关于复工复产，我的看法是既要支持，也有担心。
说支持，主要原因：
（1）其他地方有成功经验。
在疫情传播指数得到控制之后复工复产，是其他地区防疫的成熟经验，这是在抄作业，成功概率不小。
（2）这是国家层面推动的。
信息也显示，国家层面在推动复工复产，工信部派出了工作组，直接推动666家重点企业复工复产。
（3）《复工复产指引》是规范的。
我全能看了指引，核心是集中住宿、封闭管理、内部分割物理隔断。这个方案本身严谨规范。
（4）市级层面正常清理的决心基本具备。
近期各次重大会议，特别是主要领导在不同场合的表态来看，市级层面动态清零的决心已经基本具备。
（5）这些企业的复工是局部的。
目前并没有能力全员复工，一方面很多职工还在封控区，另一方面企业要实现复工复产指引的规定条件需要提供大量的集中住宿场所，从几个报道案例看复工是局部的。
说担心，有几个原因：
（1）在当前传播指数依旧大于1的情况下，复工复产的防疫安全性高度依赖于封闭管理的落实。
复工复产是有前提的，前提就是这种严格规范的防御措施必须落实到位，否则就会造成疫情扩散。
（2）基于前期的执行力下，确实很难让人放心。担心。
这个事情做好了，就是防疫与生产双赢，大大减少了动态清零期间对经济的影响。
做不好就给防疫带来重大负面影响，进一步拉长动态清零的时间。
所以在抓这件事情的时候必须两手硬，特别是防疫那只手要更硬一些。
因为一旦造成疫情扩散，复工复产就不得不暂停。
其中的辩证关系必须把握准确。
以上回复@阿根廷妖刀大帽胡子球手 。
说支持，主要原因：
（1）其他地方有成功经验。
在疫情传播指数得到控制之后复工复产，是其他地区防疫的成熟经验，这是在抄作业，成功概率不小。
（2）这是国家层面推动的。
信息也显示，国家层面在推动复工复产，工信部派出了工作组，直接推动666家重点企业复工复产。
（3）《复工复产指引》是规范的。
我全能看了指引，核心是集中住宿、封闭管理、内部分割物理隔断。这个方案本身严谨规范。
（4）市级层面正常清理的决心基本具备。
近期各次重大会议，特别是主要领导在不同场合的表态来看，市级层面动态清零的决心已经基本具备。
（5）这些企业的复工是局部的。
目前并没有能力全员复工，一方面很多职工还在封控区，另一方面企业要实现复工复产指引的规定条件需要提供大量的集中住宿场所，从几个报道案例看复工是局部的。
说担心，有几个原因：
（1）在当前传播指数依旧大于1的情况下，复工复产的防疫安全性高度依赖于封闭管理的落实。
复工复产是有前提的，前提就是这种严格规范的防御措施必须落实到位，否则就会造成疫情扩散。
（2）基于前期的执行力下，确实很难让人放心。担心。
这个事情做好了，就是防疫与生产双赢，大大减少了动态清零期间对经济的影响。
做不好就给防疫带来重大负面影响，进一步拉长动态清零的时间。
所以在抓这件事情的时候必须两手硬，特别是防疫那只手要更硬一些。
因为一旦造成疫情扩散，复工复产就不得不暂停。
其中的辩证关系必须把握准确。
以上回复@阿根廷妖刀大帽胡子球手 。
#碳中和##碳达峰##双碳目标##能源数字化#
【能源数字化是碳中和的助推引擎 应抓好数据治理】
目前，我国年碳排放量在100亿吨左右，按照“3060”战略部署，到2030年实现碳达峰时，我国碳排放量将控制在116亿吨左右，此后碳排放量逐年下降，到2060年左右与碳吸收量相等，从而实现碳中和。
当前我国碳吸收量为12亿～14亿吨，净排放接近90亿吨。由于自然界中碳吸收主要靠植物光合作用，也就是生态碳汇，其总量受国土资源禀赋制约较大，增长潜力很小。若工业级碳吸收（工业碳汇）技术不实现大突破，尤其是技术经济性不实现大突破，则只能依靠减少碳排放量来实现碳中和。由于碳排放量与工业生产规模、效率强相关，需要在减少碳排放的同时，减轻对经济增长的影响，可以说实现碳中和的任务极为艰巨。
能源行业是碳中和的关键
从行业来看，我国碳排放来源占比分别为：火电45%；重、化工35%；交通1.5%以及其他5%。不难看出，在我国碳排放总量中，几乎所有的碳排放都与能源有关，都产生于能源的生产、储运和使用环节。因此可以认为，碳中和问题本质上就是能源问题，解决问题的途径就是减少能源全生命周期过程中的碳排放。目前主要可以从两方面实现，一是调整能源结构，二是节能。
