在自动驾驶仿真实践中，一个常见误区是将仿真能力简单等同为“能跑多少场景”。场景数量越多、组合越复杂，仿真看起来就越“充分”。但从工程验证角度看，场景本身并不构成约束，只有被参数化、被判定的场景，才能真正限定系统行为。
GB/T 47025—2026 并未鼓励无限扩展仿真场景库，而是通过对典型场景结构与关键参数要素的系统化规定，明确了一种不同的工程思路：仿真的核心目标不是覆盖所有可能性，而是将系统行为限制在可解释、可验证的工程边界之内。
01、为什么“场景”必须被参数化
在缺乏参数约束的情况下，场景往往只是一种叙述方式。例如，“前方出现限速标志”“车辆并线进入主车道”，如果没有明确的几何关系、时序条件和速度变化，这类描述并不能形成可验证的工程条件。
GB/T 47025—2026 对仿真场景的处理方式，正是从这一问题出发。标准并未停留在情境描述层面，而是将每一类场景拆解为可计算的输入要素与可评估的输出行为，从而使仿真结果能够进入工程验证体系。
02、以限速标志场景为例：行为约束从识别走向演化
限速标志场景是自动驾驶中最常见、也最容易被低估的功能场景之一。表面上看，这只是一个感知与识别问题，但在工程验证中，其核心并不在于“是否识别到标志”，而在于系统在识别之后如何演化自身行为。
图C.1 限速标志试验场景示意图
表C.1、表C.2 限速标志仿真试验参数与评价要素
图C.1通过几何关系明确了限速标志与车辆之间的空间结构，而表C.1、表C.2则进一步规定了速度变化区间、响应时序和行为评价要素。其工程意义在于：系统并非只要“最终达到限速要求”即可，而必须在被定义的距离与时间条件下完成合理的速度演化。
在这一框架下，如果系统通过过度延迟或突兀减速来“勉强满足目标速度”，其行为往往会在响应时序、速度演化平滑性等评价维度上暴露出一致性风险，从而难以支撑稳定的工程验证结论。这正是参数化场景对系统行为形成约束的体现。
03、并线与汇入场景：把“决策合理性”转化为几何关系
并线与汇入类场景，长期以来是自动驾驶决策逻辑中最难验证的部分之一。不同系统对“安全距离”“让行时机”的理解存在差异，单靠定性描述，很难形成统一判断。
GB/T 47025—2026 通过仿真场景示意图与参数表，将这一问题转化为可验证的工程关系。
图C.2 车辆并线/汇入试验场景示意图
表C.3、表C.4 并线与汇入场景仿真参数要素
在这些场景中，标准并未规定系统必须采取某一种具体策略，而是通过相对距离、相对速度和时序条件，限定了系统可接受的行为区间。系统是否“决策合理”，不再由主观经验判断，而由其行为是否始终落在被定义的参数边界内来决定。
04、弯道场景：横向与纵向控制的联合约束
弯道行驶场景进一步体现了 GB/T 47025—2026 对系统行为一致性的要求。在真实道路中，横向控制与纵向控制往往可以被分别调优，但在安全验证中，这种解耦很容易掩盖潜在风险。
图C.3 弯道试验场景示意图
表C.5、表C.6 弯道场景仿真参数与评价要素
通过对弯道曲率、车辆速度和横向偏移等参数的联合约束，标准明确要求系统在弯道场景中同时满足横向稳定性与纵向控制的工程要求。这种设计，实质上防止了系统通过牺牲某一维度的控制质量来“通过测试”。
05、仿真真正限制的，不是场景数量，而是系统自由度
综合上述典型场景可以看到，GB/T 47025—2026 对仿真试验的要求，并不在于覆盖尽可能多的场景类型，而在于通过场景结构与参数组合，将系统行为压缩进一个可验证的工程空间。
在这一空间内，系统可以采用不同算法和策略，但其行为必须始终满足被定义的几何、时序和性能边界。一旦越界，其结果将不再具备工程合理性，而不仅仅是“策略选择不同”。
结语：仿真是约束工具，而不是展示工具
在自动驾驶验证体系中，仿真的价值并不体现在“系统能跑出多少漂亮结果”，而在于其是否能够持续、稳定地约束系统行为。GB/T 47025—2026 通过对仿真场景与参数要素的系统化规定，完成了一次重要转变：把仿真从能力展示工具，转变为工程约束工具。
当仿真能够清晰限定系统行为边界，自动驾驶功能的安全性，才真正具备被验证和被信任的基础。这也正是这部标准在场景与参数层面所传递的核心工程信号。
来源：汽车测试网
