行业现存痛点和客户核心痛点
01
海量数据格式杂乱
项目产生 PB 级行车日志，各类数据格式不统一，统一读取与解析难度大
02
故障问题隐蔽稀少
路测异常场景出现频次低，隐藏在海量数据中，人工很难快速定位
03
人工排查耗时费力
依靠人工逐条翻阅日志查找故障，消耗大量人力，整体研发效率低下
轻松识别并重现现场测试问题
高效梳理实车路测产生的各类问题，实现路测问题识别、分类、闭环全流程处理
01提取关键路测事件
支持地图、日志、预测等全量 3D 数据可视化，可自定义筛选规则，搭载内置感知模型，自动识别实车日志里各类关键行车事件。
- 多源 3D 数据统一可视化展示，直观还原完整行车场景
- 自定义筛选规则灵活配置，适配各类项目排查需求
- 内置感知模型自动识别日志中各类关键行车事件
数据平台
02场景复现仿真
创建重新模拟场景，以确定性、准确性和可靠性重现问题。在相同场景下测试新版本的 ADAS（高级驾驶辅助系统）和 AD（自动驾驶）堆栈。
- 确定性还原真实故障场景，复现结果稳定无偏差
- 依托实车日志生成场景，高度还原真实行车工况
- 统一场景做多版算法对比，高效完成迭代验证
数据平台Log Sim仿真云平台
03问题分类研判处置
标准研判流程快速核查各类故障，区分真实问题、判定严重等级并定位根源，依托 AI 自动初筛，从结构化与非结构化数据中提取分析结论。
- 标准化研判流程，快速甄别真实有效故障问题
- 自动划分故障等级，清晰区分问题轻重程度
- 批量解析多类型数据，高效挖掘故障根源
数据平台
04问题资料转交研发
将路测事件导出为数据集或复现仿真场景，完整留存全量场景与故障信息，一键交付研发人员，支撑算法迭代与问题定位。
- 导出事件素材，生成数据集与仿真场景文件
- 完整留存场景全量信息，故障溯源资料齐全完整
- 标准化数据交付格式，研发调取使用高效便捷
数据平台
日志可视化与分类的核心亮点
统一解析路测原始数据，可视化展示车辆运行状态，智能分类工况，快速筛选异常用于算法复盘优化
降低数据检索成本
优化日志查询与分类能力，大幅减少数据查找耗时，节约团队研发工时
优化整体研发工时
规整海量行车日志，省去人工筛选整理，把时间留给核心开发工作
快速定位日志异常
可视化直观呈现日志数据，大幅缩短规划控制故障排查处置周期
加速算法迭代发布
依托分类日志快速复盘问题，可有效缩短版本迭代与产品上线周期
打通团队信息共享
标准化的分类日志统一展示，各岗位之间可同步完整行车数据信息
聚焦核心算法研发
减少低效日志整理工作，研发人员可专注优化自动驾驶核心算法
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