先来看调整能源结构。首先应该考虑提高非化石能源生产端的比例。
根据国家统计数据，目前我国非化石能源年产量折合标准煤7.3亿吨左右，占全部一次能源生产的18%，年发电量为2万亿千瓦时，占全部发电量的28%左右。我国二次能源（主要是电能和成品油气）的生产中，煤电年发电量约5.2万亿千瓦时，占全部发电量的69%左右，能源生产的整体结构与前述碳排放结构是吻合的。因此，未来几年我国将大力发展非化石能源生产，除了发展集中式的大规模风电、光伏、光热、生物质等非化石能源之外，也鼓励发展新能源为主的分布式能源，形成“新能源为主体的新型电力系统”。
其次，应该考虑在用能侧发展电气化，逐步实现在交通、餐饮、家庭等领域的电能替代。当然，电能替代应该与生产侧的非化石能源替代步调保持一致，在能源生产结构没有根本改变的情况下，用能侧的电能替代不能真正起到降低碳排放的作用。
再来看节能。限于我国的资源禀赋现状，无论是降低火电比重，还是提高生态碳汇能力，在现实经济环境下都难度较大，因此通过采取节能措施，降低能源消耗，降低能耗强度，从而降低碳排放强度，就成为实现碳达峰碳中和目标的另一个关键。
按照国务院在2021年10月26日发布的《2030年前碳达峰行动方案》，我国的目标是到2025年，非化石能源消费比重达到20%左右，单位国内生产总值能源消耗比2020年下降13.5%，单位国内生产总值二氧化碳排放比2020年下降18%，为实现碳达峰奠定坚实基础；到2030年，非化石能源消费比重达到25%左右，单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降65%以上，顺利实现2030年前碳达峰目标。这样的目标如果能实现的话，将是全世界范围内有史以来碳排放强度的最大降幅。
国家能源系统是一个复杂体系，不管是调整能源结构还是节能减排，都需要抓住这个复杂体系的核心环节，实现以点带面，推动“双碳”战略的落实。2021年3月15日召开的中央财经委员会第九次会议提出，要构建清洁低碳安全高效的能源体系，控制化石能源总量，着力提高利用效能，实施可再生能源替代行动，深化电力体制改革，构建以新能源为主体的新型电力系统。
从新型电力系统的特征看，要想实现电源结构向新能源转变、输电网向可调节负荷能源互联网转变、负荷特性向柔性和生产消费兼具性转变、运行特性向更加智能的平衡与协同优化方式转变，仅仅依靠传统的能源技术是不可能的，必须引入数字技术，通过传统能源技术与数字技术的融合，实现能源系统的整体数字化转型。
算法+数据，助力新型电力系统的平衡与优化
数字化是对传统信息化技术和工业技术（对能源行业而言，就是能源生产和运行技术）的发展、融合与创新。
对传统能源技术而言，它融合了信息技术尤其是互联网、物联网、大数据技术近年的进展，使能源系统能够产生和交换数据，能够跨时空互联互通，能够基于数据进行分析、预测和优化；对信息技术而言，它使信息系统能够突破人工录入数据、记录数据、统计和分析数据等传统的管理信息系统模式，成为与能源技术系统（包括自控系统）在网络上、功能上、数据上全面融合的能源数字系统。所以能源数字化是新一代的企业技术体系。
关于数字化，有三点需要指出：
第一，深度融合。数字化的终极目标是实现工业技术和信息技术的两化深度融合，在未来的能源系统中，数字技术或者数字化子系统是能源系统不可分割的一个天然组成部分，就像如今的电力电子和自控系统是电力系统的有机组成部分一样。
第二，数字化与信息化的关系。有些观点把数字化与信息化对立起来，或者并列起来，认为两者是完全不同的系统，这样的认识是不正确的。数字技术继承和发展了信息技术，从本质来讲，它是信息技术在新时代的一种表现形式。
第三，数据是核心资产。数字化时代，数据是核心，数据是数字化系统的源头，也是数字化系统的结果，只要抓住了数据，无论技术如何变化，供应商如何更替，企业都不会受到根本影响，从这个意义上讲，数据也将成为企业的核心资产。
除了数字化，新型电力系统的建设还有一个关键词——“平衡”。
