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摘要： 在自动驾驶仿真测试刚需下，数字孪生成提升保真度关键。本文介绍传统与前沿结合的构建流程，先通过数据采集、点云聚合等完成高精地图重建，再以NeRF+3DGS实现神经网络重建，降本增效，为仿真注入真实感，重塑测试范式。 阅读全文

摘要： 在数据驱动决策时代，企业面临隐私合规与数据利用的双重挑战（如PIPL、GDPR等隐私规定要求）。如何在聚焦效率与合规平衡，助力汽车、零售等行业在保护敏感信息的同时，安全释放视频数据价值，破解数据处理的合规与业务增长难题 阅读全文

摘要： 如何通过硬件级PTSS/CTSS技术实现亚微秒级时间同步，支持多传感器数据精准对齐？PSB+QX550方案采用GPS/PPS/本地时钟冗余设计，具备动态容错功能，适用于自动驾驶测试等需要高精度时间同步的场景。 阅读全文

摘要： 舱内感知模型遇数据瓶颈？真实采集成本高、隐私限制严、长尾场景稀缺！行业正转向合成数据破局，但仍面临诸多困难。本文为大家详细揭秘析主机厂和算法供应商的三大需求核心，加速破局！ 阅读全文

摘要： 自动驾驶领域，仿真与标准接口至关重要。aiSim集成ASAM OpenX系列标准，通过OpenDRIVE、OpenSCENARIO等五大标准，全面优化仿真各环节，提升测试效率与规范性，推动自动驾驶规模化落地。 阅读全文

摘要： 自动驾驶研发如何高效获取海量训练数据？高逼真合成数据技术正在提供新解法。通过仿真平台可生成多场景、多传感器的精准标注数据。文章详解如何构建符合nuScenes标准的数据集，覆盖复杂交通场景，为感知模型训练提供高效、可控的数据支持。 阅读全文

摘要： 基于1.5万公里实测数据，本文揭示Autopilot三大紧急制动特征：对邻车道的过度防御制动、ODD外场景的静默退出风险及信号灯响应困境。研究通过多模态数据融合技术，量化分析制动事件，为ADAS系统优化提供重要依据 阅读全文

摘要： 自动驾驶技术的飞速发展，正在重新定义未来出行的边界。从感知到决策，从规划到控制，每一个环节都离不开海量、精准的高质量数据支撑。然而，随着传感器数量的增加和数据规模的指数级增长，行业正面临一系列挑战：多源传感器数据的时间同步难题、复杂数据格式的适配、测量技术的灵活性不足、设备集成周期冗长等，这些问题正 阅读全文

摘要： 随着汽车向智能化、场景化加速演进，智能座舱已成为人车交互的核心承载。从驾驶员注意力监测到儿童遗留检测，从乘员识别到安全带状态判断，座舱内的每一次行为都蕴含着巨大的安全与体验价值。 然而，这些感知系统要在多样驾驶行为、复杂座舱布局和极端光照条件下持续稳定运行，传统的真实数据采集方式已难以支撑其开发迭代 阅读全文

摘要： 多模态自动驾驶混合渲染HRMAD，融合NeRF与3DGS技术，实现超10万㎡场景重建，多传感器实时输出，仿真更接近真实数据！然而，如何用高保真仿真场景快速验证自动驾驶算法？ 阅读全文