒体：安全的解放双手，会真正实现？

何丰：还是有机会的。

媒体：因为这个涉及到法律。

何丰：有各种层面的突破，北京市在这方面做了很多的工作，包括开放了第一条高速公路，从上位法来说，在高速上是不允许进行车辆测试的。

媒体：我们看到有媒体道说跟华为进行合作，包括其他厂商的合作，请问你们的合作方式是什么样的？是前端系统吗？

何丰：赛目科技是华为在智能网联汽车业务产业链上的投资项目，除了资本方面，我们还会在仿真平台、测试验证以及标准规范方面进行全面的合作。在本次智能网联汽车大会期间，首先发布我们合作的功能云平台，也希望大家多关注。

媒体：现在芯片也比较短缺，对你们做智慧交通系统有没有影响？包括现在中美关系在恶化。

何丰：目前芯片短缺还是对车辆的量产影响较大，在测试验证领域，对于我们的产品研发和工程服务来说，基本没有影响

媒体：我想问您个问题，自动驾驶比如说分级，包括很多评价，其实这块好像没有什么特别通用的标准。

何丰：首先国内驾驶自动化系统分级标准已经正式发布，对于行业来说是具有指导意义的，与国外的分级方式及描述也不完全一致。

测试评价这块现在国家标准层面已经在加速推进，包括仿真试验、场地试验、道路试验的标准，以及网络安全、软件升级、数据记录等。

媒体：比较笼统的来讲，对普通的人来说，如果所有都说我是L2，我无法感知到底谁比谁差在哪，这种需要细分吗？

何丰：下一步从管理层面可能不会采用这样的分级方式进行管理，目前国内外的分级标准主要是对于自动驾驶功能的描述。从我们来看，下一步会是通过功能定义以及部分关键技术要求的方式进行管理。

媒体：仿真测试这块怎么能够保证我想实现某个功能，或者怎么去评价这个东西是不是达到了这个效果，有什么能力去保障？

何丰：仿真测试目前是作为“多支柱法”中的一项重要支撑，通过发挥仿真测试在场景数量、极端边缘危险场景等方面的优势，与场地测试和道路测试形成互补，保障智能网联汽车产品的安全性和可靠性。仿真测试本身需要通过置信度、可靠性、以及与实车测试进行比对等指标和手段，确保仿真测试的有效范围。

媒体：仿真测试它好不好，这个有没有？

何丰：仿真测试本身需要通过置信度、可靠性、以及与实车测试进行比对等指标和手段，确保仿真测试的有效范围。这个也会出国标，这个国标是我们牵头在做。

媒体：这个业务是汽车企业自己会做，还是说像您这样的第三方公司？

何丰：企业自身利用仿真测试解决研发过程中的问题，测试验证还是会通过第三方。传统的汽车检测方式也是这样，会延用，这个是新的标准，延用传统的方式。

媒体：跟认证的方式一样，通过认证才可以上路。

何丰：车辆需要通过工信部、公安部、交通部等相关主管部门的规定，满足要求之后才可以正式上路。

媒体：承诺的这些功能。

何丰：承诺的功能必须经过严格的测试验证。

媒体：需要什么数据的积累或者怎么样吗？是通用的东西。

何丰：目前我们对数据的要求非常高，通过真实数据采集，动态的形成测试场景集，持续的对算法和系统进行测试。

媒体：怎么看现在数据的管控？因为有很多人都认为自动驾驶就得不断的迭代才能实现，我也搞不清楚限制措施会会对这个事情产生影响？

何丰：有一定的影响，各主管部门都有相应的管理思路和办法，出发点和管理力度也不太一样。但总体来说还是希望能够推动产业发展，所以我们也希望能够在合理范围内允许企业去搜集部分数据。但还是要满足数据安全的要求，例如明确权限、对重要数据进行保护、数据不能出境等。

媒体：您有没有什么建议，比如说怎么能够保持平衡，监管和技术进步之间，因为也有担心过于严厉了，技术本身还在成熟过程中，说实在怎么管，是不是有时候没有特别明确的。

何丰：目前是分两大类，一类是测试车辆，相对来说更严格，所有的数据必须上传，还有一类是量产车型，可以选择部分数据上传，管理方式不一样，但总体还是要落实放管服的指导思想。

媒体：关键数据上传是说国家要建一个平台，跟电动车监控。

何丰：会有类似的平台。

媒体：云呢？以前有人提过，不知道他说的对不对，因为自动驾驶仿真测试需要的算力比较大，因为安全性比较高，需要专有云，不是公有云。

何丰：现在有所不同，公有云的问题主要是企业担心自身的算法安全问题，所以比较介意将算法上传至公有云。还是要根据企业自身的需求、规划以及预算进行综合考虑，下一步我们会考虑推动混合云的方式。