其实，对能源行业而言“平衡”无处不在：在生产领域，追求的是投入的物料（原料、燃料）与产出物（电能、成品油）的平衡；在网络运行领域，追求的是输入的能源与输出负荷的平衡（对电网来说，就是电力电量平衡）。
可以说平衡就是能源系统在给定条件下的正常运行状态，也是系统运行的核心目标。当条件发生变化时，能源系统就会优化或劣化，直到系统被手动或自动调整适应新的条件，达到新的平衡。所以优化就是创造利于能源系统降本增效的运行条件与系统资源配置，使系统由一个较低的平衡态迁移到较高的平衡态的过程。
以新型电力系统的一个重要组成部分——末端的区域综合能源智能化为例，区域综合能源系统是一个复杂的系统，供能侧既有大电网供电，又有多种分布式能源、储能，电、热、冷、燃气、压缩空气储能等多种能源工质混杂；用能侧既要求安全、稳定、持续供能，又要求能够智慧用能，经济高效地对企业生产波动、能源市场波动、能源系统波动进行快速响应，实现能源利用效率最大化。在这种情况下，区域综合能源平衡相对于传统的配电网电力电量平衡，复杂程度要上升好几个数量级。单纯依靠传统的能源技术、电力电子与自控技术，已经很难实现整体上的平衡和优化，必须依靠数字化技术，利用数字技术与能源技术包括自控技术的深度融合，实现区域能源系统的“安稳长满优”运行。
能源数字化应抓好数据治理
数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，由企业数据治理部门发起并推行，是关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。
不同的组织对数据治理有不同的定义，我国对数据治理的定义源于国资委在《加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，其中对数据治理的描述为“明确数据治理归口管理部门，加强数据标准化、元数据和主数据管理工作，定期评估数据治理能力成熟度。加强生产现场、服务过程等数据动态采集，建立覆盖全业务链条的数据采集、传输和汇聚体系。加快大数据平台建设，创新数据融合分析与共享交换机制。强化业务场景数据建模，深入挖掘数据价值，提升数据洞察能力”。
目前国内通常认为数据治理是一个广义的概念，包括了数据规划、组织、架构等管理以及数据工具与平台的集合，核心是对企业数据进行有效管理和利用的评估、指导和监督，通过一系列的组织、制度活动保障高质量的数据不断创新数据服务，从而实现数据资产价值最大化，为企业数字化转型提供强劲动力，为企业创造数字化价值。
数据治理为企业带来了广泛的应用价值，不仅可以改善数据质量、获得数据地图映射、改善数据管理，还可以降低企业运营风险、降低企业成本、更好地协调企业各部门之间的协作。
当下，能源企业对这些数据治理的实践主要集中在结构化数据方面，通常分为以下三种流派：第一，分析域数据治理，也称“元数据治理”。其以元数据为核心，目标是理顺数据分析建模过程，提高数据质量，为构建分析型数据应用提供保障。而元数据主要解决所谓的 “数据四问”，即我是谁？我在哪里？我从哪里来？我往何处去？第二，事务域数据治理，也称“主数据治理”。其以主数据为核心，目标是确保业务应用及其集成与交互的顺畅，提高数据质量，降低业务风险。第三，数据质量驱动的数据治理，即对业务应用、分析应用在数据采集、传输、存储、建模、利用过程中涉及的数据，针对其技术上的唯一性、一致性、完整性等质量特性，以及业务上的准确性、标准化、全面性等质量特性，进行梳理、清洗、检验、维护等治理工作。
从能源行业现状看，三种数据治理在实践过程中相互有一定的交叉，但目前还没有很好地融合三种数据治理实践，也没有出现对非结构化数据尤其是以时序数据为代表的能源大数据进行治理的典型案例，希望这一局面能够尽快得到改变。未来，建议能源企业多从泛在感知、贴源数据、高效优化、全面智能、仿真与全真等方面入手，设计和落实企业未来架构。
与能源技术本身以及信息化的发展历史一样，能源数字化其实也是一个长期的过程，不可能一蹴而就，建议能源企业能够加深认识，抓住重点，搞好顶层设计，逐步建成理想的数字化体系。
【能源数字化是碳中和的助推引擎 应抓好数据治理】
