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• 端到端下半场，如何做好高保真虚拟数据集的构建与感知？

  随着自动驾驶技术的发展，端到端架构逐渐取代传统模块化架构，但由于数据规模和场景覆盖度不足，虚拟数据集成为解决实际路测难题的关键。本文介绍了SimData虚拟数据集及其aiSim2nuScenes工具链，详细描述了数据集的构建方法、工具链的功能和应用场景。实验结果显示，SimData数据集在收敛性、一致性及迁移学习方面表现出色，证实了其在自动驾驶感知算法训练中的有效性。通过引入物理级高保真的虚拟数据，可以显著提高模型在复杂现实世界的鲁棒性和泛化能力，助力自动驾驶技术的进步。

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  01/08 15:21

  仿真测试 数据集

  
• 如何高效构建与测试非结构化道路场景？

  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！

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  01/05 17:40

  自动驾驶 测试测量

  
• 基于PTP，如何做好多传感器微秒级时间同步？

  01、引言 自动驾驶车辆行驶过程中，多传感器（相机、激光雷达等）采集的带有精准同步时间戳的数据，是车辆实现高精度感知、定位、决策与规划的核心前提。正因如此，在自动驾驶数据采集系统中，传感器与主控单元之间通常会采用(g) PTP 协议，以保障多传感器的硬件时间同步。 然而和客户对接过程中，客户普遍反馈在实际开发过程中，要实现单个或多个传感器与主控平台的精准时间同步，往往会面临时间同步精度不足、多传感

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  2025/12/29

  传感器 PTP
• 一文讲清如何全自动化处理数据！

  01、引言 在汽车 AI 领域，无论是高级驾驶辅助系统（ADAS）还是自动驾驶技术的研发，都需要数据。因此高质量、精准且记录完备的数据，是神经网络训练、验证及仿真测试的核心支撑。 然而，数据采集往往是 AI 开发生命周期中成本最高的环节，需要投入车辆、传感器、驾驶员、定制软件及大量工程时间。更令人困扰的是，由于传感器部署不当、校准失准、版本控制缺失或诊断元数据遗漏等可避免的问题，这笔巨额投资常常无

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  2025/12/22

  传感器 自动驾驶
• SimData深度解析：高保真虚拟数据集的构建与评测

  在自动驾驶感知的下半场，数据已成为驱动算法迭代的核心燃料。然而，真实路测数据面临着成本高昂、标注困难、极端场景（Corner Cases）难以覆盖以及安全性受限等“卡脖子”问题。 面对这一核心痛点，虚拟仿真数据已成为解决方案中的关键角色，成为确保开发效率与安全性的不可或缺一环。免费获取 | SimData高保真虚拟数据集开源发布，兼容nuScenes，开箱即用！文章中，简单介绍了一下SimData

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  2025/12/15

  仿真 数字孪生
• 一文搞懂智慧隧道施工

  随着智慧工地与无人化施工技术的推进，隧道施工装备的数字化转型已成为行业焦点。近期，在和众多该类客户的沟通过程中，我们观察到了一些被频繁提到的客户需求和场景痛点，针对于此，以隧道运输设备——MSV胶轮车为例，本文为该类客户量身定制了一套高性能多模态数据采集方案。 本文将从客户的实际痛点出发，详细拆解如何在无GPS信号、环境恶劣的隧道场景中，实现高精度、多传感器的数据融合与采集。 一、 客户需求与场景

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  2025/12/08

  自动驾驶 测试测量
• 5000字长文拆解仿真技术置信度：核心挑战与测试技术路径

  01、引言 随着自动驾驶功能复杂度的指数级增长，单纯依赖道路测试进行验证的成本高昂、周期漫长且无法穷尽所有可能的边缘场景。仿真测试因此成为研发流程中不可或缺的一环，它能够以低成本、高效率的方式大规模生成和复现高风险的“边缘案例”与“关键场景”，从而加速算法的迭代与验证。 然而，仿真的价值完全取决于其结果的置信度。一个高置信度的仿真平台，其输出应在统计意义上与真实世界的传感器数据、车辆行为和环境交互

