行业现存痛点和客户核心痛点
01
安全规范繁杂严苛
自动驾驶需满足多层级安全标准，条款繁多校验繁琐，大幅提升整车验证工作量与研发周期
02
边缘场景难以穷尽
道路工况存在海量未知极端场景，无法全覆盖测试，易遗漏隐性安全风险
03
行业监管标准模糊
自动驾驶相关法规尚未完善，落地验证缺少统一清晰的官方指导规范
建立严格的验证与确认流程
搭建覆盖各类路况的完整场景库，智能化调度执行批量测试场景，系统性完成自动驾驶安全合规验证
01制定完整验证计划
明确系统需求与运行设计域 ODD，搭建标准化流程，统一管理海量需求与判定标准，为自动驾驶全流程验证奠定规范基础。
- 精准界定 ODD 范围，清晰划分车辆安全运行的道路与环境边界
- 系统化统筹海量需求，实现全层级功能、安全需求统一归档管理
- 固化量化验收标准，形成可落地、可追溯的测试判定依据
02制定测试方案
统一编写、管理海量测试用例，通过程序与 AI 批量生成千万级场景，完整覆盖需求、车辆功能与运行设计域 ODD，保障测试充分性。
- 集中管控海量测试用例，用例全生命周期统一归档与迭代管理
- 双模式场景生成，高效产出千万级仿真测试场景
- 全域覆盖校验，完整覆盖功能需求、整车能力与 ODD 全部工况
03执行测试计划
依托参数空间自动采样筛选有效用例，在仿真环境生成并运行场景，对比实车测试，大幅缩减研发时间与测试成本。
- 自动全域参数采样，快速筛选高风险、高价值有效测试用例
- 全仿真场景批量运行，无需上路即可完成各类工况验证
- 显著压缩测试周期，降低实车路测带来的人力物力开销
对象仿真传感器仿真Log Sim
04深度解析测试结果
精准定位技术栈中的关键问题，评估系统部署的安全性。构建可自定义的可视化图表，并找出需要改进的覆盖范围。
- 快速定位全链路故障问题，判定系统是否满足落地安全标准
- 自定义可视化看板，精准定位测试覆盖缺口并给出优化方向
- 同步解析仿真结构化日志与原始非结构化传感数据
RealSim 验证与确认核心亮点
一体化管控测试全链路，自动定位风险，缩减实车成本，同步输出合规安全资料
规模化场景生成
依托参数化与自然语言批量造场景，全覆盖整车 ODD 运行工况
大幅节约测试资源
高密度参数自动遍历，高效定位失效场景，减少无效实车测试
动态迭代安全文档
紧跟国家最新法规标准，持续维护实时更新的自动驾驶安全论证
全流程一体化管控
统一统筹验证确认全链路，打通用例、仿真、分析之间的完整流程
全域工况完整覆盖
扩充各类极限、稀有场景，补齐真实路测难以覆盖的工况缺口
自动化故障定位
自动扫描参数空间的风险场景，快速锁定算法缺陷与安全隐患
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