目前，我国年碳排放量在100亿吨左右，按照“3060”战略部署，到2030年实现碳达峰时，我国碳排放量将控制在116亿吨左右，此后碳排放量逐年下降，到2060年左右与碳吸收量相等，从而实现碳中和。
当前我国碳吸收量为12亿～14亿吨，净排放接近90亿吨。由于自然界中碳吸收主要靠植物光合作用，也就是生态碳汇，其总量受国土资源禀赋制约较大，增长潜力很小。若工业级碳吸收（工业碳汇）技术不实现大突破，尤其是技术经济性不实现大突破，则只能依靠减少碳排放量来实现碳中和。由于碳排放量与工业生产规模、效率强相关，需要在减少碳排放的同时，减轻对经济增长的影响，可以说实现碳中和的任务极为艰巨。
能源行业是碳中和的关键
从行业来看，我国碳排放来源占比分别为：火电45%；重、化工35%；交通1.5%以及其他5%。不难看出，在我国碳排放总量中，几乎所有的碳排放都与能源有关，都产生于能源的生产、储运和使用环节。因此可以认为，碳中和问题本质上就是能源问题，解决问题的途径就是减少能源全生命周期过程中的碳排放。目前主要可以从两方面实现，一是调整能源结构，二是节能。
先来看调整能源结构。首先应该考虑提高非化石能源生产端的比例。
根据国家统计数据，目前我国非化石能源年产量折合标准煤7.3亿吨左右，占全部一次能源生产的18%，年发电量为2万亿千瓦时，占全部发电量的28%左右。我国二次能源（主要是电能和成品油气）的生产中，煤电年发电量约5.2万亿千瓦时，占全部发电量的69%左右，能源生产的整体结构与前述碳排放结构是吻合的。因此，未来几年我国将大力发展非化石能源生产，除了发展集中式的大规模风电、光伏、光热、生物质等非化石能源之外，也鼓励发展新能源为主的分布式能源，形成“新能源为主体的新型电力系统”。
其次，应该考虑在用能侧发展电气化，逐步实现在交通、餐饮、家庭等领域的电能替代。当然，电能替代应该与生产侧的非化石能源替代步调保持一致，在能源生产结构没有根本改变的情况下，用能侧的电能替代不能真正起到降低碳排放的作用。
再来看节能。限于我国的资源禀赋现状，无论是降低火电比重，还是提高生态碳汇能力，在现实经济环境下都难度较大，因此通过采取节能措施，降低能源消耗，降低能耗强度，从而降低碳排放强度，就成为实现碳达峰碳中和目标的另一个关键。
按照国务院在2021年10月26日发布的《2030年前碳达峰行动方案》，我国的目标是到2025年，非化石能源消费比重达到20%左右，单位国内生产总值能源消耗比2020年下降13.5%，单位国内生产总值二氧化碳排放比2020年下降18%，为实现碳达峰奠定坚实基础；到2030年，非化石能源消费比重达到25%左右，单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降65%以上，顺利实现2030年前碳达峰目标。这样的目标如果能实现的话，将是全世界范围内有史以来碳排放强度的最大降幅。
国家能源系统是一个复杂体系，不管是调整能源结构还是节能减排，都需要抓住这个复杂体系的核心环节，实现以点带面，推动“双碳”战略的落实。2021年3月15日召开的中央财经委员会第九次会议提出，要构建清洁低碳安全高效的能源体系，控制化石能源总量，着力提高利用效能，实施可再生能源替代行动，深化电力体制改革，构建以新能源为主体的新型电力系统。
从新型电力系统的特征看，要想实现电源结构向新能源转变、输电网向可调节负荷能源互联网转变、负荷特性向柔性和生产消费兼具性转变、运行特性向更加智能的平衡与协同优化方式转变，仅仅依靠传统的能源技术是不可能的，必须引入数字技术，通过传统能源技术与数字技术的融合，实现能源系统的整体数字化转型。
算法+数据，助力新型电力系统的平衡与优化
数字化是对传统信息化技术和工业技术（对能源行业而言，就是能源生产和运行技术）的发展、融合与创新。
对传统能源技术而言，它融合了信息技术尤其是互联网、物联网、大数据技术近年的进展，使能源系统能够产生和交换数据，能够跨时空互联互通，能够基于数据进行分析、预测和优化；对信息技术而言，它使信息系统能够突破人工录入数据、记录数据、统计和分析数据等传统的管理信息系统模式，成为与能源技术系统（包括自控系统）在网络上、功能上、数据上全面融合的能源数字系统。所以能源数字化是新一代的企业技术体系。
