尊敬的行業(yè)伙伴：在自動駕駛技術(shù)的迭代進(jìn)程中，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是驅(qū)動感知算法突破的核心要素。然而，真實道路數(shù)據(jù)采集面臨著成本高、標(biāo)注周期長、極端場景覆蓋率低及安全約束嚴(yán)格等行業(yè)痛點，已成為制約研發(fā)效率的關(guān)鍵瓶頸。在此背景下，基于高保真仿真技術(shù)構(gòu)建的SimData自動駕駛虛擬數(shù)據(jù)集，以“低成本、高保真、場景全”的核心優(yōu)勢，為行業(yè)提供了高效的解決方案。為此，康謀依托自

01引言隨著自動駕駛功能復(fù)雜度的指數(shù)級增長，單純依賴道路測試進(jìn)行驗證的成本高昂、周期漫長且無法窮盡所有可能的邊緣場景。仿真測試因此成為研發(fā)流程中不可或缺的一環(huán)，它能夠以低成本、高效率的方式大規(guī)模生成和復(fù)現(xiàn)高風(fēng)險的“邊緣案例”與“關(guān)鍵場景”，從而加速算法的迭代與驗證。然而，仿真的價值完全取決于其結(jié)果的置信度。一個高置信度的仿真平臺，其輸出應(yīng)在統(tǒng)計意義上與真實世

ADAS/AD數(shù)據(jù)采集與高性能車載計算解決方案隨著智慧工地與無人化施工技術(shù)的推進(jìn)，隧道施工裝備的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為行業(yè)焦點。近期，在和眾多該類客戶的溝通過程中，我們觀察到了一些被頻繁提到的客戶需求和場景痛點，針對于此，以隧道運(yùn)輸設(shè)備——MSV膠輪車為例，本文為該類客戶量身定制了一套高性能多模態(tài)數(shù)據(jù)

引言自動駕駛技術(shù)正加速重塑未來交通格局，成為全球科技與產(chǎn)業(yè)競爭的核心賽道。然而，技術(shù)迭代的背后，數(shù)據(jù)搜集與隱私保護(hù)的矛盾日益凸顯。自動駕駛系統(tǒng)的研發(fā)與測試高度依賴海量真實場景視覺數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在捕捉復(fù)雜交通環(huán)境的同時，不可避免地涉及過往行人和車輛的個人身份信息

尊敬的行業(yè)伙伴：當(dāng)仿真測試的精度與效率難以兼得，當(dāng)數(shù)據(jù)采集的成本與覆蓋形成矛盾，當(dāng)數(shù)據(jù)閉環(huán)的流程協(xié)同成為瓶頸——我們意識到，智能駕駛的下一程，需要聽見更多來自一線真實的聲音。為此，康謀發(fā)起了專項調(diào)研，旨在厘清行業(yè)在仿真測試、數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)閉環(huán)三大方向上面臨的核心挑戰(zhàn)與真實瓶頸，希望能為同行者描繪一幅清晰的技術(shù)攻堅“路線圖”。為確保問卷數(shù)據(jù)的真實性和有效

隨著端到端自動駕駛架構(gòu)的興起，傳統(tǒng)基于規(guī)則的仿真測試正面臨“真實感不足”與“場景泛化難”的雙重挑戰(zhàn)。本文深入解析康謀推出的雙模態(tài)仿真測試解決方案：一方面依托aiSim提供確定性的物理級傳感器建模；另一方面通過WorldExtractor實現(xiàn)基于3DGS

3DGS與4DGS的核心應(yīng)用實踐與技術(shù)突破！全球農(nóng)業(yè)正面臨糧食需求增長、可持續(xù)發(fā)展壓力及勞動力短缺等多重挑戰(zhàn)，農(nóng)業(yè)機(jī)器人已從未來愿景變?yōu)楝F(xiàn)實應(yīng)用。真實環(huán)境中測試農(nóng)業(yè)機(jī)器人成本高、周期長且存在安全風(fēng)險，機(jī)器人仿真技術(shù)通過構(gòu)建數(shù)字孿生環(huán)境，可提前規(guī)避錯誤，成為農(nóng)業(yè)機(jī)器人研發(fā)落地的關(guān)鍵支撐，但農(nóng)業(yè)場景

在高校自動駕駛實驗室里，團(tuán)隊可能常以BEV（Bird’s-EyeView）感知架構(gòu)為研究主線。旨在通過相機(jī)陣列和激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)，在空間上重建統(tǒng)一的車周環(huán)境，為下游檢測、分割提供高精度“語義地圖”。然而，一旦相機(jī)間的時間同步存在幾十毫秒及以上的

作為智能汽車產(chǎn)業(yè)智能化、全球化發(fā)展的重要行業(yè)盛會，2025年11月6日，第六屆ASAM中國區(qū)域大會在上海圓滿舉辦。大會以“數(shù)據(jù)驅(qū)動標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)——構(gòu)建智能汽車全球新生態(tài)”為主題，匯聚國內(nèi)外整車企業(yè)、零部件供應(yīng)商、科技公司及行業(yè)專家，共探先進(jìn)數(shù)據(jù)與仿真技術(shù)融合、ASAM國際標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用等核心熱點?？抵\受邀參會并深度參與交流，憑借技術(shù)硬實力斬獲“自動駕駛仿真技術(shù)獎”，盡

01前言在自動駕駛感知系統(tǒng)的研發(fā)過程中，模型的性能高度依賴于大規(guī)模、高質(zhì)量的感知數(shù)據(jù)集。目前業(yè)界常用的數(shù)據(jù)集包括KITTI、nuScenes、WaymoOpenDataset等，它們?yōu)樽詣玉{駛算法的發(fā)展奠定了重要基礎(chǔ)。然而，構(gòu)建真實世界的感知數(shù)據(jù)集并非