当前自动驾驶测试进入 “效率与安全双提升” 关键阶段：行业数据显示，传统实车路测需累计 16 亿公里才能验证 L4 级自动驾驶安全性，耗时超 10 年；同时，80% 的极端场景因 “低概率、高风险” 难以通过实车复现。
康谋自动驾驶仿真测试方案，通过 “虚拟场景无限生成 + 虚实闭环深度融合”，大幅缩短测试周期，极端场景覆盖率提升至 95%，为自动驾驶安全落地筑起 “数字防护墙”。
降本增效
方案成本降低30%，研发测试效率提升50%
高保真实时仿真
感知召回率98.51%超越真实世界，PCIe注入延迟≤1ms，同步精度≤1μs
合规认证保障
全球首个ISO 26262 ASIL D认证仿真平台，全链路可追溯
方案选型
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
方案优势
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！
全栈方案破解测试效率与安全难题
从软件验证到硬件闭环，从场景复现到神经网络重建 →