关于数字化，有三点需要指出：
第一，深度融合。数字化的终极目标是实现工业技术和信息技术的两化深度融合，在未来的能源系统中，数字技术或者数字化子系统是能源系统不可分割的一个天然组成部分，就像如今的电力电子和自控系统是电力系统的有机组成部分一样。
第二，数字化与信息化的关系。有些观点把数字化与信息化对立起来，或者并列起来，认为两者是完全不同的系统，这样的认识是不正确的。数字技术继承和发展了信息技术，从本质来讲，它是信息技术在新时代的一种表现形式。
第三，数据是核心资产。数字化时代，数据是核心，数据是数字化系统的源头，也是数字化系统的结果，只要抓住了数据，无论技术如何变化，供应商如何更替，企业都不会受到根本影响，从这个意义上讲，数据也将成为企业的核心资产。
除了数字化，新型电力系统的建设还有一个关键词——“平衡”。
其实，对能源行业而言“平衡”无处不在：在生产领域，追求的是投入的物料（原料、燃料）与产出物（电能、成品油）的平衡；在网络运行领域，追求的是输入的能源与输出负荷的平衡（对电网来说，就是电力电量平衡）。
可以说平衡就是能源系统在给定条件下的正常运行状态，也是系统运行的核心目标。当条件发生变化时，能源系统就会优化或劣化，直到系统被手动或自动调整适应新的条件，达到新的平衡。所以优化就是创造利于能源系统降本增效的运行条件与系统资源配置，使系统由一个较低的平衡态迁移到较高的平衡态的过程。
以新型电力系统的一个重要组成部分——末端的区域综合能源智能化为例，区域综合能源系统是一个复杂的系统，供能侧既有大电网供电，又有多种分布式能源、储能，电、热、冷、燃气、压缩空气储能等多种能源工质混杂；用能侧既要求安全、稳定、持续供能，又要求能够智慧用能，经济高效地对企业生产波动、能源市场波动、能源系统波动进行快速响应，实现能源利用效率最大化。在这种情况下，区域综合能源平衡相对于传统的配电网电力电量平衡，复杂程度要上升好几个数量级。单纯依靠传统的能源技术、电力电子与自控技术，已经很难实现整体上的平衡和优化，必须依靠数字化技术，利用数字技术与能源技术包括自控技术的深度融合，实现区域能源系统的“安稳长满优”运行。
能源数字化应抓好数据治理
数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，由企业数据治理部门发起并推行，是关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。
不同的组织对数据治理有不同的定义，我国对数据治理的定义源于国资委在《加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，其中对数据治理的描述为“明确数据治理归口管理部门，加强数据标准化、元数据和主数据管理工作，定期评估数据治理能力成熟度。加强生产现场、服务过程等数据动态采集，建立覆盖全业务链条的数据采集、传输和汇聚体系。加快大数据平台建设，创新数据融合分析与共享交换机制。强化业务场景数据建模，深入挖掘数据价值，提升数据洞察能力”。
目前国内通常认为数据治理是一个广义的概念，包括了数据规划、组织、架构等管理以及数据工具与平台的集合，核心是对企业数据进行有效管理和利用的评估、指导和监督，通过一系列的组织、制度活动保障高质量的数据不断创新数据服务，从而实现数据资产价值最大化，为企业数字化转型提供强劲动力，为企业创造数字化价值。
数据治理为企业带来了广泛的应用价值，不仅可以改善数据质量、获得数据地图映射、改善数据管理，还可以降低企业运营风险、降低企业成本、更好地协调企业各部门之间的协作。
当下，能源企业对这些数据治理的实践主要集中在结构化数据方面，通常分为以下三种流派：第一，分析域数据治理，也称“元数据治理”。其以元数据为核心，目标是理顺数据分析建模过程，提高数据质量，为构建分析型数据应用提供保障。而元数据主要解决所谓的 “数据四问”，即我是谁？我在哪里？我从哪里来？我往何处去？第二，事务域数据治理，也称“主数据治理”。其以主数据为核心，目标是确保业务应用及其集成与交互的顺畅，提高数据质量，降低业务风险。第三，数据质量驱动的数据治理，即对业务应用、分析应用在数据采集、传输、存储、建模、利用过程中涉及的数据，针对其技术上的唯一性、一致性、完整性等质量特性，以及业务上的准确性、标准化、全面性等质量特性，进行梳理、清洗、检验、维护等治理工作。
