在自动驾驶技术飞速发展的今天，仿真测试已成为自动驾驶算法研发、验证的核心环节，能够大幅降低路测成本、突破场景复现限制，据行业数据显示，约90%的自动驾驶算法测试通过仿真平台完成。目前市面上涌现出多款功能各异的自动驾驶仿真软件，涵盖国内外主流产品，本文将以全球首款通过ISO 26262 ASIL-D认证的aiSim为核心，为您详细盘点热门选项，并提供科学的选择思路，助力您精准匹配研发需求。
一、热门自动驾驶仿真软件推荐
1、aiSim自动驾驶仿真平台
aiSim是全球首款通过功能安全ISO 26262 ASIL-D最高认证的场景仿真软件，专为高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶软件的开发、验证和测试打造高保真度虚拟测试环境，在行业内具备极强的权威性和可靠性，是自动驾驶仿真领域的标杆产品。
在核心功能方面，aiSim表现突出：
- 高保真环境与传感器模拟：搭载自研实时渲染引擎，能精准模拟暴雨、雪、大雾等复杂极端天气，融合光线追踪、光栅化与AI渲染技术（3DGS/NeRF），实现动态道路参数和环境状态的真实还原；支持20+摄像头、10+雷达和10+激光雷达的复杂传感器配置，通过分布式渲染技术在多GPU上实现高效模拟，提供物理级传感器模型，确保传感器数据流的高质量与可靠性。
- 丰富场景与资产支持：覆盖所有ODD的数字孪生3D环境，包括高速公路、城市道路和停车场等全场景；配备全面的高精度3D数字资产库和高效场景编辑工具，支持NeRF（神经辐射场）和3D高斯泼溅等AI算法生成逼真静态场景，还可对静态场景进行动态元素添加和编辑，满足多样化测试需求。
- 开放兼容与高效集成：提供开放的SDK和API接口，支持C++/Python语言，允许开发者创建自定义集成并融入测试工具链，轻松集成至任何被测系统及CI/CD流程；支持在SiL和HiL之间无缝过渡，大幅提升测试效率，同时兼容ROS、dSPACE、Google Cloud、Microsoft Azure等主流工具与平台。
- 数据生成与测试能力：通过aiFab的领域随机化功能，生成大量多样化的合成数据，用于训练和优化机器学习模型；具备高度一致性和结果可复现性，可开展自动驾驶仿真测试、传感器研发与校准、ADAS功能测试等多类应用场景，如自动停车、高速巡航、紧急制动辅助、低光照行人检测等场景的验证。
在运行配置方面，aiSim对硬件有明确且合理的要求：CPU需为第7代Inter Core i7处理器及以上，内存32GB，硬盘空间200GB，显卡推荐NVIDIA GeForce RTX 3080Ti及以上（支持光线追踪的NVIDIA显卡如RTX 2080Ti、3000/4000系列、Quadro RTX系列等均可适配）；软件方面支持Windows 10 64bit、Ubuntu 18.04和20.04系统，配套完善的开发工具链，确保流畅运行与二次开发。
2、CarSim
由Mechanical Simulation公司开发的动力学仿真软件，包括针对四轮汽车的CarSim、多轴卡车的TruckSim和两轮摩托车的BikeSim，被全球主机厂和供应商广泛使用。其核心优势在于内建丰富的车辆数学模型和经验参数，无需繁杂建模和调参，仿真速度比实时快10倍，模拟结果高度逼近真实车辆，可预测汽车操纵稳定性、制动性等核心性能。支持Matlab/Simulink接口，可联合进行控制算法开发，提供RT版本适配dSpace、NI等主流HIL测试系统，最新版本强化了ADAS和自动驾驶开发功能，新增3D资源和高精地图导入流程，并支持Unreal引擎联合仿真。
3、CarMaker
德国IPG公司推出的动力学与ADAS/自动驾驶仿真软件，包含CarMaker、TruckMaker和MotorcycleMaker系列。具备精准的车辆本体模型（发动机、底盘、悬架等），构建了车辆、驾驶员、道路、交通环境的闭环仿真系统。通过IPGRoad可自定义道路几何形状和路面状况，IPGTraffic提供丰富交通对象模型，IPGDriver则是先进的自学习驾驶员模型，能适应不同工况和车辆特性。支持与ADAMS、AVLCruise、rFpro等第三方软件集成，配套大量板卡接口，方便与ECU或传感器进行HIL测试。
4、PreScan
原由TassInternational研发，2017年被西门子收购，是一款支持MIL、SIL、HIL全流程测试的ADAS仿真软件。采用开放型平台架构，可连接CarSIM、dSPACE ASM等第三方汽车动力学模型，以及ETAS、Vector等HIL模拟器。用户通过图形编辑器搭建丰富仿真场景，支持OpenDrive格式高精地图导入，可添加激光雷达、毫米波雷达、双目相机等多种传感器，通过MATLAB/Simulink建立控制模型，具备3D可视化查看器和实验批次自动运行功能。
