真实泊车2：迄今为止画质最真实的模拟驾驶游戏
这是一款硬核到让你瑟瑟发抖的停车游戏，即便是驾龄四年的老司机，都可能会撞到怀疑人生。
Genetic Studios ™发行的模拟游戏《真实泊车2》（Real Car Parking 2），在Unity 3D物理引擎的支持下，完美模拟了现实中真实的驾驶和停车场景。
无论外观，还是内饰，车辆的细节把控也毫不马虎。
游戏中，你需要灵活掌控档位、油门、刹车和方向盘，根据任务提示，停车入库。
当切换视角，选择在内部驾驶时，你可以通过后视镜来检视车辆周围的情况。游戏的玩法虽然简单，但实际操作起来，也很不容易，非常考验驾驶技术。
游戏任务分为初学者模式、时间模式、困难模式和极限模式。每一模式，需要在完成上一模式所有任务之后才可以解锁。完成任务获得的奖励，可以用来购买豪车，丰富自己的收藏。
当然，赚取奖励的方式不止“完成任务”这一种，你可以通过学-驾驶规则、急救、交通标志等获得奖励，完成度高，可以直接获得新款豪车。
《真实泊车2》可以通过OurPlay下载，游戏支持中文和联机模式。在联机模式中，我们可以和匹配到的玩家进行停车竞赛或自由竞速，还可以进行驾驶知识竞赛。
对于交通规则的普及，Genetic Studios ™真是尽心尽力，非常严肃了。
一款非常逼真的模拟火车驾驶游戏
HELLO～大家好，这里是小白的每日一游推荐时间。世上的游戏千千万，有许多好玩的游戏由于缺乏宣传，所以不被广大玩家所熟知。在这里小白每天会为大家推荐一款评价很高但是不太出名的游戏～
这是一款非常逼真的模拟驾驶游戏，随着模拟经营游戏的火爆，目前各种奇奇怪怪的模拟游戏层出不穷，你可以模拟当农民，可以模拟当卡车驾驶员，这不现在你又可以来模拟当火车驾驶员了。
《模拟火车世界》是一款第一人称模拟游戏。完整的驾驶室交互控制，精准的机车细节，真实世界中的线路和长达数十小时的游戏时长，这是一款所有人都能享受的游戏，为你带来不一样的铁路体验。从客运服务到货运服务，你可选择不同场景和不同任务难度，逐步磨练你的驾驶技巧。
游戏非常真实的还原了现实中的各种车辆，不仅精确重现了真实机车的外表，还高度还原了机车运行的物理、驾驶室、控制台、声效，甚至列车的风格特点。不仅如此，火车沿途的道路都是经过精心制作和考量的，基本还原了真实路线上的各种路况和风景，你不光可以驾驶火车体验驾驶的快感，还可以欣赏沿途的风光和景色，并且时刻注意着路面情况和信号灯的指示。
游戏画面精致，拟真度高，游戏体验丰富，还有上百辆机车，多条全球著名的铁路线路。不过一些细节做得还有待提高，游戏还存在不少的BUG，多少有些影响游戏体验。如果你是一款模拟游戏爱好者，对驾驶各种车辆有狂热的激情，那么推荐你入手这款游戏，不过事先提醒一下这款游戏也有和其他模拟游戏一样的通病，机车都靠DLC，相信你懂的。
好啦，今天的游戏推荐就到这里了，小白这里还有好多好玩的游戏，咱们下期继续。
验证自动驾驶技术的挑战——将真实数据与基于云的模拟技术相结合
验证过程中的挑战：进行多少测试和验证才足够？
驾驶辅助和自动驾驶功能已经在改变驾驶，而不仅仅是不再需要人工干预。由于软硬件，尤其是人工智能（AI）技术取得的巨大进步，汽车很快就能完全独立地思考并做出可以挽救生命的决定。但随着向自动驾驶和无人驾驶转型的速度不断加快，也遇到了各种前所未有的特殊挑战。
需要经过多少测试和验证才能证明自动驾驶车辆是安全的，而且具备大规模生产的条件？目前，这是全球汽车制造商共同面临的一个问题。为了赢得终端用户的认可，首先必须证明这种新技术是可靠和安全的。过去，广大OEM厂家和一级供应商进行了大量的上路测试，用来测试高级驾驶辅助系统（ADAS）。验证自动驾驶系统（SAE 3-5级）是一个更大的挑战，因为这涉及更复杂的系统，同时还面临OEM对开发周期要求更短的需求，以及满足一系列全新的法律和安全要求。