从能源行业现状看，三种数据治理在实践过程中相互有一定的交叉，但目前还没有很好地融合三种数据治理实践，也没有出现对非结构化数据尤其是以时序数据为代表的能源大数据进行治理的典型案例，希望这一局面能够尽快得到改变。未来，建议能源企业多从泛在感知、贴源数据、高效优化、全面智能、仿真与全真等方面入手，设计和落实企业未来架构。
与能源技术本身以及信息化的发展历史一样，能源数字化其实也是一个长期的过程，不可能一蹴而就，建议能源企业能够加深认识，抓住重点，搞好顶层设计，逐步建成理想的数字化体系。
【国内首个多车互动仿真系统加速自动驾驶商业化落地】自动驾驶被称为“现代科技皇冠上的明珠”，融合了人工智能、5G、物联网、云计算、自动控制、传感器等多领域的技术成果，是目前最先进数字信息技术的综合体。
近年来，随着技术不断取得突破，自动驾驶仿真测试能力已经成为助力自动驾驶从测试验证转向多场景示范应用阶段的刚需。
51WORLD以市场和客户需求为导向，基于51SimOne自动驾驶SaaS仿真平台，接入多种交通参与者，实现复杂交通场景的仿真和交互，为上海机动车检测认证技术研究中心（以下简称“上汽检”）搭建了国内首个多车互动仿真系统，助力仿真测试能力建设。
在“十四五”规划和双碳战略的推动下，智慧交通迎来了巨大的发展机遇。交通运输部多次强调要在“十四五”期间形成一批自动驾驶的典型项目，开展自动驾驶先导应用示范工程。
上汽检联合51WORLD等5家企事业单位共同打造了自动驾驶仿真测试实验室，作为工信部重点智能网联汽车平台建设项目。
51WORLD凭借过硬的技术实力及丰富的落地经验，在该项目中承担了V2X硬件在环测试系统、多驾驶模拟器互动测试系统、域控制器硬件在环测试系统、关键传感器硬件在环测试系统、实车在环测试系统等多个子项目解决方案的构建。
三大优势、四大典型应用场景
近年来，随着技术的不断突破与发展，自动驾驶行业已经开始迈入商业化阶段，仿真测试能力的提升将进一步推动自动驾驶商业飞轮的转动。
51WORLD为上汽检自动驾驶仿真测试实验室搭建的多车互动仿真系统，是国内第一套类似案例的落地，为上汽检形成市场独有的测试服务构建了基础能力。
多车互动仿真系统基于51SimOne自动驾驶SaaS仿真平台搭建，具备真实性、扩展性、应用性三大优势。
精度高、实时性强
提供较强沉浸感，为相关测试提供高真实性仿真环境。
可扩展性强接入的驾驶模拟器数量、非机动车数量、行人数量可以按需扩展。
应用领域丰富包含单车智能、多车智能、V2X测试、智慧交通规划。
此外，51WORLD还落地了真实边缘场景生成、驾驶员在环研究、多算法接入、智驾座舱四大场景应用。
真实边缘场景生成
通过多车驾驶模拟器配合，在仿真软件中生成接近真实的自然驾驶交通流，更加高效验证被测算法；
通过多驾驶模拟器配合，生成接近真实的边缘案例，为解决自动驾驶测试长尾问题提供高效途径。
驾驶员在环研究
研究、测试、分析和重现“人-车-路-交通”在实际车辆驾驶中的相互作用，为相关法规制定与开发测试提供有力支持；
通过配置人机交互设备，结合场景仿真，研究包含危险工况在内的各种场景下，驾驶员应急反应等DMS应用；
通过真实驾驶员的实际驾驶行为以及主观感受，对整车舒适性、转向性、操控性、换挡平顺性等做出主观评价。
多算法接入
多车接入同一个测试场景，在同一仿真场景内接入多个 自动驾驶算法，用于测试算法与算法之间的交互；
V2X多车通讯测试场景，需要覆盖车与多车之间的通讯交互，需要接入至少两辆车测算实现两车之间的通讯闭环。
智驾座舱
智驾座舱HMI交互验证、虚拟仿真评审，提升HMI的研发效率；
智驾座舱内饰虚拟评审，实现座舱内饰的快速验证、迭代，提升研发效率。
搭建软硬件仿真环境
取得四大能力建设成果
