免费获取 | SimData高保真虚拟数据集开源发布，兼容nuScenes，开箱即用！

尊敬的行业伙伴：

在自动驾驶技术的迭代进程中，高质量数据集是驱动感知算法突破的核心要素。然而，真实道路数据采集面临着成本高、标注周期长、极端场景覆盖率低及安全约束严格等行业痛点，已成为制约研发效率的关键瓶颈。

在此背景下，基于高保真仿真技术构建的SimData自动驾驶虚拟数据集，以“低成本、高保真、场景全”的核心优势，为行业提供了高效的解决方案。

为此，康谋依托自身技术积淀打造了开源的优质数据集，文末可免费获取，后续还将推出详细数据集介绍及评测报告文章，欢迎持续关注！

数据集简介

SimData是基于aiSim高保真仿真平台生成的专业自动驾驶数据集，通过康谋专属aiSim2nuScenes自动化工具，实现了与经典真实数据集nuScenes的“无缝对接”——无论是视觉、雷达还是激光雷达等多源传感器数据，都能一键转换为nuScenes兼容格式，直接适配各类主流感知模型的训练与测试需求。

当前版本数据集含15类地图、45个细分场景（覆盖高速、城区、环岛、停车场等），涵盖Car、Van、Pedestrian等10类交通参与者，单相机数据超18000帧，采用“每10帧抽1关键帧”策略提升利用效率。数据已完成图像TGA格式转JPG、雷达LAS格式转BIN等全自动化处理，符合nuScenes数据格式，开箱即用。

后续我们还会不断更新，添加更多场景和素材，欢迎持续关注！

数据集价值

经实际验证，SimData数据集在性能真实性、场景泛化性与研发经济性三大维度体现了极高的价值。

性能贴近真实，训练成果可靠：基于BEVFormer测试显示，SimData训练模型的mAP达0.446、NDS达0.428，性能与nuScenes真实数据训练结果高度趋近。其跨域迁移能力突出：虚拟数据训练的模型可适配真实场景，真实数据训练的模型无需适配即可处理SimData，核心类别检测精度偏差小于5%。

提升泛化能力，突破数据局限：以真实数据模型为基础，经SimData微调后，模型泛化能力可提升15%以上。同时，它能灵活生成暴雨、施工、连环追尾等极端场景数据，突破真实采集的时空与安全限制，为算法鲁棒性优化提供关键支撑。

大幅降低成本，提升研发效率：相较于传统真实数据采集，SimData可使数据获取成本降低60%以上。全自动化处理与nuScenes兼容特性，无需额外开发适配，助力研发团队快速启动模型训练，缩短算法迭代周期。

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此外，为帮助大家充分发挥SimData的价值，我们后续将推出深度文章，从技术细节到实践应用全面拆解，系统性介绍了从仿真数据导出 → 自动化格式转换 → 数据集结构构建 → 感知模型训练与评测的完整流程！敬请期待，欢迎持续关注康谋自动驾驶公众号！

▍关于康谋科技

康谋是一家自动驾驶解决方案供应商（前身是虹科自动驾驶事业部）。

我们以数据为驱动力，提供高性能的数据采集、记录、传输方案，针对各种驾驶场景进行精准的仿真模拟，以及对大量自动驾驶数据进行高效、高质量处理。我们的一站式服务能够满足自动驾驶领域研发测试的全流程需求。

通过深入了解客户需求，结合行业最新技术和趋势，我们致力于为客户提供最适配的自动驾驶解决方案，助力客户在自动驾驶领域取得更大突破。