重磅发布 | 全球首款集成DeepSeek的AI场景生成工具

2月21日,IAE智行众维携手中国汽车工业协会下属众链科技(北京)有限公司(下称“众链科技”)共同推出业内首款集成DeepSeek R1大模型的AI场景生成工具,率先实现“文本指令一键生成高质量OpenDRIVE与OpenSCENARIO标准场景”的端到端解决方案。这款工具深度融合DeepSeek AI技术与IAE DeepOcean虚拟仿真工具链,极大提升了自动驾驶仿真场景的生产效率,助力自动驾驶算法训练和仿真测试数据闭环。

四大核心优势:重新定义AI场景数据生成新范式

1.DeepSeek赋能:驱动“所思即所得”

基于DeepSeek R1开发的AI场景生成工具,具备强大的语义理解和逻辑推理能力,可以精准解析用户输入的文本指令(如“生成雨天夜间高速公路匝道汇入场景”),并自动输出符合OpenDRIVE(道路拓扑)与OpenSCENARIO(动态逻辑)双标准的仿真场景文件。支持从简单ADAS测试到复杂交通规则到极端工况场景的智能化生成,覆盖ADAS、城市NOA、V2X等全场景需求,场景构建效率提升300%,场景构建门槛降低一档。

下一步,该工具还将支持导入特定仿真平台的场景文件,仿照范例进行场景生成,减少从标准场景到仿真平台可运行场景的人工调整工作,自动关联特定引用路径。

2.多模态灵活拓展:支持OpenX生态无缝对接

AI场景生成工具全面兼容ASAM OpenX系列标准,支持与SCANER、CARLA、VTD、Prescan等主流仿真软件无缝对接。未来将扩展基于交通参与者行为轨迹等多模态数据的场景生成能力,为L4级无人驾驶算法训练、测试提供一站式场景数据工场,降低30%以上的多平台协作成本。

3.智能化闭环:MLOps驱动场景自进化

AI场景生成工具无缝融合IAE智行众维 DeepOcean.AI虚拟仿真工具链,集成AI Power智能优化引擎与MLOps全生命周期管理模块。基于“水木灵境”场景工场的海量场景库集的模型训练成果,通过“设计-生成-仿真-迭代”的闭环流程,自动优化场景参数与逻辑冲突,借助平台内置的专业知识库集,持续提升场景复杂度与测试覆盖率,助力仿真团队最高缩短70%以上的测试验证周期。

4.全栈式适配:国产化底座保障安全可控

AI场景生成工具支持大模型API接入和本地化私有部署,确保数据安全与场景生成的稳定性,可满足车企、检测机构等高安全等级场景的合规要求。

“水木灵境”场景工场将其在场景数据研发、量产领域的经验和积累持续注入到模型中,从而进一步提升AI场景生成工具的场景生成质量和能力。

行业赋能:加速自动驾驶规模化落地

AI场景生成工具凭借强大的技术优势,为自动驾驶产业链的各个环节深度赋能:

  • 车企研发:快速生成海量高质量场景库,支持ADAS/ADS智能驾驶系统的训练与验证;
  • 智慧交通:构建城市级交通流仿真场景集,为信号灯优化、拥堵预测提供数据支撑;
  • 检测认证:一键生成符合法规要求的边缘案例(Corner Case),提升测试效率与权威性;
  • 科研机构:通过自然语言交互快速搭建实验环境,加速学术成果的工程转化。

IAE智行众维将仿真训练测试技术闭环及数据闭环体系与众链科技的数据安全保障体系深度融合。一方面,利用区块链技术加密自动驾驶海量的传感器数据,有效防止数据泄露与恶意攻击,为算法优化提供坚实的数据基础;另一方面,众链科技助力IAE智行众维搭建去中心化的数据共享平台,打破行业内的数据孤岛,使不同企业、机构间的数据得以安全流通,加速自动驾驶技术的迭代升级。

IAE智行众维与众链科技深入合作,以数据为核心,通过AI技术深度赋能,结合车路云多源场景库集和全面的知识库集,持续提升仿真场景数据“设计-泛化-生成-应用-评价”全流程能力,推动技术创新与生态共建,为自动驾驶汽车大规模商业化构筑安全、高效、自主可控的基石。