多车互动仿真系统以51SimOne自动驾驶SaaS仿真平台为基础，汽车智能化、网联化、感知、计算（算力、算法）为核心，建立车载智能计算系统模拟仿真测试验证服务平台，搭建软硬件仿真环境，测试验证环境和多场景实地测试环境，开发相应模拟仿真测试验证工具和系统，具备功能、性能及模拟仿真测试验证能力。
自动驾驶模拟系统整体分为软件和硬件两大部分，其中：
软件系统包括：虚拟仿真平台、高精度仿真地图以及动态场景、多车互动插件、非机动车互动插件、行人VR互动插件。
硬件系统包括：多自由度驾驶模拟器、标准静态驾驶模拟器、非机动车驾驶模拟器、行人VR全视景模拟器、仿真运行平台和监控与控制系统硬件。
51WORLD为上汽检打造的自动驾驶仿真测试系统包含各类交通元素，包括机动车、非机动车、行人等等，这些场景中的各个交通参与者均由真人驱动，以确保场景采集数据的合理可靠，真实可信。
目前，该系统已取得以下四大能力建设成果：
01
形成一主四副机动车驾驶模拟器，其中主车为6轴动态驾驶模拟器+智能驾驶座舱，包含自研方向盘、油门刹车踏板、多后视镜、仪表盘、中控HMI等。
02
一套行人VR路径采集设备，两套非机动车驾驶模拟器，用于驱动城市复杂道路环境对手非机动车、行人使用。
03
实时机搭配，完成实时车车、人车信息交互，误差在30毫秒以内。
04
场景仿真软件，将实时仿真的复杂交通场景以可视化的方式投射到主车、副车、行人的视景系统中，实现各个交通参与者之间的真实交互。仿真系统会对整个测试场景的数据进行存储记录，并能够提取有价值的场景用于后续的自动驾驶算法测试验证。
该项目建设过程中，51WORLD与上汽检通力配合，不断打磨技术和产品，为响应国家促进道路交通自动驾驶技术发展和应用，推动《智能汽车创新发展战略》深入实施提供底层技术支撑。
推动智能网联汽车发展
完善行业应用生态
2020年，交通运输部在《关于促进道路交通、自动驾驶技术发展和应用的指导意见》中提到，加快推动自动驾驶技术在我国道路交通运输中发展应用，全面提升交通运输现代化水平，更好满足人民群众多元化、高品质出行需求，为加快建设交通强国提供支撑。
经历了前期的技术积累与研发，自动驾驶行业正式进入了商业化探索元年，多方技术的融合带动了产业生态的建设。51WORLD将持续发力“数字化、平台化、多元化、国际化”战略发展路线，不断加快关键技术攻关，推动智能网联汽车产业的蓬勃发展。
未来，51WORLD将持续提升场景构建、传感器仿真、用户定制化等方面能力，为加速自动驾驶落地贡献力量。提升自身产品能力的同时，51WORLD也将为客户提供更灵活、更丰富的工具链及平台产品，打造更加完善的行业应用生态。
近年来，随着技术不断取得突破，自动驾驶仿真测试能力已经成为助力自动驾驶从测试验证转向多场景示范应用阶段的刚需。
51WORLD以市场和客户需求为导向，基于51SimOne自动驾驶SaaS仿真平台，接入多种交通参与者，实现复杂交通场景的仿真和交互，为上海机动车检测认证技术研究中心（以下简称“上汽检”）搭建了国内首个多车互动仿真系统，助力仿真测试能力建设。
在“十四五”规划和双碳战略的推动下，智慧交通迎来了巨大的发展机遇。交通运输部多次强调要在“十四五”期间形成一批自动驾驶的典型项目，开展自动驾驶先导应用示范工程。
上汽检联合51WORLD等5家企事业单位共同打造了自动驾驶仿真测试实验室，作为工信部重点智能网联汽车平台建设项目。
51WORLD凭借过硬的技术实力及丰富的落地经验，在该项目中承担了V2X硬件在环测试系统、多驾驶模拟器互动测试系统、域控制器硬件在环测试系统、关键传感器硬件在环测试系统、实车在环测试系统等多个子项目解决方案的构建。
三大优势、四大典型应用场景
近年来，随着技术的不断突破与发展，自动驾驶行业已经开始迈入商业化阶段，仿真测试能力的提升将进一步推动自动驾驶商业飞轮的转动。
51WORLD为上汽检自动驾驶仿真测试实验室搭建的多车互动仿真系统，是国内第一套类似案例的落地，为上汽检形成市场独有的测试服务构建了基础能力。
多车互动仿真系统基于51SimOne自动驾驶SaaS仿真平台搭建，具备真实性、扩展性、应用性三大优势。
精度高、实时性强
提供较强沉浸感，为相关测试提供高真实性仿真环境。