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  2025/12/03

  传感器 自动驾驶
• 聊聊特斯拉的“哨兵模式”为何被告？

  自动驾驶技术正加速重塑未来交通格局，成为全球科技与产业竞争的核心赛道。然而，技术迭代的背后，数据安全与隐私保护的矛盾日益凸显。自动驾驶系统的研发与测试高度依赖海量真实场景视觉数据，这些数据在捕捉复杂交通环境的同时，不可避免地涉及过往行人和车辆的个人身份信息。 2022 年以来，相关隐私争议通过诉讼等形式持续发酵，引发全球对自动驾驶行业数据合规性的广泛讨论。如何在不阻碍技术创新的前提下，筑牢隐私保护

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  2025/12/01

  汽车电子 图像处理
• 深度解析：双模态仿真测试解决方案

  随着端到端自动驾驶架构的兴起，传统基于规则的仿真测试正面临“真实感不足”与“场景泛化难”的双重挑战。 本文深入解析双模态仿真测试解决方案：一方面依托 aiSim 提供确定性的物理级传感器建模；另一方面通过 World Extractor 实现基于3DGS/NeRF的自动化世界重建。 重点探讨二者如何通过混合渲染（Hybrid Rendering）的技术路线，在保留真实世界视觉保真度的同时，实现动态

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  2025/11/25

  汽车电子 端到端
• 农业机器人仿真面临的挑战有哪些？

  1、前言 全球农业正面临粮食需求增长、可持续发展压力及劳动力短缺等多重挑战，农业机器人已从未来愿景变为现实应用。真实环境中测试农业机器人成本高、周期长且存在安全风险，机器人仿真技术通过构建数字孪生环境，可提前规避错误，成为农业机器人研发落地的关键支撑，但农业场景的特殊性，也让仿真技术面临诸多专属挑战，亟需针对性的解决方案突破瓶颈。 本文将系统梳理农业机器人仿真面临的核心难题，结合相关技术探索解决方

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  2025/11/20

  机器人 仿真
• 一文讲清高校多传感器时间同步方案应该怎么做！

  1）引言 在高校自动驾驶实验室里，团队可能常以 BEV（Bird’s-Eye View）感知架构为研究主线。旨在通过相机阵列和激光雷达的数据，在空间上重建统一的车周环境，为下游检测、分割提供高精度“语义地图”。然而，一旦相机间的时间同步存在几十毫秒及以上的误差，BEV 投影的理想模型便可能失效，引发一系列典型的问题： 1、多相机拼接的鸟瞰图在特征层面出现撕裂，导致Transformer或者卷积融合

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  2025/11/17

  传感器 测试测量
• 讲讲如何实现高保真虚拟数据集生成

  一、前言 在自动驾驶感知系统的研发过程中，模型的性能高度依赖于大规模、高质量的感知数据集。目前业界常用的数据集包括 KITTI、nuScenes、Waymo Open Dataset 等，它们为自动驾驶算法的发展奠定了重要基础。 然而，构建真实世界的感知数据集并非易事——不仅需要投入大量人力、物力与时间成本，还需要面对数据采集受限、隐私合规、标注耗时以及极端场景（corner case）难以获取等

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  2025/11/10

  传感器 汽车电子
• 一文拆解SiL测试痛点，讲清全研发周期SiL验证方案如何做！

  01、引言 在自动驾驶系统的研发过程中，如何平衡创新速度与系统可靠性，是每个工程团队都必须面对的核心挑战。 团队常常面临着来自两个维度的具体痛点：在本地开发阶段，工程师们常常受限于HiL测试资源紧张、调试成本高昂、算法早期验证困难等问题；而在规模化测试阶段，团队又面临着测试周期过长、CI/CD集成困难、资源利用不平衡等新的挑战。这些痛点严重制约了自动驾驶技术的迭代速度和质量保障。 本文将从这些实际

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  2025/11/06

  自动驾驶 仿真
• 如何在百亿罚单警示下破局？分享DXC数据合规实践案例

  一、前言 随着自动驾驶技术的快速发展，数据收集与处理规模呈指数级增长，数据隐私保护也已成为企业不可回避的重要议题。官方数据显示GDPR自2018年建立以来累计处罚金额已高达62亿欧元，凸显了全球监管机构对数据合规的严格要求！ 多个行业巨头因数据处理不当付出沉重代价：大众汽车曾因在测试车辆上违规安装摄像头而未充分告知乘客，加上数据处理不当，被德国下萨克森州数据保护监管机构罚款110万欧元；Meta将

