經過半年多時間，在北京、上海、深圳、矽谷等地對近百家智能駕駛公司高管進行了面對面訪談與調查，即將在2018年1月發布《 中美智能駕駛白皮書 》，其中將梳理智能駕駛產業鏈上各環節的機遇與挑戰，並詳細介紹各新興公司的發展狀況與產品、市場策略。
模擬系統對自動駕駛的重要性不言而喻，這是因為自動駕駛很大程度上是一個軟體問題，正如現在處在風口浪尖的也都是軟體公司。
軟體產品從設計、開發、測試、部署到反饋，是一個循環往復的過程，迭代很快。再加上現實世界無法重複和控制，因而自動駕駛也就需要一種測試框架，一種不用在真實世界中測試的方式，快速驗證系統每次迭代的可靠性和安全性。
Waymo已經證明了模擬系統的作用，2016年其自動駕駛系統在虛擬世界中行駛了25億英裡。而矽谷還有另一家公司RightHook，也提供類似的服務。
公司CEO Warren Ahner告訴，他們提供基於高精度地圖的模擬軟體，再結合他們提供的多種傳感器模型，用戶可以用自己的數據與地圖創造模擬環境，測試自動駕駛系統。
目前，RightHook已經獲得了200萬美元的種子輪融資，投資者包括First Round Capital、Root VC、Fontinalis Partners、銀湖資本以及騰訊。
兩年前，Warren還在福特汽車工作時，認識了公司另一位聯合創始人Jon Mullen，兩個人分別任職福特的自動駕駛部門和車輛網絡安全部門。Warren告訴，當時他遇到的一個問題是，如何安全地測試不同的傳感器和軟體版本。
「我們當時唯一的選擇是弄一輛自動駕駛車來測試，但做攻擊傳感器這種的測試，如果讓一輛車在路上行駛，這樣的代價太大了，而且很危險。」
他們希望能有一種方式，可以直接在計算機上測試傳感器和軟體。就像軟體測試一樣，比如一個新網站在測試時只需在各類瀏覽器上打開即可查看效果，測試APP只需要在主流手機上安排應用即可，因為瀏覽器和手機上已經有了所需要的運行環境和交互。但自動駕駛不是人與設備交互，而是軟體與物理世界交互，又如何把整個世界放在計算機裡呢？Warren想到了模擬。
研究現有的模擬系統，他們發現其主要為人類駕駛員而非軟體設計，且無法做到對雷射雷達等新型傳感器的模擬。經過半年的試水開發後，Warren對自己開發的模擬系統很滿意，他意識到，這可以變成一個真正的產品，於是他和Jon離開福特，成立了RightHook。
基於高精度地圖的模擬系統
現在適用於自動駕駛的有兩種模擬系統，一種是回放式模擬（Replay Simulation），它使用基於傳感器的數據，來描述路況和外界的環境，然後將數據回放給算法，並不斷重複。
這種模式的問題是，（至少目前為止）自動駕駛的硬體是變化的，會有新的傳感器公司浮出水面，做整體系統的公司也會新增和更換LiDAR和攝像頭等，這導致舊傳感器的數據無法重複使用。另外，如果自動駕駛系統的傳感器配置改變，以往所得的數據也會沒用。
而RightHook所做的是基於高精度地圖的模擬，它不依賴任何以往的傳感器數據，而是會在模擬中創建所有的數據。他們根據各自動駕駛公司所用的高精度地圖，來重構整個模擬環境，測試的環境就是真實的駕駛環境。
「這樣一來，如果你對某個場景感興趣，但想試用不同的攝像頭方案，只需要將新的攝像頭置於模擬環境中的車上，重啟後就可以得到不同的傳感器數據。這也不會受制於以前的傳感器和數據。」
基於高精度地圖的模擬系統的另一個優勢在於，在對測試中的對場景作調整時，比如調整陽光的角度讓攝像頭完全逆光，如果回放式模擬沒有收集到這樣的數據就沒法調整。但基於高精度地圖，可以改變所有的環境因素，測試系統的性能。
在模擬系統中還有其它一些不同的思路，比如利用GTA這樣的視頻遊戲來開發大型的開放世界，來測試自動駕駛系統。
但Warren認為，現實世界是極其複雜的、有機的（Organic），這也是交通問題的來源。而完全合成的環境由於要創建的內容太多，會使用流程化的設計工具，這樣的環境有著清晰的數學定義，卻與現實有出入。
「基於高精度地圖創建環境，真實世界會被恰當地復現出來。我們想用一種真實的方式創建所有的數據，這麼做的唯一方式就是用高精度地圖。」
目前，RightHook已經與諸多傳感器廠商以及車廠有了合作，其中就包括他的老東家福特。他們想與產業鏈上的所有公司合作，包括硬體公司、AI公司以及車廠。Warren希望在最理想的狀態下，每家公司的場景數據都能與其它公司分享。
他以航空業為例表示，各家公司從不在安全性上競爭，如果一家公司發現飛機有軟硬體系統存在漏洞，會告知所有從業者，因為一起事故會傷害所有的參與者。自動駕駛也要做同樣的事，一家公司面臨的挑戰性場景其它公司也應該測試，特別是在這項服務走向商業化的初期。
「RightHook所在的位置是所有公司的中間樞紐，我們希望系統是安全的，不管它來自誰。自動駕駛需要變得安全。」