"十五五"期间（2026-2030年），中国智能网联汽车产业将迎来关键转型，从规模扩张转向质量提升。产业定位将从交通工具升级为"移动数据中心"和"第四生活空间"，重点突破车规级芯片国产化（目标80%）、车载大模型应用等技术。全国将建设30个试点城市的"车路云一体化"网络，总投资超300亿元。法规方面将明确L3级自动驾驶责任认定，预计2030年实现L3规模化商用和L4特定场景应用。示范应用将扩展至低

"十五五"期间（2026-2030年），中国智能网联汽车产业将迎来关键转型，从规模扩张转向质量提升。产业定位将从交通工具升级为"移动数据中心"和"第四生活空间"，重点突破车规级芯片国产化（目标80%）、车载大模型应用等技术。全国将建设30个试点城市的"车路云一体化"网络，总投资超300亿元。法规方面将明确L3级自动驾驶责任认定，预计2030年实现L3规模化商用和L4特定场景应用。示范应用将扩展至低

军事自动驾驶仿真技术已成为军事训练、装备研发和作战指挥的关键环节。其核心模块包括环境感知、决策规划和控制执行，通过多物理场耦合建模、分布式交互仿真和数字孪生技术，构建高精度虚拟战场环境。该技术在军事训练、装备测试和决策支持三大场景中发挥重要作用，2025年呈现出四大发展趋势：生成式AI广泛应用、量子计算融合、数字孪生深度应用和硬件在环测试技术成熟。这些发展推动军事仿真向智能化、网络化和沉浸式方向演

实现“物理世界的通用智能”，即在开放、动态环境中完成多样化任务（如烹饪、清洁、工业协作）。：基于预训练模型（如RT-2、VoxPoser）实现对未见过物体或场景的适应。：依赖深度学习模型（如CNN、Transformer）提取环境结构与语义。直接与环境进行物理接触（如机械臂操作物体、自动驾驶算法识别障碍物）。构建环境的几何模型（3D点云）和语义模型（物体类别、空间关系）。结合视觉与触觉数据，提升对

例如，通过分析实车数据中的事故场景，可以构建符合预期功能安全（SOTIF）标准的场景库，覆盖未知不安全场景（A3）和未知安全场景（A4）。例如，GAIA-1可以根据文本和动作输入生成逼真的驾驶场景视频，与Log2world的实车数据结合，形成"真实+生成"的混合场景库，显著提升仿真测试的全面性和效率。与3DGS的集成主要体现在环境重建环节。动态参与者行为提取是Log2world的另一关键环节，通过