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    • 世界模型給智能駕駛仿真帶來創(chuàng)新
    • 全鏈路安全驗(yàn)證,正在推動(dòng)仿真走向跨域融合
    • 提升仿真置信度方面的行業(yè)進(jìn)步
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智能駕駛仿真研究:仿真走向跨域融合,世界模型應(yīng)用提速

06/05 09:50
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佐思汽研發(fā)布《2025年智能駕駛仿真與世界模型研究報(bào)告》。

世界模型給智能駕駛仿真帶來創(chuàng)新

在向L3及以上高階自動(dòng)駕駛邁進(jìn)中,端到端技術(shù)的發(fā)展對(duì)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)規(guī)模、場(chǎng)景多樣化覆蓋、物理真實(shí)性保障、多模態(tài)同步生成、行為邏輯合理性以及迭代效率的提升都提出了更高要求。

高質(zhì)量智駕核心三要素(數(shù)據(jù)、模型、算力)中,場(chǎng)景數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量正成為拉開智駕體驗(yàn)的關(guān)鍵所在;而高階輔助駕駛算法模型訓(xùn)練需要千萬級(jí)視頻片段并生成長時(shí)序多模態(tài)駕駛場(chǎng)景,而真實(shí)路采的長尾場(chǎng)景比較有限,無法滿足E2E算法訓(xùn)練的高質(zhì)量數(shù)據(jù)喂養(yǎng)。

仿真自動(dòng)化測(cè)試正成為車企及供應(yīng)商縮短開發(fā)周期、降本增效、解決長尾場(chǎng)景覆蓋不足、高危工況復(fù)現(xiàn)困難等挑戰(zhàn)的利器。同時(shí),由于世界模型是能夠理解現(xiàn)實(shí)世界環(huán)境的物理特性和空間屬性,正被越來越多的車企及頭部Tier1所采用。

GAIA-2世界模型生成的多樣化長時(shí)序場(chǎng)景

目前,針對(duì)智能駕駛訓(xùn)練,場(chǎng)景數(shù)據(jù)主要有以下幾個(gè)來源:

一是基于真實(shí)路測(cè)數(shù)據(jù)回放的仿真技術(shù),優(yōu)點(diǎn)是場(chǎng)景真實(shí)性高,主要用于復(fù)現(xiàn)路測(cè)問題場(chǎng)景,驗(yàn)證算法修復(fù)效果;

二是人工定義的參數(shù)化場(chǎng)景(如OpenScenario格式),特點(diǎn)是標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試、邊界條件探索,場(chǎng)景可控性強(qiáng);

三是將真實(shí)路測(cè)數(shù)據(jù)(logsim)轉(zhuǎn)換為可泛化的虛擬仿真場(chǎng)景(Worldsim),核心功能為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的場(chǎng)景生成與泛化,構(gòu)建高置信度仿真場(chǎng)景庫,支持場(chǎng)景衍生與自動(dòng)化測(cè)試,場(chǎng)景覆蓋效率得到了提升。

四是世界模型(World Model)通過AI構(gòu)建對(duì)物理世界的內(nèi)部表征,實(shí)現(xiàn)環(huán)境狀態(tài)預(yù)測(cè)與反事實(shí)推理的智能模型,數(shù)據(jù)來源是多模態(tài)數(shù)據(jù)(圖像、文本、物理規(guī)則)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)生成數(shù)據(jù),其優(yōu)勢(shì)具備因果推理能力、支持未知場(chǎng)景預(yù)測(cè),然而世界模型需要的計(jì)算資源比較高,模型的可解釋性需要提升,同時(shí)也存在數(shù)據(jù)偏見風(fēng)險(xiǎn)。

世界模型也在多方面展現(xiàn)出優(yōu)勢(shì),比如在環(huán)境感知與理解、未來場(chǎng)景演變預(yù)測(cè)、決策與規(guī)劃優(yōu)化、數(shù)據(jù)生成與訓(xùn)練增強(qiáng)、仿真與測(cè)試驗(yàn)證以及系統(tǒng)泛化能力提升等方面。下圖通過典型主機(jī)廠和Tier1應(yīng)用世界模型的案例,來一瞥世界模型給智能駕駛訓(xùn)練帶來的創(chuàng)新。

