康謀自動(dòng)駕駛文章

• 生成式 AI 重塑自動(dòng)駕駛仿真：4D 場(chǎng)景生成技術(shù)的突破與實(shí)踐2025-08-06 11:20

  

  生成式AI驅(qū)動(dòng)的4D場(chǎng)景技術(shù)正解決傳統(tǒng)方法效率低、覆蓋不足等痛點(diǎn)，如何通過NeRF、3D高斯?jié)姙R等技術(shù)實(shí)現(xiàn)高保真動(dòng)態(tài)建模？高效生成極端天氣等長(zhǎng)尾場(chǎng)景？本文為您系統(tǒng)梳理AI驅(qū)動(dòng)的4D場(chǎng)景生成體系及其在自動(dòng)駕駛仿真中的實(shí)踐價(jià)值。

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• 大成建設(shè)（Taisei）圖像數(shù)據(jù)隱私保護(hù)與AI開發(fā)協(xié)同案例解析2025-07-30 10:23

  

  基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型下的圖像數(shù)據(jù)隱私保護(hù)與AI開發(fā)難題，本文以Taisei公司為例，詳解客戶實(shí)際需求，匹配隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)效用完美均衡的深度自然匿名化方案，推動(dòng)其人工智能的開發(fā)。

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• 惡劣工況下的ADAS多源傳感器數(shù)據(jù)采集：從硬件抗干擾到算法泛化2025-07-23 10:55

  

  惡劣工況下的ADAS數(shù)據(jù)采集是提升算法泛化能力和邊緣案例覆蓋的關(guān)鍵。然而如何保障采集可靠性與數(shù)據(jù)質(zhì)量？下文從硬件支撐、數(shù)據(jù)同步與采集等方面為您詳細(xì)闡述 朋友圈和社群文案：

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• 破解數(shù)據(jù)瓶頸：智能汽車合成數(shù)據(jù)架構(gòu)與應(yīng)用實(shí)踐2025-07-16 10:31

  

  合成數(shù)據(jù)因可控等特性，已成為智能汽車感知系統(tǒng)數(shù)據(jù)成本高、場(chǎng)景覆蓋不足等困境的突破方向！。本文探討其體系原則、分層結(jié)構(gòu)，聚焦艙外道路感知與艙內(nèi)乘員識(shí)別場(chǎng)景，闡述生成流程與實(shí)踐，助力感知系統(tǒng)開發(fā)！

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• 康謀分享 | 物理級(jí)傳感器仿真：破解自動(dòng)駕駛長(zhǎng)尾場(chǎng)景驗(yàn)證難題2025-07-09 09:36

  

  本文聚焦物理級(jí)仿真，剖析攝像頭光學(xué)建模、CMOS 光電轉(zhuǎn)換、激光雷達(dá)高斯光束與衰減建模，解讀 ASAM OpenMATERIAL 3D 標(biāo)準(zhǔn)，以構(gòu)建可信仿真閉環(huán)，助力算法驗(yàn)證與高階智駕落地。

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• 康謀分享 | 基于多傳感器數(shù)據(jù)的自動(dòng)駕駛仿真確定性驗(yàn)證2025-07-02 13:17

  

  自動(dòng)駕駛仿真測(cè)試中，游戲引擎的底層架構(gòu)可能會(huì)帶來非確定性的問題，侵蝕測(cè)試可信度。如何通過專業(yè)仿真平臺(tái)，在多傳感器配置與極端天氣場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)測(cè)試數(shù)據(jù)零差異？確定性驗(yàn)證方案已成為自動(dòng)駕駛研發(fā)的關(guān)鍵突破口！

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• 方案分享 | ARXML 規(guī)則下 ECU 總線通訊與 ADTF 測(cè)試方案2025-06-25 09:53

  

  汽車電子開發(fā)新進(jìn)展：ARXML 規(guī)則與 ADTF 框架結(jié)合，實(shí)現(xiàn) ECU 總線通訊高效測(cè)試

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• 康謀分享| 揭秘C-NCAP ：合成數(shù)據(jù)如何助力攻克全球安全合規(guī)難關(guān)？2025-06-18 10:07

  

  C-NCAP 2024新規(guī)將DMS、RFR納入評(píng)分體系，推動(dòng)中國(guó)汽車安全從被動(dòng)向主動(dòng)轉(zhuǎn)型。車企面臨成本、惡劣環(huán)境可靠性等挑戰(zhàn)。如何通過虛擬仿真和合成數(shù)據(jù)技術(shù)，助力車企大幅提升驗(yàn)證效率，滿足合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)？

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• 康謀方案 | 高精LiDAR+神經(jīng)渲染3DGS的完美融合實(shí)踐2025-06-11 13:51

  

  在自動(dòng)駕駛仿真測(cè)試剛需下，數(shù)字孿生成提升保真度關(guān)鍵。本文介紹傳統(tǒng)與前沿結(jié)合的構(gòu)建流程，先通過數(shù)據(jù)采集、點(diǎn)云聚合等完成高精地圖重建，再以NeRF+3DGS實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重建，降本增效，為仿真注入真實(shí)感，重塑測(cè)試范式。

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• 干貨分享 | 從云端到單機(jī)的數(shù)據(jù)匿名化全攻略2025-06-04 09:53

  

  在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策時(shí)代，企業(yè)面臨隱私合規(guī)與數(shù)據(jù)利用的雙重挑戰(zhàn)（如PIPL、GDPR等隱私規(guī)定要求）。如何在聚焦效率與合規(guī)平衡，助力汽車、零售等行業(yè)在保護(hù)敏感信息的同時(shí)，安全釋放視頻數(shù)據(jù)價(jià)值，破解數(shù)據(jù)處理的合規(guī)與業(yè)務(wù)增長(zhǎng)難題

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