此外，在讨论验证自动驾驶功能时，还会出现更多问题：当参数变化影响到整个系统的安全时，是否应该重新启动整个验证过程？究竟要测试到什么程度，测试多少小时，多少里程才足够？如何以最佳的方式将测试驾驶分配到不同的市场，并评估所有必要的测试情况？
自动驾驶功能会涉及到前所未有的复杂性。因此，我们需要在用户友好性方面展示更好的解决方案，来验证是否达到了预期的结果。事实证明，坚持使用当前的方法（例如用于验证更为基础的驾驶辅助系统的方法）是不切实际的。
测试阶段将会非常漫长，并且实际的测试里程根本无法达到。考虑到对自动驾驶车辆安全性和性能的严格要求，业内对测试和验证程度的讨论可以理解。很明显，仅靠真实的上路测试不足以获得足够的验证。
为了迎接自动驾驶汽车的新时代，模拟测试驾驶可以，也必须代表未来大部分的自动驾驶评估。与此同时，如果要使自动驾驶车辆在期望的时间框架内进入市场，就必须减少开发和更新周期。通过虚拟化技术，可以实现对测试驾驶场景的模拟和并行回放，进而加速并改进整个验证过程。
使用模拟技术改善真实驾驶体验
EB在开发汽车嵌入式和互联软件产品及服务方面已经有超过30年的经验，现在正推动行业转向虚拟和模拟车辆测试。这不仅可以显著增加测试覆盖的范围和广度，而且可以降低整个验证过程的成本和时间。此外，虚拟测试已经与现有车辆传感器系统实现兼容。
验证工具链
有效生成并使之成为可用于测试和验证目的的适当驾驶数据，要依赖全面的自动驾驶工具链。该工具链可以将所需测试里程的很大一部分迁移到虚拟环境中。通过适当的模拟方法，可以大大减少成本密集型测试车辆的数量和测试驾驶的里程数。所有这些都是可能的，而且也满足法律安全要求，且可以大大减少开发费用。
下图中，我们描述了为自动驾驶功能和系统验证提供全面工具链的方法。这种工具链将包括记录和生成测试驾驶数据、一个用于管理获取的数据以及执行测试，以便成功进行验证的整体平台。
通过利用这种方法和适当的云计算平台，可以轻松扩展到数千台高性能计算机的计算能力，从而显著缩短开发时间。
随着Micrsoft Azure在50多个地区的出现和不断增长，它提供了一个具有全球可扩展性、高度灵活性和企业级安全性的数字测试平台，使汽车制造商能够快速测试和分析数据，从而更快地进入市场，消除基础设施实施和维护的负担。
EB 在 Azure平台之上搭建的自动测试驾驶平台中，有几个关键的功能可以在验证过程的不同方面提供帮助，下文将对这些功能进行说明。
测试驾驶记录
合作伙伴可以通过EB提供的一套工具，以更有效的方式规划、组织和监控驾驶测试记录。为了使驾驶测试真正有效，须轻松可靠地捕获大量的驾驶和传感器数据。通过EB Assist CAR Box，可以为高效的数据记录、回放和测试驾驶模拟提供可靠的高性能汽车PC系统。
EB Assist CAR Box可以提供功能强大的车载解决方案，用于捕获各种道路和天气条件下的传感器数据。该设备可以轻松集成到现有测试车辆中，提供灵活的输入/输出配置、精确的时间戳和精确记录的传感器数据，帮助加速和改进开发过程。
但是所有这些数据是如何转移到开发环境中呢？其中的奥秘就在于Microsoft提供的Microsoft Azure Data Box和其它数据摄取解决方案。AzureData Box是一个独特的磁盘解决方案，能够以可靠且成本低廉的方式将TB级数据传输到Azure平台。Azure Data Box提供USB 3.0接口、内置安全保护，并可通过Azure门户提供端到端的跟踪。
构建整个工具链中的自动驾驶开发工具EB Assist ADTF（汽车数据和时间触发框架），可以将开发环境与交互式工作环境结合起来。开发人员可以使用图形用户界面和现有模块来创建新配置，无需编写任何代码。它们可以通过拖放来定义软件组件之间的数据流动，并可以立即执行测试，查看效果。
