自动驾驶系统的验证难点，不只是算法本身，而是感知系统在雨、雾、逆光、污损和极端场景下是否仍然可靠。真实路测成本高且难覆盖长尾，因此仿真承担了越来越重要的验证角色。
行业特点
- 感知、控制和整车系统耦合明显
- 安全要求高，长尾场景验证压力大
- 传感器性能容易受环境影响
重点专题
- 摄像头、雷达、激光雷达在恶劣天气下的感知退化分析
- 传感器安装位置与遮挡影响评估
- 脏污、结冰和热管理对性能的影响验证
- 感知误差向控制策略的传播分析
推荐方案
自动驾驶仿真应把虚拟场景、传感器物理模型和整车决策链打通，而不是只停留在算法回放层面。只有理解物理世界怎样影响感知输入，验证结果才更接近真实风险。
业务意义
这类解决方案的核心价值，是在可控成本内扩大验证覆盖面，并尽早暴露复杂场景下的系统短板。