在自動駕駛技術(shù)邁向 L4 及更高階別的進程中，仿真測試已成為算法迭代、功能驗證與安全合規(guī)的核心支撐。其中，測試場景的真實性、多樣性與可擴展性直接決定了仿真測試的有效性 —— 傳統(tǒng)場景生成方式依賴人工建模與有限真實數(shù)據(jù)采集，不僅耗時耗力，更難以覆蓋極端工況與長尾場景。隨著 3D 高斯?jié)姙R（3DGS）、神經(jīng)輻射場（NeRF）等技術(shù)的崛起，自動駕駛仿真場景生成正迎來從 "手動構(gòu)建" 到 "智能重建" 的革命性轉(zhuǎn)變。本文將系統(tǒng)解析當(dāng)前主流場景生成方法，深度拆解技術(shù)演進邏輯，并介紹康謀 aiSim 3DGS 方案如何實現(xiàn)場景生成的全流程閉環(huán)，為自動駕駛研發(fā)提供高效、高保真的解決方案。

一、自動駕駛仿真場景生成的核心挑戰(zhàn)與技術(shù)演進

（一）傳統(tǒng)場景生成方法的痛點

早期自動駕駛仿真場景生成主要依賴兩種路徑：一是工程師手動搭建虛擬場景，通過物理引擎配置道路、交通參與者與環(huán)境參數(shù)；二是基于真實路測數(shù)據(jù)進行簡單復(fù)刻，形成開環(huán)測試用例。這兩種方式均存在難以逾越的瓶頸：

• 效率極低 ：復(fù)雜場景手動建模需數(shù)月時間，且無法快速適配不同測試需求；
• 泛化能力弱 ：真實路測數(shù)據(jù)受限于采集范圍，難以覆蓋暴雨、暴雪、極端視角等特殊工況；
• 領(lǐng)域差距顯著 ：即便采用光追渲染，虛擬場景與真實環(huán)境在視覺細(xì)節(jié)、物理特性上仍存在 "domain gap"，導(dǎo)致測試結(jié)果可信度不足；
• 可編輯性差 ：修改傳感器配置、交通流密度等參數(shù)需重新建?；虿杉瘮?shù)據(jù)，無法支持閉環(huán)迭代測試。

（二）技術(shù)演進：從物理建模到神經(jīng)重建的跨越

隨著人工智能與計算機視覺技術(shù)的發(fā)展，場景生成方法逐步轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動的神經(jīng)重建模式，核心技術(shù)路徑經(jīng)歷了三個階段：

1. 傳統(tǒng)物理渲染階段 ：依賴 UE、Unity 等引擎構(gòu)建虛擬場景，優(yōu)勢是支持靈活編輯，但真實性依賴人工調(diào)校，難以還原真實道路的復(fù)雜細(xì)節(jié)；
2. NeRF 神經(jīng)輻射場階段 ：通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間坐標(biāo)與圖像色彩、密度的映射關(guān)系，實現(xiàn)高保真場景重建，但計算成本極高，渲染速度慢且不支持實時編輯；
3. 3DGS 高斯?jié)姙R階段 ：將場景離散為攜帶位置、協(xié)方差矩陣、不透明度等信息的 3D 高斯點，兼具 NeRF 的高保真特性與實時渲染能力，成為當(dāng)前最具工程價值的場景生成技術(shù)。

二、主流自動駕駛仿真場景生成方法解析

（一）三類核心生成方法對比

當(dāng)前行業(yè)主流的場景生成方法可分為真實采集數(shù)據(jù)復(fù)刻、神經(jīng)重建生成、純仿真合成三類，其技術(shù)特性與適用場景各有側(cè)重：

其中，神經(jīng)重建生成方法憑借 "真實還原 + 靈活編輯" 的雙重優(yōu)勢，成為平衡測試可信度與效率的最優(yōu)解，而 3DGS 技術(shù)因其更優(yōu)的實時性能與工程適配性，逐漸成為該路徑的主流選擇。

（二）3DGS 神經(jīng)重建：場景生成的最優(yōu)技術(shù)路徑

3DGS 場景生成的核心流程可分為四大環(huán)節(jié)，實現(xiàn)從原始數(shù)據(jù)到可用仿真場景的全鏈路轉(zhuǎn)化：

1. 多源數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化輸入 ：采集相機圖像、激光雷達點云、自車運動數(shù)據(jù)等多模態(tài)信息，通過 aiData 等工具鏈完成格式統(tǒng)一、時間戳同步與坐標(biāo)系對齊，解決數(shù)據(jù)異構(gòu)問題；
2. 場景預(yù)處理優(yōu)化 ：包括 3D 自動標(biāo)注（識別車輛、行人等目標(biāo)并生成 3D 邊界框）、2D 語義分割（優(yōu)化場景細(xì)節(jié)）、相機位姿校準(zhǔn)（確?？臻g坐標(biāo)準(zhǔn)確性），為重建提供 "干凈數(shù)據(jù)"；
3. 神經(jīng)重建模型訓(xùn)練 ：融合 NeRF 的幾何泛化能力與 3DGS 的實時特性，通過 T-S 結(jié)構(gòu)將深度、法線等監(jiān)督信號遷移至高斯參數(shù)優(yōu)化，結(jié)合 LiDAR 深度約束提升建模精度；
4. 場景驗證與編輯 ：通過 DEVIANT 算法（校驗幾何精度）與 Mask2Former 算法（驗證像素一致性）雙重驗證，確保場景與真實環(huán)境一致；支持添加交通流、模擬極端天氣、配置傳感器等靈活編輯。