來源:佐思汽研《2025年智能駕駛仿真與世界模型研究報(bào)告》

全鏈路安全驗(yàn)證,正在推動(dòng)仿真走向跨域融合

當(dāng)前自動(dòng)駕駛安全驗(yàn)證已從單一功能測(cè)試轉(zhuǎn)向全鏈路閉環(huán)驗(yàn)證,仿真技術(shù)正突破傳統(tǒng)邊界,向跨域協(xié)同深度融合,其核心驅(qū)動(dòng)力包括技術(shù)融合加速、工具鏈整合等方面。

具體來看:

技術(shù)融合加速:AI驅(qū)動(dòng)場(chǎng)景生成對(duì)于構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集至關(guān)重要,如DriveDreamer4D、OASIS SIM的生成式AI技術(shù),將長尾場(chǎng)景生成效率提升10倍(如51Sim單日生成3.2萬極端場(chǎng)景);與此同時(shí),多域模型聯(lián)動(dòng)趨勢(shì)明顯,比如車輛動(dòng)力學(xué)(PanoCar)、傳感器(物理級(jí)雷達(dá)建模)、交通流(SUMO/VISSIM)與云端世界模型(如理想MindGPT)協(xié)同仿真,構(gòu)建數(shù)字孿生閉環(huán)。

工具鏈整合:頭部方案商(如地平線AIDI平臺(tái)、深信科創(chuàng)OASIS)已實(shí)現(xiàn)“感知-規(guī)劃-控制-車路云”全棧工具鏈集成,支持從MIL到VIL的無縫銜接。例如,地平線UniAD框架通過端到端模型,將感知-規(guī)劃延遲壓縮至50ms級(jí),并在仿真中驗(yàn)證多車博弈策略。

由于艙駕融合、跨域融合應(yīng)用的發(fā)展,仿真也在走向跨域融合。行業(yè)內(nèi)推出了針對(duì)汽車各域的仿真測(cè)試解決方案,并融合軟件硬件工具/平臺(tái),積極推進(jìn)跨域的聯(lián)合測(cè)試。整體來看,目前主機(jī)廠和供應(yīng)商正在推進(jìn)的跨域仿真主要集中在智能座艙+智能駕駛跨域融合、智能底盤+智能駕駛跨域融合、三電+熱管理融合、車聯(lián)網(wǎng)+智能駕駛?cè)诤?,以及全域?shù)字孿生等方面。

比如:

清研精準(zhǔn)主動(dòng)懸架HIL、浙江天行健PanoCar在懸架-規(guī)劃聯(lián)合仿真,解決跨域控制時(shí)延問題,提升極端工況穩(wěn)定性(側(cè)傾減少≥15%);

芯驛電子旗下AUMO傲目與比亞迪合作開發(fā)智能座艙與駕駛域融合測(cè)試方案,利用W50實(shí)現(xiàn)艙內(nèi)視覺系統(tǒng)(DMS/OMS)與自動(dòng)駕駛算法的協(xié)同驗(yàn)證,支持車艙域與駕駛域數(shù)據(jù)互通,加速“艙駕一體”技術(shù)落地。

2025年Q1,Mercedes-Benz聯(lián)合VECTOR開展集中式電子架構(gòu)虛擬化驗(yàn)證,基于SIL Kit中間件實(shí)現(xiàn)域控制器(如自動(dòng)駕駛域、車身域)的分布式仿真測(cè)試,優(yōu)化跨域通信與功能集成效率。

2024年10月,東方中科與長城汽車合作開展智能座艙、智能駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)等跨域聯(lián)合測(cè)試方案,涵蓋信號(hào)級(jí)仿真到整車級(jí)測(cè)試的一站式服務(wù)。

昆易電子座艙HIL測(cè)試,基于昆易R(shí)TPC的高實(shí)時(shí)性系統(tǒng),配合昆易高階自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)測(cè)試解決方案,提供360環(huán)視、駕駛員監(jiān)控、流媒體后視鏡等場(chǎng)景仿真,滿足車云一體、艙泊一體、艙駕一體等高性能測(cè)試需求。