可扩展性强接入的驾驶模拟器数量、非机动车数量、行人数量可以按需扩展。
应用领域丰富包含单车智能、多车智能、V2X测试、智慧交通规划。
此外，51WORLD还落地了真实边缘场景生成、驾驶员在环研究、多算法接入、智驾座舱四大场景应用。
真实边缘场景生成
通过多车驾驶模拟器配合，在仿真软件中生成接近真实的自然驾驶交通流，更加高效验证被测算法；
通过多驾驶模拟器配合，生成接近真实的边缘案例，为解决自动驾驶测试长尾问题提供高效途径。
驾驶员在环研究
研究、测试、分析和重现“人-车-路-交通”在实际车辆驾驶中的相互作用，为相关法规制定与开发测试提供有力支持；
通过配置人机交互设备，结合场景仿真，研究包含危险工况在内的各种场景下，驾驶员应急反应等DMS应用；
通过真实驾驶员的实际驾驶行为以及主观感受，对整车舒适性、转向性、操控性、换挡平顺性等做出主观评价。
多算法接入
多车接入同一个测试场景，在同一仿真场景内接入多个 自动驾驶算法，用于测试算法与算法之间的交互；
V2X多车通讯测试场景，需要覆盖车与多车之间的通讯交互，需要接入至少两辆车测算实现两车之间的通讯闭环。
智驾座舱
智驾座舱HMI交互验证、虚拟仿真评审，提升HMI的研发效率；
智驾座舱内饰虚拟评审，实现座舱内饰的快速验证、迭代，提升研发效率。
搭建软硬件仿真环境
取得四大能力建设成果
多车互动仿真系统以51SimOne自动驾驶SaaS仿真平台为基础，汽车智能化、网联化、感知、计算（算力、算法）为核心，建立车载智能计算系统模拟仿真测试验证服务平台，搭建软硬件仿真环境，测试验证环境和多场景实地测试环境，开发相应模拟仿真测试验证工具和系统，具备功能、性能及模拟仿真测试验证能力。
自动驾驶模拟系统整体分为软件和硬件两大部分，其中：
软件系统包括：虚拟仿真平台、高精度仿真地图以及动态场景、多车互动插件、非机动车互动插件、行人VR互动插件。
硬件系统包括：多自由度驾驶模拟器、标准静态驾驶模拟器、非机动车驾驶模拟器、行人VR全视景模拟器、仿真运行平台和监控与控制系统硬件。
51WORLD为上汽检打造的自动驾驶仿真测试系统包含各类交通元素，包括机动车、非机动车、行人等等，这些场景中的各个交通参与者均由真人驱动，以确保场景采集数据的合理可靠，真实可信。
目前，该系统已取得以下四大能力建设成果：
01
形成一主四副机动车驾驶模拟器，其中主车为6轴动态驾驶模拟器+智能驾驶座舱，包含自研方向盘、油门刹车踏板、多后视镜、仪表盘、中控HMI等。
02
一套行人VR路径采集设备，两套非机动车驾驶模拟器，用于驱动城市复杂道路环境对手非机动车、行人使用。
03
实时机搭配，完成实时车车、人车信息交互，误差在30毫秒以内。
04
场景仿真软件，将实时仿真的复杂交通场景以可视化的方式投射到主车、副车、行人的视景系统中，实现各个交通参与者之间的真实交互。仿真系统会对整个测试场景的数据进行存储记录，并能够提取有价值的场景用于后续的自动驾驶算法测试验证。
该项目建设过程中，51WORLD与上汽检通力配合，不断打磨技术和产品，为响应国家促进道路交通自动驾驶技术发展和应用，推动《智能汽车创新发展战略》深入实施提供底层技术支撑。
推动智能网联汽车发展
完善行业应用生态
2020年，交通运输部在《关于促进道路交通、自动驾驶技术发展和应用的指导意见》中提到，加快推动自动驾驶技术在我国道路交通运输中发展应用，全面提升交通运输现代化水平，更好满足人民群众多元化、高品质出行需求，为加快建设交通强国提供支撑。
经历了前期的技术积累与研发，自动驾驶行业正式进入了商业化探索元年，多方技术的融合带动了产业生态的建设。51WORLD将持续发力“数字化、平台化、多元化、国际化”战略发展路线，不断加快关键技术攻关，推动智能网联汽车产业的蓬勃发展。
未来，51WORLD将持续提升场景构建、传感器仿真、用户定制化等方面能力，为加速自动驾驶落地贡献力量。提升自身产品能力的同时，51WORLD也将为客户提供更灵活、更丰富的工具链及平台产品，打造更加完善的行业应用生态。
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