随着智能网联技术的不断发展，算法的开发和迭代无论在频次、可靠性、一致性、鲁棒性以及性能表现上都有了更高的要求，从原本的单一独立的简单场景测试到大规模高里程的复杂城区道路测试，在对算法本身的要求拔高的同时，由于交通元素的多元化与不可预知因素的爆炸，原有的SIL-HIL的基于离散化的测试解决方案不再能满足智能驾驶连续化、模糊化以及广义化的需求，因此大规模并发的云仿真测试解决方案应运而生。
智能驾驶云仿真平台是可以满足不同等级智能驾驶系统算法测试需求的云端高并发、稳定可靠、灵活部署的容器化云平台。智能驾驶云仿真平台以场景仿真为基础，实现从用户管理，到数据管理，再到云上并行仿真、数据评价整个仿真业务流程。
云仿真平台由三层组成：
1. 系统管理层：平台基础管理实现，包括平台权限管理、监控管理、日志管理、集群管理，实现对系统层面的用户、资源、数据的监控和控制。
2. 平台服务层：平台服务功能实现，包括整个仿真业务流中的数据管理、任务配置及运行、数据统计分析等，以及场景生成相关的路测数据转场景、场景泛化等功能。
3. 用户应用层：平台核心功能实现，包括车辆动力学模型、传感器模型、交通流模型、评价指标库体系及被测智驾算法管理等，通过前端的人机界面和后端对平台服务的功能接口调用，实现用户对平台的控制和平台对用户的数据呈现。
仿真云平台利用云端强大算力弹性存储能力，显著提升智能驾驶仿真测试的里程数，在高逼真虚拟仿真环境下测试智驾算法并提供多维度测评报告，实现低成本、低风险、高效率，具备日行驶里程百万公里的测试能力。
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