模拟器驾驶是一种通过计算机技术模拟真实驾驶环境的系统，用于训练驾驶员或测试自动驾驶技术。它通过视觉、听觉、触觉等多感官反馈，让用户获得接近真实驾驶的体验。
建设模拟器驾驶系统具有多重价值。一方面，为驾驶员提供安全、低成本的培训环境，减少实际道路训练中的风险与成本。另一方面，为自动驾驶研发提供测试平台，验证算法在不同场景下的表现，加速技术迭代。
建设模拟器驾驶系统的核心在于硬件与软件的协同。硬件方面，需要高性能计算机、高精度传感器（如摄像头、激光雷达模拟器）、力反馈方向盘与座椅等设备，确保模拟的真实性。软件方面，需开发逼真的场景模拟引擎，包括道路环境、交通参与者行为、天气变化等动态元素，以及车辆动力学模型，保证驾驶操作的物理准确性。
模拟器驾驶的应用场景广泛。在驾驶培训领域，可用于新手驾驶员的基础技能训练，如起步、变道、紧急制动等操作，提升驾驶安全意识。在自动驾驶领域，可用于复杂场景的测试，如城市拥堵、恶劣天气、突发事件的应对，为算法优化提供数据支持。
建设模拟器驾驶系统面临技术挑战与成本压力。技术层面，如何提升模拟的真实感与动态响应速度，减少“模拟感”是关键。成本层面，高端硬件与软件研发投入较大，限制了部分机构的参与。此外，模拟器与真实驾驶的差距，如物理反馈的精确度、环境变化的随机性，仍需进一步优化。
未来，模拟器驾驶将向更高仿真度、更智能化的方向发展。随着计算能力的提升，模拟场景的复杂性与多样性将增加，如多车交互、动态交通规则等。同时，结合人工智能技术，模拟器可自主生成测试用例，实现自动化测试，提升研发效率。此外，轻量化与便携化设计也将成为趋势，使模拟器更易部署于不同场景。