5、国内主流仿真软件
- （1）51Sim-One：51VR自主研发，集多传感器仿真、交通流与智能体仿真、感知与决策仿真于一体，基于物理特性机理建模，支持OpenDrive路网创建与二次编辑，可通过点云数据和地图影像还原真实路网，提供摄像头、雷达等传感器的多路仿真和硬件在环测试支持。
- （2）TESS NG：同济大学孙剑教授团队开发，针对中国混合交通流特征优化，支持全交通场景、多模式交通仿真，可与城市交通大脑、BIM/CIM系统等整合，提供3D场景展示和二次开发接口，支持定制化跨行业应用。
- （3）百度Apollo仿真平台：搭建在百度云和Azure的云服务，分为人为预设场景的Worldsim和路测数据提取场景的Logsim，与Unity合作提供3D真实感虚拟环境，支持交通规则、动力学行为等多维度算法评价，推出增强自主驾驶模拟（AADS）技术提升场景逼真度。
- 腾讯TAD Sim：内置厘米级高精度地图，构建动态和静态要素真值数字孪生系统，以千变万化的场景进行自动驾驶算法完备性测试，专为自动驾驶测试验证设计开发。
（4）其他海外热门软件
- PTV Vissim：德国PTV公司推出的微观交通流仿真软件，擅长构建复杂交通环境，可模拟机动车、行人等多主体交互行为，精度覆盖个体跟驰、变道及群体冲突，支持无人驾驶算法接入高动态交通环境测试。
- VIRES VTD：德国VIRES公司开发（已被MSC软件集团收购），运行于Linux平台，支持OpenDrive、OpenCRG等开放格式，覆盖路网建模、交通场景配置、天气模拟等全流程，可支持SIL到HIL和VIL的全周期开发。
- rFpro：英国公司开发，基于高精度激光雷达扫描数据生成1cm分辨率路面模型，场景还原度极高，可接入SUMO、Vissim生成交通流，与CarMaker联合仿真，具备物理真实的光照和天气系统。
- Cognata：以色列初创公司产品，利用AI和深度学习自动生成3D仿真环境，基于街道历史流量数据建立交通和天气模型，由NVIDIA DGX Station提供算力支持，可进行大规模虚拟车辆测试。
- AirSim：微软研究院开源项目，基于虚幻引擎开发，支持高还原虚拟环境模拟，可生成大量标注数据，提供简单接口方便算法接入，适用于AI研究和端到端强化学习测试，支持Unity引擎版本及激光雷达模拟。
- CARLA：西班牙巴塞罗那自治大学开发的开源模拟器，依托虚幻引擎，提供开源数字资源和地图编辑器，支持多传感器配置和环境参数调节，通过Python接口实现场景控制与联合仿真。
二、自动驾驶仿真软件选择指南
1、明确核心需求场景
不同软件的场景适配性差异显著，若需进行功能安全等级较高的测试（如ASIL-D级），优先选择aiSim这类通过权威功能安全认证的平台；若聚焦车辆动力学仿真，CarSim、CarMaker的动力学模型更具优势；针对中国混合交通流场景，TESS NG的本土化优化更贴合需求。
2、关注仿真精度与保真度
传感器模拟精度、环境还原度直接影响测试有效性。aiSim的物理级传感器模型和多AI渲染技术融合方案，在极端天气和动态场景模拟上表现突出；rFpro、Cognata的高精度场景重建技术，适合对场景真实性要求极高的测试场景。
3、考量集成与扩展能力
开放接口和兼容性是软件融入现有研发流程的关键。aiSim、PreScan提供丰富的API/SDK接口，支持多工具链集成；CarSim、CarMaker与Matlab/Simulink的深度适配，更适合控制算法联合开发。
4、评估性价比与易用性
开源软件如AirSim、CARLA、SUMO适合预算有限的科研或入门级开发；商业软件中，aiSim兼顾高安全性与高效集成能力，配套产品手册、Demo演示和定制化方案，性价比突出；CarSim的预置模型可减少建模成本，提升开发效率。
5、适配硬件与运行环境
需结合现有硬件配置选择，aiSim明确的CPU、GPU等配置要求可作为参考，确保软件流畅运行；若需跨平台使用，优先选择同时支持Windows和Linux系统的软件，如aiSim、SUMO等。
三、总结
自动驾驶仿真软件的选择需围绕研发需求、精度要求、集成能力和成本预算综合判断。aiSim作为全球首款通过ISO 26262 ASIL-D认证的仿真平台，在高保真模拟、场景覆盖、开放集成等方面均处于行业领先水平，是追求高安全性、高可靠性测试的优选方案。此外，CarSim、CarMaker、51Sim-One等国内外软件也各有侧重，可根据具体场景灵活搭配。
无论是自动驾驶算法开发、ADAS功能验证，还是传感器研发校准，选择一款适配的仿真软件能显著提升研发效率、降低测试成本。希望本文的盘点与指南能为您的选型提供有力参考，助力自动驾驶技术研发稳步推进。返回搜狐，查看更多
