车载以太网转换器是连接车载网络与标准以太网的关键工具，康谋NETLion系列提供高性能、高性价比解决方案，适用于研发、测试与数据分析。

长尾未知障碍物制约智能驾驶感知安全性，传统算法易发生漏检。依托多模态基础模型与LiDAR几何推理的零样本3D检测方法，可通过识别道路异常检出未知障碍物。康谋aiSim（ISO 26262 ASIL‑D认证）可构建可控测试场景、输出精准真值，助力前沿感知算法验证迭代。

高阶自动驾驶 HiL 台架选型，不能仅关注硬件机架性能，仿真软件内核能力往往决定整套系统的上限。需要重点评估传感器原始注入能力、闭环时延、仿真保真度、3DGS 等新型场景兼容性、SiL‑HiL 资产复用、法规标准适配、高密度传感器负载能力。康谋 HiL 高保真仿真方案依托 aiSim 统一仿真内核，聚焦解决时延过高、仿真置信度不足、SiL‑HiL 资产割裂等现实工程痛点，可用于乘用车城市 NOA、

aiSim6是一款高保真自动驾驶仿真平台，具备3DGS动态光照数字孪生场景重建、物理级多模态传感器仿真、像素级确定性仿真等核心功能，支持SiL/HiL一体化闭环测试。其特色包括：多GPU分布式渲染提升效率，aiFab工具自动生成海量边缘场景，通过ISO26262 ASIL-D认证满足合规需求。平台适用于城市NOA/AVP测试、端到端模型训练、法规验证等场景，已帮助多家企业缩短测试周期、降低成本。a

康谋国产化自动驾驶数据采集方案解决行业痛点。针对L3/L4自动驾驶研发中的多传感器时序偏差、高带宽数据记录和严苛环境适配三大难题，方案采用DATALynxATX4车载服务器与BRICK2模块化主机为核心硬件，支持gPTP/XTSS纳秒级同步，实现100ns级精度。系统具备10GB/s采集带宽、NVMe热插拔存储和-10℃~60℃宽温工作能力，覆盖乘用车、商用车等多场景需求。模块化设计支持GPU、存

国产化数据采集套装，解决自动驾驶路测中传感器同步、存储等问题，实现高性价比、模块化、高精度同步采集。

国产车载多传感器同步数采方案应对供应链波动与自动驾驶需求，采用模块化架构实现高精度同步与高效存储，满足工程选型需求。

本文结合市面上的康谋数据采集入门套装分析其官方配置与功能，客观分析其适配性，为有相关需求的用户提供参考。XTSS时间同步服务：时间同步精度可达100ns，能够确保摄像头、激光雷达、GPS等多传感器数据的时间戳一致，保障数据对齐的准确性，为后续的数据分析与算法验证提供可靠基础，这是数据采集设备的核心基础功能。从场景适配性来看，该套装避开了高端设备的冗余功能，聚焦“基础采集+核心需求”，与“低成本自动

aiSim提供端到端智驾仿真解决方案，支持高性能渲染、多天气适配及全场景测试，提升智能驾驶测试效率与可靠性。

传统基于游戏渲染引擎的仿真工具，会存在非确定性问题：同一套算法、完全相同的场景配置，两次运行仿真，传感器输出结果存在差异，出现 “上帧检测目标、下一帧漏检目标” 现象，这就是仿真时序噪声。噪声来源于渲染时序、线程调度、GPU 调度微小随机偏移，直接后果：算法回归测试结果不可复现，问题定位 Debug 成本高；仿真测试结果置信度下降，难以用于量产验证。确定性仿真的解决思路：从渲染与传感器底层建模层面