來源:佐思汽研《2025年智能駕駛仿真與世界模型研究報(bào)告》

提升仿真置信度方面的行業(yè)進(jìn)步

仿真測(cè)試目前最大的痛點(diǎn)之一是置信度問題,行業(yè)需要思考如何才能保證場(chǎng)景仿真的高保真度、傳感器模型的高精度、動(dòng)力學(xué)模型的高置信度、以及仿真的實(shí)時(shí)性、數(shù)據(jù)帶寬、數(shù)據(jù)接口的穩(wěn)定性等挑戰(zhàn)。

在提升仿真置信度方面,主要有以下幾條路徑。

01、AI技術(shù)應(yīng)用

目前,AI技術(shù)逐步應(yīng)用到仿真測(cè)試工程落地中,大大加速測(cè)試驗(yàn)證的自動(dòng)化效率,進(jìn)而加速汽車開發(fā)的效率,舉例來看:

2025年2月 IAE智行眾維?攜手眾鏈科技共同推出業(yè)內(nèi)首款集成DeepSeek R1大模型的AI場(chǎng)景生成工具,率先實(shí)現(xiàn)“文本指令一鍵生成高質(zhì)量OpenDRIVE與OpenSCENARIO標(biāo)準(zhǔn)場(chǎng)景”的端到端解決方案,支持從簡單ADAS測(cè)試到復(fù)雜交通規(guī)則到極端工況場(chǎng)景的智能化生成,覆蓋ADAS、城市NOA、V2X等全場(chǎng)景需求,場(chǎng)景構(gòu)建效率提升300%,支持CARLA、VTD、Prescan等主流仿真軟件無縫對(duì)接。

2024年12月,AVL發(fā)布AI仿真助手ChatSDT,簡化并提升用戶與AVL仿真組件的互動(dòng)體驗(yàn);MathWorks也推出了MATLAB大語言支持包,旨在將大語言模型(ChatGPT、Qwen、DeepSeek等)與MATLAB/Simulink深度集成,提升工程開發(fā)效率。

02、開源數(shù)據(jù)集

此外,中汽協(xié)等正積極推動(dòng)數(shù)據(jù)開源計(jì)劃工作,已發(fā)布Coral Data開源數(shù)據(jù)、車路云一體化仿真場(chǎng)景開源數(shù)據(jù)等近20項(xiàng)數(shù)據(jù)集,還有車企開源的端到端自動(dòng)駕駛公開數(shù)據(jù)集,以及智能駕駛世界模型相關(guān)公開數(shù)據(jù)集等訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源,開源旨在助力高效復(fù)用這些高質(zhì)量場(chǎng)景數(shù)據(jù)集,避免行業(yè)內(nèi)重復(fù)建設(shè)。

2025 年4月,ASAM OpenMATERIAL 3D 1.0.0 標(biāo)準(zhǔn)正式發(fā)布。該標(biāo)準(zhǔn)針對(duì)物理材質(zhì)屬性和三維物體描述提出了規(guī)范格式,精確定義折射率、表面粗糙度、磁導(dǎo)率等特性參數(shù)。通過提供精確、標(biāo)準(zhǔn)化的3D資產(chǎn)與材料屬性,該標(biāo)準(zhǔn)提升了感知傳感器仿真的效果,使激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)攝像頭的輸出更為真實(shí)。

03、仿真工具升級(jí)

仿真測(cè)試企業(yè)也紛紛更新升級(jí)仿真軟件工具/平臺(tái)功能,比如PreScan軟件版本2503,HEXAGON VTD/MSC/ADAMS/KISSoft仿真軟件,CarMaker14.0, AURELION 24.3, MATLAB/Simulink R2025a, Ansys 2025R1,Oasis SIM 3.0、aiSim智駕仿真軟件UE5.5升級(jí),千行系統(tǒng)V3.0新增20+功能特性,PanoCarV1.7 ?PanoSim V33版本等等(詳見報(bào)告)。

來源:佐思汽研《2025年智能駕駛仿真與世界模型研究報(bào)告》

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