测试测量

康谋为国内某高校智能驾驶科研团队提供数采车系统、无人驾驶车辆集成方案及数字孪生仿真服务，解决其系统性技术挑战，包括高带宽数据采集与低延时实时监测、实车与仿真环境的运动状态同步难题，并构建以数据一致性与实时性为核心的联合解决方案，显著提升了科研效率、降低了测试成本与风险，且非常适合教学使用。

随着智能驾驶向 L3/L4 高阶演进，传感器配置密度激增、场景复杂度指数级提升，HIL（硬件在环）测试面临核心痛点，如传统方案仿真保真度不足难以匹配高阶智驾感知需求、链路复杂导致升级成本高、边缘场景覆盖不全与低延迟传输矛盾凸显、无法支撑高阶系统全生命周期测试验证。 针对现有 HIL 系统升级迭代与新增部署的核心诉求，本文介绍高保真端到端 HIL 仿真测试解决方案，以 aiSim 仿真器为核心，为外

在通信技术向“AI内生网络”与“全域智能融合”跃迁的过程中，测试测量领域正面临一场根本性的范式变革。测试对象从过去确定性的协议与硬件转变为不确定、自适应的智能系统行为，迫使测试工具的价值定位从传统的“验证合规性”升维至“保障智能系统性能与可靠性”。面对这一颠覆性挑战，测试厂商如何重塑自身能力？近日，与非网特邀MVG研发部门副总裁Lars Jacob Foged做客《年度回顾展望》专题访谈，就智能时代下的测试新挑战、新方法及产业角色演变展开深度对话。 Lars Jacob Foged指出，传统测试用例仍为基础验证不可或缺的一部分，但其局限在于无法全面覆盖智能系统的动态演化及潜在“涌现行为”所带来的复杂性。为此，MVG正构建一种持续、闭环的动态验证环境，使得被测设备不仅能被动响应外部刺激，还能主动影响测试场景。同时，数字孪生技术成为关键使能，通过对无线传播环境与典型使用场景进行高保真建模，MVG能够生成多样化、可适配且可重复的测试条件，从而对智能行为的效率、公平性、稳定性和鲁棒性进行全面评估。 为了在单次测试中同步、精确地量化通信、感知、计算与决策等多个维度性能的耦合关系，MVG正在开发更灵活、可重构的新型测试设备，并利用软件定义仪器与硬件资源虚拟化，实现测试资源在不同频段、协议与场景间的动态重构与共享，最大化提升了硬件利用率，减少了冗余设备，并能快速适配客户的个性化配置。 在6G时代，测试厂商的角色正在发生深刻转变，从“设备供应商”转向“联合定义测试标准与方法的战略伙伴”，MVG与客户共同定义测试概念、确定关键性能指标，并将科研需求转化为可实施、可扩展的测试解决方案，建立可复现的方法体系，降低研发风险，加速技术成熟。 测试智能系统产生的海量行为数据将成为优化系统性能的宝贵“燃料”，通过良好的结构化处理、关联与分析，这些数据可用于性能调优、鲁棒性评估和设计取舍分析，其价值远超传统的通过/失败判定。MVG坚守严格的数据原则，提供数据的可访问格式和专业分析工具，帮助客户从测试数据中提取可执行的洞察，将测试环节从单纯的成本中心转变为研发与验证流程中的价值创造节点。

如何攻克非结构化道路难题？真实地形建模难、逻辑与物理数据割裂、测试验证闭环难实现？本文介绍如何实现通过OpenDRIVE到Atlas地图转换，无缝集成Unreal Editor/Blender进行地形编辑，实现逻辑路网与三维融合，完成高保真仿真验证闭环！

半导体制造的高端精密性 半导体制造是涉及多学科、超长产业链的工业领域，属于高端精密制造业，这里的高端和精密可以概括为在微观尺度上，以极高的精度、纯净度和一致性，进行大规模、复杂结构的物理和化学制造。具体体现除了极致的微观尺度，这是最直观体现精密的地方，单位从微米到纳米，现已进入埃时代，以及超高的复杂性与集成度，一颗先进的处理器芯片如CPU/GPU可以集成数百亿个晶体管，同时向三维立体结构延伸，而制