仿真测试是指通过计算机模拟真实世界的物理环境与交通场景，对自动驾驶系统进行虚拟验证的技术手段。其核心在于构建数字孪生环境，将传感器模型、车辆动力学模型以及交通参与者行为模型进行系统集成，从而在软件层面复现复杂的道路运行环境。这种测试方式能够安全、高效地覆盖海量极端场景，包括那些在实车测试中难以重现的高风险工况。
对于AI产品经理而言，仿真测试的价值不仅体现在降低道路测试成本，更在于其可量化评估的特性。通过参数化的场景描述语言，可以精确控制测试变量的边界条件，系统性验证感知算法在极端天气、传感器失效等corner case下的鲁棒性。当前主流仿真平台已实现与机器学习工具的深度集成，支持感知结果的自动化标注、决策逻辑的因果追溯等功能，这为算法迭代提供了数据闭环的关键支撑。