关于DeepOcean.AI:自动驾驶仿真及数据闭环的基石

IAE智行众维于2023年推出DeepOcean.AI虚拟仿真工具链平台,核心工具可以用于提升车路云多源数据处理和场景生产的自动化能力,为“水木灵境”场景工场数据生产流程优化提供关键技术支撑。DeepOcean.AI仿真工具链平台可以对场景原始数据进行自动化整合、脱敏、清洗治理,对车辆端及路侧端等采集到的动态目标轨迹数据进行价值挖掘、自动化轨迹平滑、目标物合并、无效目标删除以及缺失数据帧补齐等处理,大幅减少仿真场景生产过程的人工参与,提高场景数据生产效率、质量以及有效数据在整体采集数据中的占比。

本次发布的AI场景生成工具深度融合DeepSeek大模型的语义理解、逻辑推理与长文本生成能力,以及DeepOcean.AI仿真工具链平台的强大功能,不仅能够大幅缩减场景生成所需的工作量和时间,还能通过持续的学习与进化,不断提升生成场景的质量、多样性与复杂性,为自动驾驶算法的训练测试提供更加全面的支持,重新定义AI场景数据生成新范式。

关于众链科技

2020年,中国汽车工业协会联合多家车企、ICT企业、检测机构等单位,发起成立了众链科技(北京)有限公司,筹备建设了中国首个基于区块链技术为底层架构的数据平台:汽车大数据区块链交互平台(简称:VDBP),致力于构建一个全新的数据空间,推动汽车数据要素的高效流通与价值转化。众链科技立足汽车产业,积极拓展数据交互服务、数据存证服务和新能源资产数字化服务三大应用,持续推动汽车产业数据空间的建设与发展,着力提升智能网联汽车的数据交互效率,降低企业的研发成本,优化产品体验,提高政府产业治理能力,助力构建公平、公正、开放的数据合作生态,为汽车产业新质生产力的发展注入新动能。

春雨润泽,智行启航:记苏州泛科智行智能科技有限公司盛大开业!

春回大地,万物复苏。2025年2月18日,正值雨水节气,苏州泛科智行智能科技有限公司(简称“泛科智行”)在苏州工业园区隆重举行开业剪彩仪式,正式扬帆起航。雨水节气象征着万物复苏与新生,此次泛科智行的落地,是苏州智行众维智能科技有限公司(简称“IAE智行众维”)在半实物仿真测试领域的又一战略落地。

当天,IAE智行众维CEO安宏伟先生、泛科智行总经理黄千博士、IAE智行众维战略合伙人王苑女士、上海交通大学苏州人工智能研究院执行院长廖鹏先生、苏州纳米技术大学科技园管理有限公司副总经理孙云鹏先生等领导和嘉宾莅临现场,共同见证了这一重要时刻。

在国家大力推进高端制造业自主可控的战略背景下,本土化工具链和测试的重要性日益凸显。特别是在汽车、航空航天、船舶、兵器等军工关键领域,对高精度、高可靠的仿真测试产品和解决方案的需求尤为迫切。泛科智行正是在这样的时代背景下应运而生,其聚焦于硬件在环(Hardware-in-Loop,HIL)仿真测试领域,致力于打造行业领先的半实物实时仿真测试完整解决方案,并实现国产化、品牌化和产业化。

在前沿技术方面,IAE智行众维早前与上海交通大学苏州人工智能研究院即签订了战略合作,泛科智行总经理黄千博士也荣获苏州工业园区科技领军人才,双方将带领高层次人才团队,依托各自在仿真测试和人工智能领域的技术优势,共同研发基于人工智能技术的自动驾驶数据闭环及仿真系统。

泛科智行也将推动人工智能技术在半实物实时仿真测试场景的应用,坚持产研联动,助力行业降本增效,为智能新能源汽车和军工行业的研发、生产提供更强大的技术支撑。

发布 | 苏州行业高质量数据集-智能驾驶仿真数据集

2月14日,2025年苏州市“人工智能+”创新发展推进大会暨人工智能赋能新型工业化深度行(苏州站)活动在苏州国际会议酒店成功举办,活动以“共启AI+ 新质赋未来”为主题,全方位、多角度地展现了苏州人工智能领域的最新成果。

会上重磅发布“苏州市首批行业高质量数据集”,其中IAE智行众维自主研发的智能驾驶仿真数据集也位列其中。

智能驾驶仿真数据集简介

该数据集由IAE智行众维自主研发,并联合中国汽车工业协会下属众链科技共同发布。数据集着眼于当下智能驾驶行业对算法训练及仿真测试数据的迫切需求,通过车路云多源仿真合成数据解决Corner Case等高质量、海量、关键数据缺乏的问题,服务于端到端算法训练测试的最新需求,支持跨企业、跨平台的数据合作,数据规模及质量在行业内均处于领先地位,已应用于上百家智能驾驶主机厂、国检中心、科技创新企业客户。