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  2025/11/03

  汽车电子 测试测量
• 一文讲清如何闭环自动驾驶仿真场景，实现从“重建”到“可用”？

  一、引言 在自动驾驶技术飞速发展的当下，高精度、高保真的仿真场景构建成为关键。3D Gaussian Splatting（3DGS）凭借高效渲染与逼真场景还原能力，逐渐成为三维重建与仿真领域的焦点。然而，实际应用中，如何将多源异构数据高效转化为可用的 3DGS 场景，如何保障场景与真实环境的一致性，成为了行业难题。 针对3DGS 落地自动驾驶仿真的核心痛点， aiSim 打造从原始数据标准化到高保

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  2025/10/27

  仿真 测试测量
• 一文拆解3DGS，弄清原理框架、实战 demo 与自驾仿真落地探索！

  01、引言 当前，三维重建技术正处于从"实验室演示"迈向"工业级应用"的关键时期。每一次对场景细节的精准还原，每一帧实时流畅的渲染效果，都在检验算法对真实世界的复现能力。高效、高质量的三维重建能够显著提升数字资产制作效率，助力提升虚拟测试的真实性，加速仿真验证流程。 然而，在"平衡重建质量与效率"这一核心目标下，现有技术仍面临诸多挑战，包括大规模场景的处理效率、动态物体的建模能力，以及跨平台部署的

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  1.4万

  2025/10/20

  传感器 自动驾驶
• 一文分享ROS 传感器模块的通用架构设计与跨中间件扩展实践

  在自动驾驶与机器人仿真领域，传感器数据的高效交互是连接虚拟仿真与实际系统的关键纽带。ROS（Robot Operating System） 作为行业通用的机器人操作系统，其传感器数据交互机制直接影响仿真的真实性与系统集成的便捷性。 本文基于对 aiSim 中各类 ROS 传感器（时钟、GPS、IMU、激光雷达、车辆、相机）模块的源码学习，梳理了它们的共性架构与实现要点，并结合 aiSim‑SDK

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  2025/10/16

  传感器 自动驾驶
• 方案分享 | 一体化ROS智能驾驶小车及实训教学平台解决方案

  在自动驾驶技术飞速发展的当下，一套兼顾 “实战开发” 与 “教学实训” 的智能小车方案，成为高校、职业院校及科研机构的核心需求。 今天，康谋带来的 ROS 智能驾驶小车整体方案，不仅具备专业级的硬件配置与软件架构，更配套完整的实训教学平台及教学资源，从 “硬件落地” 到 “教学实践”，一站式解决自动驾驶教学与开发痛点。 一、ROS 智能驾驶小车方案概述 1、整体架构：模块化设计，清晰可追溯 小车采

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  2025/09/29

  自动驾驶 智能驾驶
• 汽车视频总线采集过程中，如何兼顾响应速度和可靠性？

  一、引言 在汽车智能化进程中，视频总线是核心数据通道之一，比如环视摄像头、舱内和车辆监控。其采集场景需面对高带宽数据处理、多设备时序同步、跨环境适配等多重挑战。对汽车测试开发者而言，往往出现“需求响应速度” 与 “技术可靠性” 的矛盾。 既要快速适配车型视频协议（GMSL/Ethernet/UVC/等）、新增摄像头/激光雷达等外设，及实验室、实车、云端场景切换；又需解决多设备时序同步（帧同步误差

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  2025/09/24

  汽车电子 测试测量
• 关于数据跨境，你应该了解的合规难题有哪些？

  当下正是一个由数据驱动的伟大变革时代。从ADAS到AD，每一次技术的跃迁都离不开海量道路数据的采集、标注与分析。以图像数据为例，它们是训练和优化感知算法、提升系统安全性的宝贵资源。 然而，当计划将这些数据送往异国研发团队时，数据合规这个难题便摆在了面前。 一、全球化研发的数据合规挑战 对于任何一个有全球拓展计划的车企或技术供应商而言，跨国研发与测试通常是不可避免的，例如验证算法在不同交通环境、气候

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  2025/09/17

  人工智能 汽车电子

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