EB Assist ADTF可以简化将捕获的测试数据传输到开发环境中的过程，而且允许在数据上传到云中时对每个单独的传感器执行验证。我们还可以将原始传感器值提取到场景数据库中，以便将来生成测试用例场景；将数据与区域环境（如天气、道路和驾驶条件）一起存档到云中；根据处理后的数据对 AI 算法进行训练，并且可以对整个测试车队进行度量。
场景生成
要运行成功的测试驾驶模拟，制造商首先需要能够生成准确的驾驶场景。通过EB Assist CAR Box获取的精确测试信息，既可以模拟现有驾驶场景，也可以模拟全新的驾驶场景。
EB和Microsoft合作伙伴生态系统可以将单个资产填充到大型高精地图或程序生成的布置图中，进而提供生成真实驾驶环境所需的模拟工具。获取准确的测试数据可以确保对汽车行为和其它对象的行为进行正确的物理建模，还可以确保对车辆传感器进行真实的模拟。
数据摄取和存储
借助各种车载传感器、摄像头和LIDAR系统，测试车辆每天可以产生10~100 TB的数据，以便用于验证和开发。但我们必须先将这些海量的数据摄取并存储到适合的开发环境，之后才能对其进行处理。
让本就棘手的大数据问题雪上加霜的是，测试车辆往往是分散的。因为第二天的测试可能会在不同的地方完成，所以它们不会每晚都回到同一个车库，这就增加了摄入和储存数据的难度。随着测试车队车辆位置的不断变化和车辆数量的增加，及时的数据摄取可能会变得极其困难，同时跟踪和可追溯性方面也将面临挑战。在边缘建设基础设施是一种效率低下、成本高昂的方法，跨越多个地点进行网络后台管理也是一项挑战。
正是由于这些挑战，使得基于云的解决方案成为开发过程中关键的数据摄取和存储环节。Microsoft Azure Data Box存储设备的设计目的在于从任何位置向云中提供TB级的海量数据导入，以便进行更快的处理。Azure Express Route可提供一种安全、私有且可扩展的网络解决方案，可以支持PB级日常数据摄取。
数据增强
为了以成本效益较高的方式管理不断增加的测试驾驶数据，EB推出了各种高水平数据自动化软件产品。例如，软件可以通过磁盘后台管理和上传功能支持将数据传输到Microsoft Azure。上传新的车辆记录后，即可自动生成基本的元数据。还支持生成元数据时使用（如驾驶情景）的各种基于 AI 的服务。EB基于AI工具还可以对测试记录进行高效、半自动的标记。该功能可以显著提高标记速度，无需手工贴标服务公司介入，进而降低成本。
数据访问管理
鉴于所涉及知识产权的敏感性，汽车制造商要求对其数据进行严格保护。Azure存储服务可为传输中和静止数据提供加密，还具有防误删保护功能，可确保数据在任何时候都受到严格保护。
Microsoft Azure Active Directory和ManagedServices Identify服务支持基于角色的访问控制策略，这些策略可以确保汽车制造商能够在无需重新构建安全架构的情况下轻松将其本地授权协议扩展到云。基于角色的访问控制策略还可以在不允许员工、承包商或第三方合作者访问的前提下提供对训练、测试和模拟系统流程及个人身份信息的必要访问。凭借这一功能，我们即可满足不同区域的多种监管要求。
结论
现在解决各种数据方面的挑战是避免将来自动和自主驾驶技术开发中各种潜在问题的关键。在决定如何采用最佳的方式收集、摄取和处理数据时，汽车制造商和一级供应商必须谨慎选择正确的前进方向。EB可以提供一套通过实际使用验证的软硬件产品，用于捕获和管理数百万英里的测试驾驶数据，进而允许开发人员有效地细化和改进他们的自动驾驶系统。
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