为高阶智驾而生的HIL测试，你是否仍困于“仿真失真、升级昂贵、场景覆盖难”？本文介绍高保真HIL仿真解决方案，以aiSim为核心实现传感器仿真与真实数据误差<0.02，助力客户测试成本降30%、效率提50%

ADAS标注依赖人工成本高、周期长？2D标注局限3D感知任务、场景适配性差？本文详解aiData全自动3D标注技术如何直面难题，通过多传感器融合与时空连贯建模，实现超越人工基准精度，并以可扩展架构实现数小时内完成海量路测数据的自动化标注交付。

针对真实数据集中“类别不平衡”的问题，SimData在保证Car、Pedestrian等基础类别密度的同时，增加了Trailer（拖车）、Barricade（路障）、TrafficCone（交通锥）、Van（面包车）等稀缺类别的样本比例。这种人为干预的数据分布优化，直接提升了模型对异形障碍物的检出能力。图3：数据集数据的分布统计，数据集包含了880个实例（Instances），215,472个关键

AVM 合成数据仿真验证技术为自动驾驶环境感知发展带来助力，可借助仿真软件配置传感器、搭建环境、处理图像，生成 AVM 合成数据，有效加速算法验证。然而，如何利用仿真软件优化传感器外参与多场景验证，显著提升AVM算法表现？

端到端自动驾驶架构兴起，传统仿真真实感不足，而3DGS重建又只是无法交互的“三维录像”？本文深度解析康谋aiSim与World Extractor构建的双模态仿真方案，通过混合渲染技术，打造静态高保真、动态全泛化的数字孪生环境，实现高效的闭环验证！

数据合规困局难破？GDPR罚款超60亿欧元，据说诸多用户因数据违规问题流失！巨额罚款警示下，企业如何在严守隐私红线的同时推进技术研发？看DXC如何用创新深度自然匿名化方案打破困局！采用生成式AI技术，实现隐私保护与数据价值的完美平衡，开启合规新时代！

静态3D场景无法满足仿真测试？缺乏动态交通流、难以模拟极端天气、传感器模型不逼真！本文带您看aiSim场景编辑与GGSR渲染器如何破局！自由配置暴雨黑夜与虚拟车流，使用通用高斯泼溅实现广角无畸变的高保真渲染，为自动驾驶覆盖海量极端测试工况！