速通高阶智驾仿真测试：aiSim6 智驾仿真的下一代突破
aiSim 6：智驾仿真的下一代突破, 从神经渲染到 AI 场景生成
- 袁航 | FAE高级工程师，康谋科技
随着端到端自动驾驶从学术探索走向规模化应用，仿真系统的定位已从传统测试执行工具，升级为支撑算法训练的核心数据基础设施。然而，光照覆盖的系统性缺口、长尾边缘场景的物理真实性缺失、场景生成效率与算法迭代速度的错配，正成为制约下一代智驾研发的关键瓶颈。
本场演讲围绕 aiSim 6 下一代智驾仿真引擎展开，深入探讨其在端到端模型训练与验证中的系统性突破，介绍神经渲染、AI 场景工作流与物理仿真三大维度的技术重构，同时通过实际演示展示从神经场景重建到动态环境仿真的完整链路。
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精选Q&A
aiSim 6 在环境编辑方面有什么新东西？是不是可以更方便地搭场景？
是的。aiSim 6 的 Web UI 把编辑流程进一步集中到 Editor workspace 中。相比过去按任务拆分的桌面编辑器 + UE ，Web 版只有一个统一的 Editor workspace，目标是把地图、场景、传感器配置等仿真输入内容的创建和修改整合到一个更连贯的工作流里。在 aiSim 6 中，Editor workspace 新增了很多环境与场景编辑相关功能，用户不仅能编辑车辆和场景，还能更直观地检查光照、传感器视野、道路模型和交通参与者分布。
aiSim 6 的车辆灯光模型能用来做什么测试？
车辆灯光模型主要用于夜间驾驶、前照灯、转向灯、刹车灯、危险警示灯，以及智能车灯功能测试。aiSim 支持复杂的人工光源控制，人工光源包括车辆灯、路灯和建筑内部灯光等；在车辆上，light controller 可以控制多个 light instance，也可以直接控制单个 light node。aiSim 6 还加强了灯光相关能力：Web端新增 LightMeter，可在世界中的某一点测量照度 lux，并测量场景中每个人工 light node 的发光强度 candela；HighLevelDriving 接口也支持对单个车辆灯光节点进行闭环调光控制，可以通过 C++ 和 Python API 设置和查询 0–100 范围内的调光值。这使得夜间 AEB、远近光切换、自适应大灯、矩阵大灯等功能测试更精细。
都能在 aiSim 中渲染3DGS了，为什么还要虚幻插件呢？
正常3DGS的地图相对而言可编辑性是比较差的，在需要追加特性3D物体时无法灵活的增删地图元素，aiSim6开始的UE插件支持可以让3DGS地图编辑变得可行，也就是说不需要在现实中重新放上特定物体、重新采集、重新训练生成新的地图，而是直接在原有3DGS地图上增加物体，实现地图的快速变体。
什么时候能有国内的场景demo？
目前已经在逐步增加中国特色资产，例如高速公路标识牌、交通标识等，今后将持续性增加国内demo到资产库中。