行业现存痛点和客户核心痛点
01
实车测试成本高昂
大规模道路实测耗费大量车辆、人力，危险场景难以复现，测试周期长，迭代效率偏低
02
长尾场景样本稀缺
真实路况极端工况、冲突案例概率极低，海量里程难以充分收集，制约感知模型泛化能力
03
数据治理效率偏低
原始路采数据筛选、标注流程繁琐，缺乏可控场景样本，难以快速迭代验证算法边界性能
RealSim 数据可视化的解决方法
兼容ROS bag、CAN等主流格式，云端回放仿真数据，叠加传感器信息完成精准调试
01高保真场景智能生成
支持自定义构建多元交通场景，灵活调整天气、光照、交通参与者行为，批量生成可控合成数据，填补真实数据场景缺口。
- 支持地图编辑、交通流配置，快速搭建各类道路环境
- 自由配置雨雾、逆光、夜间等变量，批量生成差异化样本
- 构建冲突、避让等危险边缘场景，规避实车测试安全风险
02多传感器数据可视化
仿真输出相机、激光雷达、毫米波雷达时序对齐数据，自动生成2D/3D精准标注，省去人工标注流程，降低数据预处理工作量。
- 多传感器时序精准同步，输出标准化传感器原始数据
- 自动输出目标框、语义、占据栅格等真值标签
- 可自定义传感器参数，匹配量产车型感知硬件配置
03数据查询筛选
集成自然语言检索、场景相似度搜索，快速筛选目标片段，支持批量打标分类，实现合成数据高效管理与深度挖掘。
- 支持自然语言查询场景，快速定位人车冲突、障碍物等工况
- 场景相似检索，批量生成同类极端案例，扩充同类负样本库
- 按场景类型、天气、目标类别自动分组，完成数据集分层策展
04标准化数据输出
提供标准化数据导出接口，可对接训练框架、仿真闭环系统与现有数据平台，打通仿真、训练、测试完整技术链路。
- 支持ROS bag、nuScenes等通用格式导出
- 开放API，可对接客户现有数据管理平台实现自动化工作流
- 支持场景文件导出，回灌仿真平台开展算法迭代闭环测试
RealSim 数据平台核心亮点
多传感数据分层叠加可视化，全维度还原行车状态，快速定位算法缺陷与问题
极速批量生成样本
依托仿真引擎批量产出海量驾驶数据，生成效率远超实车采集，快速补齐场景覆盖短板
原生全自动真值标注
仿真数据自带精准2D、3D标签，无需人工标注，省去大量标注人力与时间成本
全参数可控场景构建
道路、气象、交通参与者参数自由调配，精准复现各类低概率高危极限工况
传感器真值数据输出
完整复刻量产车载传感器，时序对齐输出标准化数据，原生兼容主流行业格式
AI智能检索筛选样本
支持自然语言查询与场景相似度检索，快速定位目标工况，大幅缩短数据筛选周期
虚实数据闭环迭代
合成仿真数据与实采数据双向融合，搭建数据生成、训练、仿真验证完整研发链路
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