行業(yè)痛點(diǎn)：傳統(tǒng)實(shí)車測(cè)試的局限性

隨著L4級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展，行業(yè)面臨兩大挑戰(zhàn)：

測(cè)試效率瓶頸：需完成16億公里路測(cè)（超10年周期）

極端場(chǎng)景缺失：80%高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景無(wú)法復(fù)現(xiàn)（如極端天氣、復(fù)雜路況）

康謀科技推出的aiSim端到端仿真平臺(tái)，通過(guò)"虛擬場(chǎng)景無(wú)限生成+虛實(shí)閉環(huán)融合"方案，將極端場(chǎng)景覆蓋率提升至95%，為自動(dòng)駕駛安全落地構(gòu)建數(shù)字化屏障。

核心優(yōu)勢(shì)：對(duì)標(biāo)國(guó)際的五大技術(shù)突破

1. 全球首個(gè)ASIL-D認(rèn)證的仿真平臺(tái)

功能安全標(biāo)桿：通過(guò)ISO 26262汽車電子最高安全等級(jí)認(rèn)證

確定性仿真引擎：保證測(cè)試結(jié)果100%可復(fù)現(xiàn)，滿足車規(guī)級(jí)開(kāi)發(fā)需求

2. 物理級(jí)傳感器仿真能力

多模態(tài)感知融合：

20+攝像頭（含紅外/夜視）

10+毫米波/激光雷達(dá)

支持NeRF/3D高斯渲染技術(shù)

環(huán)境交互建模：

精確模擬暴雨/暴雪/濃霧等極端天氣

動(dòng)態(tài)光影計(jì)算（日照角度/陰影變化）

3. 開(kāi)放式開(kāi)發(fā)生態(tài)

模塊化接口：提供C++/Python SDK，兼容ROS/ROS2等主流框架

場(chǎng)景編輯工具鏈：

3D資產(chǎn)庫(kù)（車輛/行人/道路設(shè)施）

AI驅(qū)動(dòng)的場(chǎng)景生成器（Domain Randomization）

支持NeRF神經(jīng)輻射場(chǎng)建模

4. 端到端訓(xùn)練賦能

合成數(shù)據(jù)工廠：

低光照行人檢測(cè)數(shù)據(jù)增強(qiáng)

雨雪天氣車道線識(shí)別訓(xùn)練集

傳感器標(biāo)定實(shí)驗(yàn)室：

多傳感器時(shí)間同步校準(zhǔn)

強(qiáng)光/暗光環(huán)境響應(yīng)測(cè)試

5. 全場(chǎng)景覆蓋能力

數(shù)字孿生環(huán)境

高速公路（100km/h+場(chǎng)景）

城市場(chǎng)景（十字路口/環(huán)島）

停車場(chǎng)（低速泊車）

ODD擴(kuò)展性：支持從L2到L4的全域自動(dòng)駕駛驗(yàn)證

對(duì)比分析：主流仿真平臺(tái)技術(shù)參數(shù)

應(yīng)用場(chǎng)景：加速自動(dòng)駕駛研發(fā)迭代

1. 算法驗(yàn)證

自動(dòng)泊車（APA/HPA）

城市NOA導(dǎo)航

突發(fā)障礙物響應(yīng)

2. 傳感器優(yōu)化

LiDAR點(diǎn)云噪聲抑制

攝像頭HDR處理

多傳感器時(shí)間同步

3. 數(shù)據(jù)閉環(huán)

仿真數(shù)據(jù)標(biāo)注自動(dòng)化（90%+準(zhǔn)確率）

數(shù)據(jù)增強(qiáng)流水線

模型訓(xùn)練效果驗(yàn)證

技術(shù)亮點(diǎn)：為何選擇aiSim？

確定性仿真：相同輸入永遠(yuǎn)產(chǎn)生相同輸出，消除測(cè)試變量干擾

混合現(xiàn)實(shí)模式：支持虛擬場(chǎng)景與真實(shí)傳感器數(shù)據(jù)疊加

云原生架構(gòu)：支持千節(jié)點(diǎn)分布式仿真集群

合規(guī)性保障：內(nèi)置功能安全開(kāi)發(fā)流程模板

行業(yè)應(yīng)用案例

某頭部車企通過(guò)aiSim：

縮短L3級(jí)自動(dòng)駕駛認(rèn)證周期60%

發(fā)現(xiàn)3類傳統(tǒng)測(cè)試未暴露的邊緣場(chǎng)景

降低實(shí)車測(cè)試成本45%

審核編輯 黃宇