智能车AI在环仿真与验证平台

本平台定义了智能车研发的新范式，通过独创的“生成式场景+实车”混合仿真技术，构建了从数据、世界模型到物理执行的完整闭环。我们致力于解决实验室算法与真实世界表现的割裂问题，为智能车提供高保真、低成本、高效率的验证环境。

高度真实的“场景+物理”混合仿真底座

首创混合检测体系：突破传统"规则式建模+纯软件仿真"的局限，采用“数字场景+物理实机”的融合检验模式。

高精全要素模拟：内置高精度可学习的车辆动力学模型与动态天气/光照系统，覆盖超十万种高速公路、城市道路、复杂路口、弱信号景区等核心场景和长尾场景，整合了行业领先的人类行为库包含300+种动作模态，可以动态编辑异形、悬浮障碍物，助力企业建立更严苛的检验标准。

前沿大模型原生的训练架构

全栈大模型支持：平台底层使用了AIRFM，同时作为场景生成引擎和测试仿真引擎，核心检测任务使用大模型完成。

开放生态与异构适配：提供可定制的多模态接口，支持客户自定义替换智驾模型进行独立验证。底层硬件已适配多款主流智能车，客户无需二次开发即可快速接入物理在环测试。

“数据-模型-实体”全链路闭环验证

AI+物理在环（AIIL）：打通了“数据输入 -> 仿真引擎推理 -> 物理实体控制”的完整链条。

解决“Sim-to-Real”鸿沟：以最接近真实物理法则的方式在实验室内完成验证，有效消除了实验室内外表现不一致的行业难题，提前发现潜在的长尾风险，显著提升系统的鲁棒性与安全性。

研发效能的革命性提升

降本增效显著：相比传统的实地场地测试，AI+在环验证模式将验证效率提升200%以上，综合研发成本降低超过60%。

加速商业化落地：通过高频、自动化的迭代验证，大幅缩短产品从Demo到量产的周期，为智能驾驶技术的快速迭代与规模化商用提供核心助推力。