建模仿真

C-NCAP 2024新規(guī)將DMS、RFR納入評(píng)分體系，推動(dòng)中國(guó)汽車安全從被動(dòng)向主動(dòng)轉(zhuǎn)型。車企面臨成本、惡劣環(huán)境可靠性等挑戰(zhàn)。如何通過虛擬仿真和合成數(shù)據(jù)技術(shù)，助力車企大幅提升驗(yàn)證效率，滿足合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)？

在自動(dòng)駕駛仿真測(cè)試剛需下，數(shù)字孿生成提升保真度關(guān)鍵。本文介紹傳統(tǒng)與前沿結(jié)合的構(gòu)建流程，先通過數(shù)據(jù)采集、點(diǎn)云聚合等完成高精地圖重建，再以NeRF+3DGS實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重建，降本增效，為仿真注入真實(shí)感，重塑測(cè)試范式。

艙內(nèi)感知模型遇數(shù)據(jù)瓶頸？真實(shí)采集成本高、隱私限制嚴(yán)、長(zhǎng)尾場(chǎng)景稀缺！行業(yè)正轉(zhuǎn)向合成數(shù)據(jù)破局，但仍面臨諸多困難。本文為大家詳細(xì)揭秘析主機(jī)廠和算法供應(yīng)商的三大需求核心，加速破局！

合成數(shù)據(jù)技術(shù)為智能座艙AI訓(xùn)練帶來革命性突破，通過高保真虛擬仿真可精準(zhǔn)還原各類駕駛場(chǎng)景和乘員行為，顯著提升模型訓(xùn)練效率與識(shí)別準(zhǔn)確率。如何利用合成數(shù)據(jù)技術(shù)，為智能座艙研發(fā)提供海量訓(xùn)練樣本與極端場(chǎng)景模擬，從而突破真實(shí)數(shù)據(jù)采集的局限？

隨著數(shù)字化、人工智能、自動(dòng)化系統(tǒng)及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，工程驅(qū)動(dòng)型企業(yè)正面臨重大轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)，亟需加速并深化其變革步伐。眾多企業(yè)正試圖通過采用基于模型的系統(tǒng)工程(MBSE)、產(chǎn)品線工程(PLE)、ASPICE、安全、網(wǎng)絡(luò)安全、軟件定義汽車、敏捷和精益開發(fā)實(shí)踐等技術(shù)，以應(yīng)對(duì)日益嚴(yán)峻的創(chuàng)新挑戰(zhàn)。這些技術(shù)不僅影響工程和產(chǎn)品開發(fā)過程，還成為驅(qū)動(dòng)效率提升與質(zhì)量保證的關(guān)鍵因素。作為一款專業(yè)的汽車開發(fā)流程管理工具，