媒体：没有说特别明确的都用私有云？

何丰：目前没有严格的规定，我们后续会推混合云的方式。

媒体：这块会不会成为云比较大的业务，对云的公司来说。

何丰：会是一块业务，但是能到多大规模还要看未来的情况。

华为云手机是什么？这种手机能做什么？

华为云手机是一台可以在云端使用的手机，并且由于采用了鲲鹏920芯片。

华为云鲲鹏云手机，是基于华为云鲲鹏裸金属服务器，虚拟出带有原生安卓操作系统，具有虚拟手机功能的云服务器。

云手机是基于华为云裸金属服务器虚拟出的带有原生安卓操作系统，同时具有虚拟手机功能的云服务器。简单来说，云手机=云服务器+Android OS。

可以远程实时控制云手机，实现安卓APP的云端运行；也可以基于云手机的基础算力，高效搭建应用，如云游戏、移动办公、直播互娱等场景。

扩展资料：

所谓的云手机简单地可以理解为由一个屏幕和一个屏幕芯片组成，即操作在屏幕，数据计算在云端。

云手机的核心在云计算，它等同于现在手机上的内存、硬盘、CPU等，是庞大的数据处理中心。华为已经深耕云计算多年，技术相对较为成熟，云计算运用于云手机，相当于淘汰了原有的内存、硬盘、CPU等复杂且难度高的集成单元。

解决了云计算的核心问题，云手机只需要一块屏幕芯片用于控制屏幕的显示、亮度和色彩等功能即可。与手机芯片相比，屏幕芯片的工艺要求并没有那么高，我们国内现有的光刻机技术完全能够满足屏幕芯片的生产要求。

参考资料来源：华为官网-华为云手机简介

全球首个自动驾驶混合式仿真测试平台发布阿里打造日测800万公里

为了满足规模化、节约化无人驾驶技术，建立仿真平台成为了大多数公司选择的路径，可以预见的是行业又将进入一个快速发展的新轨道。

文丨AutoR智驾 子阳

仿真测试是达到规模化无人驾驶技术的唯一路径。

4月22日，阿里达摩院对外正式发布全球首个自动驾驶“混合式仿真测试平台”。

该平台采用虚拟与现实结合的仿真技术，引进真实路测场景和云端训练师，模拟一次极端场景只需30秒，系统每日虚拟测试里程可超过800万公里，大幅提升自动驾驶AI模型训练效率。

达摩院称，该技术将推动自动驾驶加速迈向L5阶段。

传统纯虚拟仿真测试平台能快速跑完自动驾驶路测里程，但仍然面临极端场景训练效率低下的关键问题：极端场景数据不足，就无法还原真实路况的不确定性，系统就无法精准应对真实路况的突发情况，自动驾驶就难以实现进一步突破。

达摩院首创自动驾驶混合式仿真测试平台解决了这一难题，该平台打通了线上虚拟固定环境与线下真实路况不确定性的鸿沟。

传统仿真平台难以通过算法模拟人类的随机干预，但在达摩院的平台上，不仅可以使用真实路测数据自动生成仿真场景，还可通过人为随机干预，实时模拟前后车辆加速、急转弯、紧急停车等场景，加大自动驾驶车辆的避障训练难度。

针对极端场景数据不足的问题，该平台可以任意增加极端路测场景变量，在实际路测中，复现一次极端场景的接管可能需要1个月的时间，但该平台可在30秒内即完成雨雪天气、夜间照明不良条件等特殊场景的构建和测试，每日可支持的场景构建数量达百万级。

这一平台规模化地解决了极端场景的复现难题，使得这些关键场景的训练效率提高上百万倍。

自动驾驶测试目前主要面临两个难题，一个是高昂的数据采集和标注成本，另一个是实际路测难以企及的测试里程要求。

在自动驾驶技术中感知算法的训练需要采集大量的数据，这些数据集需要涵盖不同的天气、路况等交通条件，但是训练数据采集和标注的成本非常高昂，每年全球的自动驾驶开发者仅在第三方数据服务这一领域的资金投入就超过十亿美元。

另外，数据的采集和标注存在很明显的“重复造轮子”现象，每个公司都有自己的自动驾驶数据集，虽然已经有部分对外开放，但是比例很少，而且开放数据集只能满足通用的训练数据，国外数据集也很难完全满足国内的感知算法训练需要。

