方案应用：仿真合成数据生成
应用背景
随着智能网联与无人驾驶技术在全球范围内加速落地，自动驾驶领域迎来了前所未有的发展机遇。在这一背景下，AI 感知模型，特别是 BEV、Transformer 等大模型对数据的需求量呈指数级增长，数据已成为推动自动驾驶技术进步的核心要素。然而，当前自动驾驶研发面临着诸多严峻挑战。
- 真实路测永远无法穷尽所有危险的边缘场景，而这些低频但致命的场景是决定自动驾驶安全上限的关键。；
- 一支路测车队每天的成本是天文数字，采集回来的数据还要经过漫长的清洗和标注，流程低效；
- 采集包含驾驶员疲劳状态、乘客行为、特别是儿童存在检测（CPD）的真实数据，面临极其严格的隐私法规和伦理挑战。
在此背景下，构建一个 “可信、高效、自动化” 的合成数据生成与管理平台迫在眉睫，从而直击真实数据采集成本高、周期长、覆盖率低等三大核心痛点。
解决方案
本方案旨在打造 “可信、高效、自动化” 的合成数据生成与管理平台。它解决真实数据采集成本高、周期长、覆盖率低问题，还应对数据饥饿、Corner Case 黑洞等行业痛点。能让研发效率提升超 10 倍、成本降超 80%，测试覆盖率达 99.99%，突破隐私法规瓶颈，加速座舱产品上市。
端到端自动化
提供一条“场景生成——数据合成——自动标注——格式转换”的全自动化流水线无需繁琐的手动操作。
全场景高保真仿真
提供物理级传感器仿真和全套座舱内解决方案，、安全、高效生成Euro NCAP等法规要求的所有测试场景。
可验证的可信度
提供“理论+数据+算法”的组合拳，不仅有理论支撑，还能提供量化的数据对比报告和算法性能评测。
灵活部署
支持云端私有化部署，满足客户数据安全与弹性算力的需求。
康谋合成数据方案能够为自动驾驶及智能座舱研发带来全维度的价值提升。原本需要数周甚至数月的真实数据采集与标注周期，缩短为数小时的自动化云端生成；借助参数化组合能生成海量传统路测无法触及的边缘与危险场景，大幅增强算法鲁棒性；同时，将驾驶员监控系统（DMS）、乘客监控系统（OMS）等系统的开发周期缩短至少 60%，并通过海量仿真测试确保产品发布前在各类极端用户场景下的可靠性，有效加速座舱产品上市进程。