1 引言：從模塊化到端到端的智駕革命

隨著智能駕駛技術快速發展，端到端解決方案正成為行業新趨勢。與傳統規則驅動的模塊化方案相比，學習驅動的端到端方案具備更強的泛化能力、全面優化優勢和持續學習能力。然而，這種變革對仿真測試帶來了"災難性挑戰"——傳統仿真方法因感知與規控接口的消失而亟待重構。

2 aiSim：端到端智駕仿真的全鏈路解決方案

2.1 核心架構創新

康謀科技的aiSim采用XIL架構仿真方案，基于軟件定義接口和中間件技術，構建完整的閉環測試體系。該方案繞過傳感器硬件和驅動，直接將仿真引擎生成的傳感器原始數據傳遞給智駕應用層，顯著縮短數據傳輸鏈路，降低系統成本。

2.2 高性能仿真引擎

aiSim Air引擎支持Raster、Raytrace等多種渲染方案，兼容3DGS/NeRF等先進技術，在保證渲染效率和置信度的同時優化資源占用。作為通過ISO 26262 ASIL D認證的仿真工具，aiSim在不同傳感器和天氣條件下提供完全的確定性和一致性。

3 先進的場景構建與測試能力

3.1 靈活的場景生成

aiSim5提供交互式圖形化場景編輯工具，支持OpenScenario和自定義AimScenario格式。高斯潑濺渲染器（GGSR）技術在3D重建場景中支持動態物體插入和環境優化，有效減少偽影和非一致性問題。

3.2 全面的測試覆蓋

通過LogSim2WorldSim方案，實現基于EuroNCAP等法規場景的自動化處理和分析。系統支持VRU、建筑物、道路標志和天氣等動靜態元素，對場景邊緣條件進行深度探索，確保端到端測試全面覆蓋。

4 高保真傳感器仿真技術

4.1 物理級傳感器模型

aiSim提供豐富的物理級傳感器模型庫，包括相機、激光雷達和毫米波雷達模型。通過精準仿真HDR、動態模糊、曝光等視覺效應，確保各種環境條件下的測試保真度。

4.2 多天氣條件適配

傳感器模型能有效模擬不同天氣條件下的行為變化，為多目標檢測和車道線檢測任務提供可靠數據支持。激光雷達點云在雨雪天氣下的表現經過嚴格驗證，確保仿真結果的真實性。

5 卓越的仿真置信度與性能表現

5.1 高精度驗證結果

在實際驗證中，aiSim在車道線檢測任務中達到98.45%的召回率，與真實世界數據高度一致。多目標檢測任務同樣表現優異，尤其在近距離目標檢測中召回率表現突出。

5.2 全面的測試支持

方案支持SiL/HiL多種應用場景，提供與ROS2、Simulink、Matlab等系統的無縫集成。每次仿真后自動生成SQLite數據庫文件，便于深度分析和數據挖掘。

6 應用案例與行業實踐

aiSim端到端仿真方案已成功應用于多個測試場景：

• GNSS集成域控制器測試
• 決策功能快速驗證
• 基于DMA視頻注入的閉環測試
• 第三方動力學模型快速接入

7 結語：為下一代自動駕駛仿真樹立新標準

康謀科技的aiSim作為開創性ADAS/AD仿真工具，通過AI創作內容、高度優化的傳感器模擬和確定可重復的環境模擬，打破了傳統仿真的局限性。其云原生UI和開放SDK設計，使開發人員能夠輕松集成到自定義工具鏈中。對于面臨測試效率提升和成本控制壓力的自動駕駛企業，aiSim端到端仿真方案提供了強有力的技術支撐，幫助客戶有效應對自動駕駛測試中的復雜場景，實現技術難題的快速解決，為行業邁向更高水平的自動駕駛技術奠定堅實基礎。

審核編輯 黃宇