行业普遍认为一套自动驾驶算法需要至少110亿英里的测试，才能达到量产应用的条件，这个距离相当于在太阳和地球之间往返50余次。

而且110亿英里测试距离是针对特定一个版本的自动驾驶算法来说的，一旦算法升级，还需要重新测试，任何公司都无法承受这个成本。

为了满足规模化、节约化无人驾驶技术，建立仿真平台成为了大多数公司选择的路径。

自动驾驶的仿真平台主要的目的是通过软件来模拟车以及车所在的环境，实现自动驾驶的集成测试，训练模型，模拟事发现场等功能。

要模拟车所在的环境，就得把真实世界投影到虚拟世界，并且需要构造真实世界的物理规律。

总的来说，这个模拟的测试环境必须要满足真实环境的物理规律，越真实越好。

这不仅需要视觉、感官层面的真实，更需要内在物理规律和运行逻辑层面的真实。

因此，模拟仿真平台至少需要具备三个层面的还原能力。

首先是场景的几何还原。

运用模拟仿真平台对某个现实场景进行还原，就要求这个场景里所有道路、车辆、红绿灯的位置等与真实世界保持一致，完成这一步依赖于前期的数据采集、标定以及三维重建技术。

第二步就是对场景的物理规律进行还原。

比如，自动驾驶汽车上会搭载许多雷达，不同的雷达探测距离、反射时间会有差异，车辆在运行的过程中会受到路面摩擦系数、风阻系数的影响、踩油门会加速、踩刹车会减速等。

模拟仿真平台需要借助传感器模型以及车辆动力学模型等组件，让这些物体元素的运行规律与真实世界保持一致。

当仿真场景的几何还原和物理规律还原，都做的足够精确，再借由游戏引擎技术让这个仿真世界动起来，这时候自动驾驶的汽车在仿真环境下的感知、决策过程以及周围交通参与者的运行轨迹和模式就能与真实世界保持一致，也就完成了场景的逻辑还原。

只有做到这一步，自动驾驶汽车在模拟仿真平台中的测试结果才具有参考价值和意义。

当然，随着自动驾驶技术的深入发展，测试者和开发者对模拟仿真平台应用能力的要求也越来越高。

未来，能够依据需要灵活构建场景，实现环境和交通流的智能化和自动化生成以及仿真平台应该具有本地调试+云端快速验证的能力，这对算法迭代的加速是都是重要的一步。

可见，随着仿真技术的采用，行业又进入一个快速的发展轨道。

目前，做自动驾驶仿真的公司高达几十家，在国外Waymo、Metamoto为主的自动驾驶公司都在进行仿真测试。

而在国内，百度、腾讯、华为以及自动驾驶初创公司Pony.ai、轻舟智航也都打造了自主的仿真测试平台。

腾讯从2017年开始研发模拟仿真平台的三维场景及传感器仿真、数据驱动交通流模拟丰富的测试场景、场景型云仿真及虚拟城市型云仿真并行等核心能力。

针对自动驾驶模拟仿真测试的需求以及行业痛点，腾讯打造了一套内置高精度地图、虚实结合、线上线下一体的自动驾驶模拟仿真平台——TAD Sim。

TAD Sim集成了工业级的车辆动力学模型、专业的游戏引擎、三维重建技术和虚实一体的交通流技术，可以完成感知、决策、控制算法等实车上全部模块的仿真实验，同时支持单机和云端部署的方式，一套系统满足全栈算法的使用需求；基于腾讯已经完成的全国高速、快速路高精度地图采集和制作，TAD Sim支持全国高速和快速路的仿真。

百度则和Unity Technologies建立合作伙伴关系，一起研发实时仿真产品，该产品将创建虚拟环境，让开发人员在现实模拟环境中测试自动驾驶汽车。

该仿真3D平台可让汽车制造商（OEM）减少测试错误和风险，同时通过复制模拟真实世界场景提高测试效率和速度。此外，还提供定制化内容，可通过其数百万研发人员创建的Asset Store进行定制。

除BAT之外，华为推出了自动驾驶云服务 Octopus ，服务覆盖自动驾驶数据、模型、训练、仿真、标注等全生命周期业务，向开发者提供包括数据服务、训练服务、仿真服务在内的 3 大服务。

据悉，通过集成场景设计和数据驱动的方法，合计提供超过 1 万个仿真场景，系统每日虚拟测试里程可超过 500 万公里，支持 3000 个实例并发测试。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。