這一流程既保留了真實場景的高可信度，又具備純仿真合成的靈活擴展性，完美解決了傳統(tǒng)方法的核心痛點。

三、康謀 aiSim 3DGS 方案：重新定義場景生成的工程標(biāo)準(zhǔn)

康謀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染自動駕駛仿真方案，將 3DGS 神經(jīng)重建技術(shù)從實驗室推向工程落地，構(gòu)建起 "數(shù)據(jù)采集 - 場景重建 - 仿真測試" 的全流程閉環(huán)。

（一）核心技術(shù)突破：四大創(chuàng)新打造高保真場景生成能力

1. 全棧自動化工具鏈 ：從數(shù)據(jù)采集到場景輸出實現(xiàn)端到端自動化，僅需 1 天即可完成傳統(tǒng)方法 3-6 個月的數(shù)字孿生構(gòu)建工作，大幅降低時間成本；
2. 混合式渲染引擎 ：原生集成生產(chǎn)級仿真軟件 aiSim，融合神經(jīng)重建與物理渲染優(yōu)勢，既還原真實場景細(xì)節(jié)，又支持暴雨、暴風(fēng)雪、地面積水等多樣化環(huán)境模擬；
3. 多模態(tài)傳感器兼容 ：全面覆蓋攝像頭、激光雷達（LiDAR）、毫米波雷達等主流傳感器，支持自定義傳感器配置，滿足復(fù)雜感知系統(tǒng)測試需求；
4. 極端視角泛化能力 ：支持偏離原始采集軌跡最遠(yuǎn)達 3 米的新視角生成，通過 Difix 技術(shù)增強圖像質(zhì)量，解決極端工況下的場景覆蓋難題。

（二）場景生成的全流程閉環(huán)優(yōu)勢

康謀 aiSim 3DGS 方案通過五大環(huán)節(jié)實現(xiàn)場景生成與仿真測試的無縫銜接：

1. 數(shù)據(jù)輸入兼容 ：支持 Waymo 開源數(shù)據(jù)集、第三方采集數(shù)據(jù)等多種輸入形式，通過標(biāo)準(zhǔn)化工具鏈解決多源數(shù)據(jù)異構(gòu)問題；
2. 高精度重建 ：基于 3DGS 技術(shù)實現(xiàn)靜態(tài)場景的高保真重建，剔除動態(tài)物體干擾，同時保留道路、建筑等細(xì)節(jié)的精準(zhǔn)還原；
3. 動態(tài)場景增強 ：內(nèi)置 2000+3D 資產(chǎn)庫，可靈活添加車輛、行人、交通信號燈等動態(tài)元素，支持基于 OpenSCENARIO 1.2 構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)場景；
4. 多維度驗證 ：通過 Waymo 數(shù)據(jù)集量化驗證，在 3D 目標(biāo)檢測任務(wù)中 AP 3D 值表現(xiàn)優(yōu)異，像素分類一致性達 90% 以上，有效消除領(lǐng)域差距；
5. 閉環(huán)仿真測試 ：支持 SiL、HiL、DiL 等多種測試模式，即便在偏離原始軌跡的全新路徑上，仍能實現(xiàn)自動駕駛系統(tǒng)的穩(wěn)定閉環(huán)測試。

（三）案例實證：從技術(shù)優(yōu)勢到業(yè)務(wù)成效

在實際應(yīng)用中，康謀 aiSim 3DGS 方案已為歐洲乘用車 OEM、日本 EV OEM 等客戶創(chuàng)造顯著價值：

• 數(shù)字孿生構(gòu)建時間從 3-6 個月縮短至 1 天，研發(fā)效率提升 95% 以上；
• 人工標(biāo)注成本降低至原預(yù)算的 5% 以下，大幅減少人力投入；
• 支持傳感器配置快速迭代，無需重復(fù)采集數(shù)據(jù)，測試成本降低 40%；
• 覆蓋泊車、高速公路、城市道路、越野等多種 ODDs 場景，滿足全場景測試需求。

四、結(jié)語

自動駕駛仿真測試場景的生成質(zhì)量，直接決定了自動駕駛系統(tǒng)的研發(fā)效率與安全水平。從傳統(tǒng)手動建模到 3DGS 神經(jīng)重建，場景生成技術(shù)的演進本質(zhì)上是 "真實性" 與 "靈活性" 的平衡過程?？抵\ aiSim 3DGS 方案通過技術(shù)創(chuàng)新實現(xiàn)了這一平衡，既保留了真實場景的高可信度，又具備靈活編輯與極端工況覆蓋能力，為自動駕駛研發(fā)提供了高效、可靠的仿真測試基礎(chǔ)。

審核編輯 黃宇