康谋高保真自动驾驶场景重建方案
从真实到仿真，一天构建
可测试的高保真数字孪生世界
神经重建实现大规模高保真 3D 环境
复杂自动驾驶解决方案的虚拟验证需要多样化的 3D 场景与丰富的数字资产，以确保传感器模型的仿真数据与真实世界条件高度吻合。然而，传统的3D建模方式往往面临耗时冗长、成本高昂的挑战。
康谋高保真自动驾驶场景重建方案，能够利用神经重建技术大规模生成精确的环境，实现“规模化产出”的突破。您只需花费传统建模方案的极小部分时间和成本，即可满足自动驾驶虚拟验证对场景数量与质量的双重要求，为方案迭代与传感器测试提供有力支撑。
关键优势
适用多样化数字资产增强重建场景
2000+ 内置 3D 资产，包括车辆、VRU、交通信号灯和标志等元素，构建多样化测试环境。
高保真环境实时渲染性能
同时支持3DGS和NeRF生成场景，以适应实时性能和最高的保真度。
精准模拟多种物理传感器模型
选用摄像头/雷达/激光雷达等模型，可集成自定义传感器，满足复杂感知系统的仿真需求。
基于OpenSCENARIO构建场景
基于OpenSCENARIO 1.2构建标准场景。
基于AI的三维重建和物理引擎渲染
支持泊车场景/城市道路/测试场/自定义场景等多种ODDs，实现广泛适配的环境生成能力。
应用案例
欧洲乘用车OEM：
1 天完成 3D 孪生场景构建，加速多维度仿真测试落地
- 为客户的多个团队创建3D环境，覆盖不同ODD，可直接用于aiSim以及客户基于UE构建的DiL系统。
- 生成高质量合成数据，避免重复采集数据来测试新的传感器方案，并将3-6月的数字孪生时间缩短到1天。
日本EV OEM：
全自动软件方案降本提效，1 天打造高保真渲染地图
- 实现无缝的数据库管理、自动标记、搜索、自动标注，及一键生成可用于模拟的神经渲染地图。
- 将构建高保真数字孪生的时间从3-6个月缩短至1天。通过使用自动标注，将人工标注的成本降低至原预算的 5%以下。
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