“以前的自动驾驶汽车是 个大肆宣传的人工智能实验，公司正处于试车原型的阶段。自动驾驶汽车现在已经发展成为 种更加成熟的产品，需要类似人的性能，这意味着在高流量环境中对安全问题和效率的零容忍 ，“Cognata 席执行官Danny Atsmon说。”为了实现这些目标，模拟是 个与广阔的道路试验同时大规模开发和验证自动驾驶汽车的关键技术。“
Cognata的平台重新创建 和扩展测试场景，例如基于AI的流量模型，模拟这些城市的实际交通状况。该平台还模拟传感器输入，从特定传感器的相互作用，从现实 的物体，如城市的建筑物和街道，到道路的裂缝。他们还测试多种天气条件和“边缘情况”，例如在车辆前面跑步的人等。
通过与Cognata的多年合作，AID选择实施大规模，基于云的仿真解决方案，并促进全面，高效和快速的测试，他们说这将提高安全性，同时加快 AID自动驾驶汽车的上市时间。Cognata为AID提供端到端仿真产品，并将支持自动驾驶汽车的整个产品生命周期。
AID的 席技术官Alex Haag从他们的角度说，n对现实 的驾驶而言，模拟是开发和测试AID自驱动系统技术的关键部分。
“需要进行仿真验证虚拟 中的自动驾驶汽车，通常是在上路之前。安全对我们起着重要作用，因此，模拟不同的情景和情况有助于不断改进我们的软件并达到 高标准。 个可靠的仿真合作伙伴帮助我们加快了软件的流程和部署，“Haag说。
哈格说，开发自动驾驶功能是 项具有挑战性的复杂任务，涉及技术实现。
“除了技术成熟度之外，还需要采用 些关键因素，直到自动驾驶车辆投放市场并进行商业用途。例如，关于型式认可和道路交通法的立法，在 范围内仍然没有详尽无遗。解决方案，“哈格说。
Haag表示，市场也接受了客户对新技术的调整，并且接受程度因市场而异。
“自动驾驶软件的开发包括感知，预测，轨迹规划以及通过仿真验证软件等活动。在AID，我们打算深入了解这些任务并将它们集成到我们的软件平台中，”哈格。“目前有许多玩家专注于这些组件中的任何 个并提供实现这些组件的工具，而 个有前途的仿真合作伙伴是Cognata。因为他们可以快速整合来自 各地的城市的虚拟3D模型，与他们合作可以帮助我们验证我们的软件在不同的场景中。“
“借助来自不同传感器的自动驾驶车辆数据，模拟环境几乎反映了现实 的情景，”Haag补充说。
Haag补充说，AID的目标是从2021年起为城市环境，4 以及移动服务提供商提供自动驾驶系统。