自动驾驶仿真测试
随着自动驾驶技术向 L4/L5 级迈进，行业正加速推进乘用车、商用车、物流等场景的规模化落地。然而，如何在复杂多变的真实交通环境中确保系统的安全性、可靠性与合规性，仍是车企、科技公司及监管机构共同面临的难题。据行业测算，一套成熟的自动驾驶系统需完成数十亿公里的道路测试，而仅依赖传统实车路测不仅耗时耗资，更难以复现极端场景，导致技术验证效率低下且风险不可控。
在自动驾驶商业化落地的“最后一公里”，端到端仿真测试已从辅助工具升级为核心竞争力壁垒，助力企业以更低风险、更高效率实现安全可靠的技术交付。
仿真置信度
一致性&可复现
场景覆盖度
测试效率
数据安全与合规
多模态验证复杂
产品概览
aiSim6 高保真仿真测试平台
产品定位：面向ADAS/AD验证的高保真虚拟测试平台，覆盖SiL/HiL/ViL/DiL在环测试。
产品概况
- 产品简介： 确定性仿真与物理级传感器模拟，场景输出像素级一致。内置5000+ 3D资产，全球首个ISO 26262 ASIL-D认证平台
- 适用场景：AEB/NOA验证、感知算法回归、传感器融合、Corner Case复现、极端天气测试、SiL/HiL闭环、NCAP法规验证
- 适配客户： 车企研究院、Tier1、自动驾驶公司、高校科研团队
多总线视频采集时间同步方案
产品定位：Anyverse 舱内合成数据仿真平台
产品概况
- 产品简介： 通过仿真生成高质量、统计平衡的测试数据，覆盖多样化场景与人物特征，支持人体生物力学建模与隐私合规
- 适用场景：驾驶员监控（DMS）、乘员监控（OMS）、儿童存在检测、RGB-IR仿真、雷达仿真、安全带检测、周围环境互动检测
- 适配客户： 需进行DMS/OMS开发与Euro NCAP验证的OEM、Tier1供应商、舱内算法团队
ADAS HiL测试3DGS神经仿真落地分析报告
本报告揭示3DGS如何将Domain Gap降至5%以下，带来超30倍ROI！
相关方案
从SiL到HiL，从场景到桌面，构建高效协同的验证闭环
软件在环（SiL）测试方案
方案定位：面向算法早期开发，通过虚拟环境实现快速迭代验证。
方案概况
- 方案简介：端到端本地仿真解决方案，快速构建虚拟车辆与传感器系统，实现算法闭环验证、自动化批量回归测试，显著缩短算法迭代周期
- 适用场景：算法早期开发、CI/CD自动化测试
- 适配客户：L2+至L4级算法团队、追求研发效率的OEM及供应商
硬件在环（HiL）测试方案
方案定位：面向系统集成，以高保真数据注入解决软硬验证断层。
方案概况
- 方案简介：基于中间件直连算法与域控，实现低延迟高保真数据注入，实现虚拟环境下实车级系统验证，解决链路复杂、保真不足等痛点
- 适用场景：域控制器集成、硬件性能验证、法规测试
- 适配客户：系统集成与硬件验证团队、需合规认证的OEM及供应商
高保真自动驾驶场景重建方案
方案定位：为仿真测试高效构建高保真数字场景资产
方案概况
- 方案简介：融合 NeRF/3DGS 神经渲染技术，1天将路采数据转化为高保真数字孪生场景，支持动态交通流与标准场景构建，为感知算法提供高置信度测试环境
- 适用场景：路采场景复现、合成数据生成、新传感器预研
- 适配客户：感知算法团队、场景库建设者、需海量数据的研发部门
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