▍文章來源于康謀自動駕駛

在自動駕駛系統(tǒng)的研發(fā)過程中，如何平衡創(chuàng)新速度與系統(tǒng)可靠性，是每個工程團隊都必須面對的核心挑戰(zhàn)。

團隊常常面臨著來自兩個維度的具體痛點：在本地開發(fā)階段，工程師們常常受限于HiL測試資源緊張、調(diào)試成本高昂、算法早期驗證困難等問題；而在規(guī)?；瘻y試階段，團隊又面臨著測試周期過長、CI/CD集成困難、資源利用不平衡等新的挑戰(zhàn)。這些痛點嚴重制約了自動駕駛技術(shù)的迭代速度和質(zhì)量保障。

本文將從這些實際研發(fā)痛點出發(fā)，系統(tǒng)闡述如何通過軟件在環(huán)（SiL）測試方法論，構(gòu)建覆蓋全研發(fā)周期的驗證體系。我們將分別針對本地化測試與云端測試兩大場景，深入分析其對應(yīng)的解決方案，為您展現(xiàn)一個完整的自動駕駛仿真驗證路徑。

行業(yè)痛點分析

本地化SiL測試痛點

在實際的自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)過程中，如果直接在硬件在環(huán)（HiL）階段才開始驗證算法，往往面臨：

測試資源緊張：HiL臺架昂貴且數(shù)量有限，測試排隊嚴重；

調(diào)試成本高：每次算法迭代可能會面臨硬件驅(qū)動環(huán)境的升級/部署，效率低；

接口適配復(fù)雜：不同算法框架、信號格式需要繁瑣的集成適配；

算法早期驗證困難：在模型層或算法邏輯層階段，缺乏高保真虛擬環(huán)境進行閉環(huán)驗證。

這些問題使得在自動駕駛算法早期開發(fā)階段，傳統(tǒng)HiL驗證方式難以滿足快速迭代、高效調(diào)試的研發(fā)需求。因此，團隊需要一個能夠脫離硬件依賴、支持敏捷開發(fā)、實現(xiàn)快速閉環(huán)驗證的本地化SiL測試環(huán)境。

云端高并發(fā)SiL測試痛點

在算法測試進入規(guī)?；A段后，團隊往往遇到如下瓶頸：

測試周期過長：本地資源有限，無法并發(fā)運行大量場景或算法版本。每輪算法迭代后的場景回歸需要數(shù)天甚至數(shù)周；

CI/CD集成困難：不同開發(fā)小組的測試流程與工具鏈不一致，缺乏統(tǒng)一調(diào)度。結(jié)果匯總分散，難以形成標準化的測試閉環(huán)；

成本與資源利用不平衡：HiL/本地測試設(shè)備閑置與過載并存。難以根據(jù)測試需求動態(tài)分配算力資源；

數(shù)據(jù)與報告分散：各測試節(jié)點生成的日志、指標和結(jié)果難以集中管理與分析。缺乏統(tǒng)一的質(zhì)量評估與可視化報告。

這些問題使得在規(guī)?；詣玉{駛算法驗證中，傳統(tǒng)本地化方式難以支撐高并發(fā)、多版本、跨團隊的驗證需求。 因此，團隊需要一個可以彈性擴展、集中管理、自動化執(zhí)行的云端SiL測試平臺。

全研發(fā)周期的SiL驗證方案優(yōu)勢

針對上述痛點，康謀aiSim可通過本地化與云端兩大解決方案，構(gòu)建完整的SiL驗證體系。該體系貫穿從算法開發(fā)到系統(tǒng)驗證的全流程，有效解決了研發(fā)各階段面臨的特定挑戰(zhàn)，助力團隊實現(xiàn)高效、可靠的自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)。

本地化SiL測試：極速迭代與高效驗證

基于aiSim靈活開放的架構(gòu)設(shè)計，開發(fā)者可以在本地快速構(gòu)建虛擬車輛與傳感器系統(tǒng)，實現(xiàn)算法閉環(huán)驗證與自動化測試，顯著縮短開發(fā)周期。

開放架構(gòu)，無縫集成

- 提供完整的API和SDK接口，支持自定義封裝算法輸入輸出，輕松對接現(xiàn)有開發(fā)環(huán)境和工具鏈；

- 傳感器信號與仿真數(shù)據(jù)接口從渲染引擎解耦，可獨立嵌入各類控制棧，提升集成便捷性。

高效調(diào)試，快速驗證

- 支持本地快速編譯、單步調(diào)試和變量追蹤，實現(xiàn)復(fù)雜場景的確定性復(fù)現(xiàn)，快速定位算法缺陷；

- 通過腳本驅(qū)動自動運行場景和批量回歸測試，提升測試效率；

- 兼容自定義評估體系，自動生成多維度性能報告，量化算法優(yōu)化效果。

高保真仿真，精準分析

- 集成高保真物理渲染引擎，實時呈現(xiàn)車輛動態(tài)與環(huán)境交互；

- 提供測試報告插件，支持多輪測試結(jié)果對比分析，助力數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀。

資產(chǎn)復(fù)用，端到端驗證

- 采用標準化接口，確保SiL測試資產(chǎn)可無縫遷移至HiL平臺；

- 全面兼容行業(yè)標準軟硬件生態(tài)，構(gòu)建完整的測試驗證路徑。

云端SiL測試：大規(guī)模并行與智能調(diào)度

基于容器化架構(gòu)的aiSim云端平臺，將本地驗證流程無縫擴展至云端。支持CI/CD集成、高并發(fā)仿真、自動化調(diào)度與集中數(shù)據(jù)分析，讓算法驗證從單點測試邁向大規(guī)模智能驗證體系。

彈性架構(gòu)，大規(guī)模并行

- 采用Docker容器化部署，確保測試環(huán)境一致性，實現(xiàn)任務(wù)秒級啟動；

- 深度集成Kubernetes等編排工具，智能調(diào)度數(shù)千節(jié)點并行測試，極大縮短回歸測試周期；

- 支持混合云部署模式，靈活適配現(xiàn)有IT基礎(chǔ)設(shè)施

CI/CD集成，自動化流程

- 提供標準化API，輕松嵌入現(xiàn)有CI/CD工具鏈；

- 支持自動觸發(fā)測試、版本回歸和結(jié)果回傳，實現(xiàn)測試流程自動化；

- 可配置測試模板與參數(shù)化任務(wù)，支持版本對比與性能趨勢分析。

Web端一體化操作（即將發(fā)布）

- 基于Web的免安裝操作，隨時隨地通過瀏覽器訪問仿真能力；

- 統(tǒng)一界面完成測試監(jiān)控、結(jié)果分析和報告生成，簡化工作流程；

- 提供企業(yè)級權(quán)限管理，支持多團隊安全協(xié)同工作。

總結(jié)

綜上可知，aiSim仿真平臺通過構(gòu)建完整的軟件在環(huán)（SiL）測試解決方案，系統(tǒng)性地解決了自動駕駛研發(fā)過程中的核心挑戰(zhàn)。它通過本地化方案為算法工程師提供了極速迭代的敏捷環(huán)境，又通過云端方案滿足了大規(guī)模、高并發(fā)驗證對效率、規(guī)模和可靠性的極致要求。

這統(tǒng)一、開放且可擴展的平臺，旨在幫助團隊在追求極致的創(chuàng)新速度與保障絕對的系統(tǒng)可靠性之間取得完美平衡，最終釋放自動駕駛研發(fā)的全部潛能。