行业现存痛点和客户核心痛点
01
路采成本高昂
实地采集数据投入大量车辆、人力，极端危险场景难以复现，数据采集周期漫长
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
数据复用性较差
实采日志修改难度大，难以自由调整目标、天气、道路结构，迭代效率受限
RealSim 合成数据集的解决方法
一站式自动驾驶合成数据集，集成场景、传感、标签、域适应能力，产出标准化多传感器训练数据
01海量场景快速生成
依托仿真平台批量构建多样化道路环境，自定义参与者、气象条件，高效扩充数据集，补足真实采集缺失的各类边缘工况。
- 支持批量生成昼夜、雨雪雾等多类天气仿真场景数据
- 自由配置行人、非机动车、各类车型等交通参与者参数
- 可快速搭建高速、城市道路、园区等多种路网环境
02高精度传感器仿真模拟
完整复刻相机、激光雷达、毫米波硬件成像特性，精准还原真实传感器噪声、畸变，输出贴近实采的原始传感数据。
- 物理级精准复刻相机、雷达等各类传感器采集效果
- 模拟复杂环境干扰，提升数据集多样性与真实性
- 适配多类传感器型号，匹配不同自动驾驶任务场景
03自动化真值标签输出
通过结合生成算法和经典算法，对合成数据进行重新建模或修改，使其与任务领域相匹配，确保合成数据集能够为机器学习系统提供最大价值。
- 自动生成2D框、3D立方体等基础自动驾驶标注数据
- 支持光流、深度等复杂高阶标签的批量智能生成
- 适配企业自有标注体系，可自定义分类与标注规则
04数据集跨域适配
依托真实训练数据集完成领域适配，融合生成式与传统算法重构优化合成数据，对齐业务场景特征，最大化合成数据对机器学习模型的训练增益。
- 依托真实样本校准分布，双算法优化合成数据特征
- 定向改造虚拟数据集，贴合各业务场景训练需求
- 缩小虚实数据域偏差，提升机器学习模型训练效果
05分布式扩展底座
依托RealSim云仿真平台，可快速调度数千路并行仿真任务，短时间内完成大规模运算，高效产出满足量产标准的全量合成数据集。
- 云端智能调度算力，千级仿真任务同步并行运行
- 短时完成海量运算，快速生成量产级仿真数据集
- 架构弹性横向拓展，适配不同规模数据生产需求
RealSim 合成数据集核心亮点
完整数据合成全链路，自动生成精准标签，弱化虚实数据偏差，高效支撑感知算法迭代验证
快速场景批量生成
拖拽式快速搭建各类道路场景，批量产出不同路况数据集，大幅缩短场景开发周期
全类型传感器仿真
精准模拟相机、激光、4D毫米波物理特性，输出与实车一致的传感原始数据
原生自动真值标签
仿真同步输出多维精准标注信息，省去人工标注流程，降低数据处理成本
虚实数据领域适配
内置域适应算法缩小虚实样本差距，提升模型在真实路况下的识别精度
分布式扩展底座
快速调度数千路并行仿真任务，高效产出满足量产标准的全量合成数据集
国标合规数据输出
完全贴合GB 47955仿真规范，标准化数据集可直接用于SIL、HIL合规测试
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