尊敬的行業伙伴：

在自動駕駛技術的迭代進程中，高質量數據集是驅動感知算法突破的核心要素。然而，真實道路數據采集面臨著成本高、標注周期長、極端場景覆蓋率低及安全約束嚴格等行業痛點，已成為制約研發效率的關鍵瓶頸。

在此背景下，基于高保真仿真技術構建的SimData自動駕駛虛擬數據集，以“低成本、高保真、場景全”的核心優勢，為行業提供了高效的解決方案。

為此，康謀依托自身技術積淀打造了開源的優質數據集，文末可免費獲取，后續還將推出詳細數據集介紹及評測報告文章，歡迎持續關注！

數據集簡介

SimData是基于aiSim高保真仿真平臺生成的專業自動駕駛數據集，通過康謀專屬aiSim2nuScenes自動化工具，實現了與經典真實數據集nuScenes的“無縫對接”——無論是視覺、雷達還是激光雷達等多源傳感器數據，都能一鍵轉換為nuScenes兼容格式，直接適配各類主流感知模型的訓練與測試需求。

當前版本數據集含15類地圖、45個細分場景（覆蓋高速、城區、環島、停車場等），涵蓋Car、Van、Pedestrian等10類交通參與者，單相機數據超18000幀，采用“每10幀抽1關鍵幀”策略提升利用效率。數據已完成圖像TGA格式轉JPG、雷達LAS格式轉BIN等全自動化處理，符合nuScenes數據格式，開箱即用。

后續我們還會不斷更新，添加更多場景和素材，歡迎持續關注！

數據集價值

經實際驗證，SimData數據集在性能真實性、場景泛化性與研發經濟性三大維度體現了極高的價值。

性能貼近真實，訓練成果可靠：基于BEVFormer測試顯示，SimData訓練模型的mAP達0.446、NDS達0.428，性能與nuScenes真實數據訓練結果高度趨近。其跨域遷移能力突出：虛擬數據訓練的模型可適配真實場景，真實數據訓練的模型無需適配即可處理SimData，核心類別檢測精度偏差小于5%。

提升泛化能力，突破數據局限：以真實數據模型為基礎，經SimData微調后，模型泛化能力可提升15%以上。同時，它能靈活生成暴雨、施工、連環追尾等極端場景數據，突破真實采集的時空與安全限制，為算法魯棒性優化提供關鍵支撐。

大幅降低成本，提升研發效率：相較于傳統真實數據采集，SimData可使數據獲取成本降低60%以上。全自動化處理與nuScenes兼容特性，無需額外開發適配，助力研發團隊快速啟動模型訓練，縮短算法迭代周期。

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此外，為幫助大家充分發揮SimData的價值，我們后續將推出深度文章，從技術細節到實踐應用全面拆解，系統性介紹了從仿真數據導出 → 自動化格式轉換 → 數據集結構構建 → 感知模型訓練與評測的完整流程！敬請期待，歡迎持續關注康謀自動駕駛公眾號！

▍關于康謀科技

康謀是一家自動駕駛解決方案供應商（前身是虹科自動駕駛事業部）。

我們以數據為驅動力，提供高性能的數據采集、記錄、傳輸方案，針對各種駕駛場景進行精準的仿真模擬，以及對大量自動駕駛數據進行高效、高質量處理。我們的一站式服務能夠滿足自動駕駛領域研發測試的全流程需求。

通過深入了解客戶需求，結合行業最新技術和趨勢，我們致力于為客戶提供最適配的自動駕駛解決方案，助力客戶在自動駕駛領域取得更大突破。