行业痛点:传统实车测试的局限性
随着L4级自动驾驶技术发展,行业面临两大挑战:
测试效率瓶颈:需完成16亿公里路测(超10年周期)
极端场景缺失:80%高风险场景无法复现(如极端天气、复杂路况)
康谋科技推出的aiSim端到端仿真平台,通过"虚拟场景无限生成+虚实闭环融合"方案,将极端场景覆盖率提升至95%,为自动驾驶安全落地构建数字化屏障。
核心优势:对标国际的五大技术突破
1. 全球首个ASIL-D认证的仿真平台
功能安全标杆:通过ISO 26262汽车电子最高安全等级认证
确定性仿真引擎:保证测试结果100%可复现,满足车规级开发需求
2. 物理级传感器仿真能力
多模态感知融合:
20+摄像头(含红外/夜视)
10+毫米波/激光雷达
支持NeRF/3D高斯渲染技术
环境交互建模:
精确模拟暴雨/暴雪/浓雾等极端天气
动态光影计算(日照角度/阴影变化)
3. 开放式开发生态
模块化接口:提供C++/Python SDK,兼容ROS/ROS2等主流框架
场景编辑工具链:
3D资产库(车辆/行人/道路设施)
AI驱动的场景生成器(Domain Randomization)
支持NeRF神经辐射场建模
4. 端到端训练赋能
合成数据工厂:
低光照行人检测数据增强
雨雪天气车道线识别训练集
传感器标定实验室:
多传感器时间同步校准
强光/暗光环境响应测试
5. 全场景覆盖能力
数字孪生环境
高速公路(100km/h+场景)
城市场景(十字路口/环岛)
停车场(低速泊车)
ODD扩展性:支持从L2到L4的全域自动驾驶验证
对比分析:主流仿真平台技术参数
| 维度 | aiSim | 行业竞品A | 行业竞品B |
| 安全认证 | ASIL-D | ISO 27001 | 无专项认证 |
| 物理引擎精度 | 基于物理定律建模 | 简化物理模型 | 纯数据驱动 |
| 传感器支持数量 | 20+摄像头/10+雷达 | 8摄像头/5雷达 | 12摄像头/8雷达 |
| 场景生成效率 | AI实时生成(秒级) | 手动配置(小时级) | 预设库调用 |
| 认证场景覆盖率 | 95%极端场景覆盖 | 70%典型场景覆盖 | 50%基础场景覆盖 |
应用场景:加速自动驾驶研发迭代
1. 算法验证
自动泊车(APA/HPA)
城市NOA导航
突发障碍物响应
2. 传感器优化
LiDAR点云噪声抑制
摄像头HDR处理
多传感器时间同步
3. 数据闭环
仿真数据标注自动化(90%+准确率)
数据增强流水线
模型训练效果验证
技术亮点:为何选择aiSim?
确定性仿真:相同输入永远产生相同输出,消除测试变量干扰
混合现实模式:支持虚拟场景与真实传感器数据叠加
云原生架构:支持千节点分布式仿真集群
合规性保障:内置功能安全开发流程模板
行业应用案例
某头部车企通过aiSim:
缩短L3级自动驾驶认证周期60%
发现3类传统测试未暴露的边缘场景
降低实车测试成本45%
审核编辑 黄宇
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