在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的研發(fā)過程中，如何平衡創(chuàng)新速度與系統(tǒng)可靠性，是每個(gè)工程團(tuán)隊(duì)都必須面對(duì)的核心挑戰(zhàn)。團(tuán)隊(duì)常常面臨著來自兩個(gè)維度的具體痛點(diǎn)：在本地開發(fā)階段，工程師們常常受限于HiL測(cè)試資源緊張、調(diào)試成本高昂、算法早期驗(yàn)證困難等問題；而在規(guī)?；瘻y(cè)試階段，團(tuán)隊(duì)又面

數(shù)據(jù)合規(guī)困局難破？GDPR罰款超60億歐元，據(jù)說諸多用戶因數(shù)據(jù)違規(guī)問題流失！巨額罰款警示下，企業(yè)如何在嚴(yán)守隱私紅線的同時(shí)推進(jìn)技術(shù)研發(fā)？

在智能駕駛從“模塊化”邁向“端到端”的技術(shù)浪潮中，高保真、全鏈路的仿真測(cè)試已成為行業(yè)剛需。康謀科技推出的aiSim端到端智駕仿真軟件，與經(jīng)緯恒潤強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，共同打造了智能駕駛HIL仿真測(cè)試系統(tǒng)，為行業(yè)提供了一站式解決方案，8月份已正式亮相上海汽車測(cè)試展?？抵\X德思特X經(jīng)緯恒潤聯(lián)合首發(fā)智能駕駛HIL仿真測(cè)試系統(tǒng)，亮相上海汽車測(cè)試展！康謀&經(jīng)緯恒潤智能駕駛HIL仿

靜態(tài)3D場(chǎng)景無法滿足仿真測(cè)試？缺乏動(dòng)態(tài)交通流、難以模擬極端天氣、傳感器模型不逼真！本文帶您看aiSim場(chǎng)景編輯與GGSR渲染器如何破局！自由配置暴雨黑夜與虛擬車流，使用通用高斯?jié)姙R實(shí)現(xiàn)廣角無畸變的高保真渲染，為自動(dòng)駕駛覆蓋海量極端測(cè)試工況！

▍文章來源于康謀自動(dòng)駕駛01引言當(dāng)前，三維重建技術(shù)正處于從"實(shí)驗(yàn)室演示"邁向"工業(yè)級(jí)應(yīng)用"的關(guān)鍵時(shí)期。每一次對(duì)場(chǎng)景細(xì)節(jié)的精準(zhǔn)還原，每一幀實(shí)時(shí)流暢的渲染效果，都在檢驗(yàn)算法對(duì)真實(shí)世界的復(fù)現(xiàn)能力。高效、高質(zhì)量的三維重建能夠顯著提升數(shù)字資產(chǎn)制作效率，助力提升虛擬測(cè)試的真實(shí)性，加速仿真驗(yàn)證流程。

3DGS與4DGS的核心應(yīng)用實(shí)踐與技術(shù)突破！在自動(dòng)駕駛與機(jī)器人仿真領(lǐng)域，傳感器數(shù)據(jù)的高效交互是連接虛擬仿真與實(shí)際系統(tǒng)的關(guān)鍵紐帶。ROS（RobotOperatingSystem）作為行業(yè)通用的機(jī)器人操作系統(tǒng)，其傳感器數(shù)據(jù)交互機(jī)制直接影響仿真的真實(shí)性與系統(tǒng)集成的便捷性。本文基于對(duì)aiSim中各類ROS傳感器

一體化ROS智能駕駛小車及實(shí)訓(xùn)教學(xué)平臺(tái)解決方案

9月23日至24日，為期兩天的"2025ADAS/ADS中國實(shí)踐會(huì)"在蘇州成功舉行。本次大會(huì)由德國carhs汽車安全技術(shù)公司與中國汽車工程研究院股份有限公司聯(lián)合主辦，匯聚了來自奔馳、奧迪、吉利、保時(shí)捷、上汽等全球主流主機(jī)廠、Tier1供應(yīng)商及行業(yè)專家300余人。康謀作為智能駕駛驗(yàn)證領(lǐng)域的創(chuàng)新者，在大會(huì)上發(fā)表了題為"從駕駛員到環(huán)境：座艙內(nèi)外合成數(shù)據(jù)重塑ADAS

在汽車智能化進(jìn)程中，視頻總線是核心數(shù)據(jù)通道之一，比如環(huán)視攝像頭、艙內(nèi)和車輛監(jiān)控。其采集場(chǎng)景需面對(duì)高帶寬數(shù)據(jù)處理、多設(shè)備時(shí)序同步、跨環(huán)境適配等多重挑戰(zhàn)。對(duì)汽車測(cè)試開發(fā)者而言，往往出現(xiàn)“需求響應(yīng)速度”與“技術(shù)可靠性”的矛盾。既要快速適配車型視頻協(xié)議（GMSL/Ethernet/UVC/

當(dāng)下正是一個(gè)由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的偉大變革時(shí)代。從ADAS到AD，每一次技術(shù)的躍遷都離不開海量道路數(shù)據(jù)的采集、標(biāo)注與分析。以圖像數(shù)據(jù)為例，它們是訓(xùn)練和優(yōu)化感知算法、提升系統(tǒng)安全性的寶貴資源。然而，當(dāng)計(jì)劃將這些數(shù)據(jù)送往異國研發(fā)團(tuán)隊(duì)時(shí)，數(shù)據(jù)合規(guī)這個(gè)難題便擺在了面前。全球化研發(fā)的