行业现存痛点和客户核心痛点
01
真实场景覆盖不全
实车路测无法穷尽全部行车工况，大量罕见场景难以采集，存在测试盲区
02
极端工况测试危险
碰撞、突发避让等高危场景无法实地反复测试，存在人身与车辆损毁风险
03
真实数据成本高昂
实地采集、人工标注海量车载数据，人力与时间投入大，研发成本居高不下
开发高性能的感知和定位系统
为 ADAS（高级驾驶辅助系统）、AD（自动驾驶）的决策研发提供核心支撑
01快速定位路测问题
通过结构化查询、自然语言检索实车日志，精准筛选 ADAS（高级驾驶辅助系统）、AD（自动驾驶）算法异常片段，快速定位各类测试故障。
- 多维数据同步可视化，同步展示相机画面与 3D 感知点云信息
- 自定义场景参数筛选，精准截取车辆切入、近距离会车等工况
- 完整留存全量日志指标，可追溯驾驶员干预发生时全部数据
数据平台
02深度剖析运行根源
对真实路测日志进行二次仿真，研判 ADAS（高级驾驶辅助系统）、AD（自动驾驶）全栈运行表现，分析系统表现，明确算法优化调整方案。
- 完整复刻真实路测场景，还原各类真实行车工况
- 不限次数反复仿真，直观对比算法迭代优化效果
- 全链路数据联动解析，全面评估感知定位类性能
数据平台Log Sim
03优化验证感知模块
使用传感器仿真生成合成数据修改感知模块、重训机器学习模型，多场景迭代仿真，叠加环境变量，解决识别问题并提升模型稳定性。
- 生成式传感器仿真，产出大量训练用合成数据集
- 定制专属测试用例循环仿真，跟踪模型优化进度
- 丰富行为、天气、光照变体，增强模型抗干扰能力
传感器仿真合成数据集
04规模化测试保障安全
系统更新合并与实车部署前完成全套测试规避性能退化，依托自然语言、参数化生成测试用例，全方位扩大 ODD 设计运行域覆盖范围。
- 版本更新前全量测试，规避系统性能退化问题
- 采用自然语言和基于参数的方式，快速生成全新测试用例
- 拓宽 ODD 覆盖边界，全面验证行车安全性能
传感器仿真Log Sim仿真云平台
感知和定位系统的核心亮点
完整还原各类道路特征，模拟多样交通目标，全方位校验感知识别效果与定位输出稳定性
云原生在线操作
网页端可实现免安装登录，多终端远程完成高精地图绘制与编辑工作
Web3D 实时预览协同
路网、标线、设施修改实时渲染，三维效果无需单独启动仿真查看
内置地图版本管控
地图所有编辑操作自动留痕归档，测试用例强制绑定固定地图版本
道路环境标准化布设
支持路面属性、坡度高程及各类道路附属设施的标准化布设与参数编辑
多格式标准兼容
兼容 OpenDRIVE、Lanelet2 等主流地图格式，实现跨平台数据互通与复用
智能要素批量生成
AI 批量生成建筑、植被、交通参与者、道路附属设施，大幅削减重复性手工建模工作量
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