 

期待此次智能驾驶仿真数据集的发布能够加速推动智能驾驶行业数据生态建设,促进行业协同发展,推动智能驾驶技术迈向新的高度,为人们带来更加安全、便捷、高效的出行体验。

发布 | Coral-Data开源计划第10期:SimTerrain-City1 for OpenDRIVE仿真静态场景数据集

本期发布“SimTerrain-City1 for OpenDRIVE仿真静态场景数据集”。该仿真静态场景提供OpenDRIVE v1.4版本的路网成果,支持在多种仿真平台上使用。

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SimTerrain-City1 for OpenDRIVE仿真静态场景依据国家标准、行业标准(以下简称国标、行标)对城市道路要求结合中国上海道路形态制作而成,可用于测试和验证城市道路领航辅助系统等运行设计域在城市道路上的ADAS/ADS系统的性能和可靠性。设计了城市道路中常见的道路路况,如直道、弯道、坡道、环岛、隧道、各样路口等,用于ADAS/ADS系统仿真测试或驾驶模拟器应用测试。相比于实车测试,仿真测试可以减少成本,因为不需要实际的车辆和物理环境,同时可以快速更改测试条件。

静态场景介绍

SimTerrain-City1 for OpenDRIVE通过3个中国真实城市地形拼接而成,为保证地形测试的完整性,道路之间存在重叠区域。

分块1

由城市环岛、隧道、多种异形路口、上下坡直道和上下坡弯道组成,全图全长约双向21km:

  • 东西走向:包含2条主干道路,里程分别为双向1.5km和2km,其中双向1.5km直道与隧道相连,隧道双向长度约为3km;
  • 南北走向:包含2条主干道路,里程分别为双向2.2km和2.4km。

其中

  • 城市环岛:由6条主干道交会而成,隧道位于环岛下方;
  • 道路数量:包含单向车道、双向车道、多转少车道、少转多车道;
  • 道路中间:设有城市护栏或中央隔离带分隔;
  • 夜间亮灯效果:有。

分块2

以停车场、直道为主,包含停车场、上下坡直道、各样路口等,全图全长约双向22km:

  • 东西走向:包含2条主干道,里程分别为双向2km和1.6km,其中双向1.6km直道与停车场相连,停车场面积约为14400m?;
  • 南北走向:包含2条主干道,里程分别为双向3.4km和3.8km。

其中

  • 停车场:内部有多个停车区域,覆盖斜列、垂直、平行车位及全封闭、半封闭和开口的车位线类型,设置数字、字母、文字、箭头等多种路面元素;
  • 道路数量:包含单向车道、双向车道、多转少车道、少转多车道;
  • 道路中间:设有城市护栏或中央隔离带分隔;
  • 夜间亮灯效果:有。

分块3

以城市直路为主,全图全长约双向34km:

  • 东西走向:包含2条主干道,里程分别为双向2km和8.2km;其中双向8.2km直道包含城市快速路,里程约双向4.8km;
  • 南北走向:包含2条主干道,里程分别为双向5.7km和5.5km。

其中

  • 道路类型:包含城市道路、城市快速路和内部道路;
  • 路口形态:包含复杂程度高、红绿灯逻辑多样的路口、常见路口和异形路口;
  • 路口设置:3D立体样式路面标识及斑马线;
  • 车道类型:包含机动车道、非机动车道和公交专用道;
  • 车道数量:包含单车道、双车道、多转少车道和少转多车道;
  • 夜间亮灯效果:有。

场景生产说明

-交通标志和标线:静态场景为虚拟地理位置,因此交通标线和交通标志的布设以国标、行标为基础,参考真实地形添加样式,尺寸以国标《GB 5768 ?道路交通标志和标线》为依据。

  • 交通标线:包含车道标线、导流线、车距确认线、减速振荡标线等;
  • 交通标志:包含指路标牌、禁令标牌、警告标牌、告示标牌等。

-道路高程:搭建静态场景的参考数据(OpenStreetMap、百度街景)缺失相对高程信息,因此静态场景的高程主要参考百度街景的坡度视觉效果做还原(保证上坡和下坡的一致性),坡度值参考国标进行设置。

下载方式

https://gitee.com/iae-icv/coral-data

发布 | Coral-Data开源计划第9期:SimScenario-TJA仿真测试场景集

本期发布“SimScenario-TJA仿真测试场景集”(TJA:交通拥堵辅助系统)。该仿真测试场景集通过调研量产车型基于城市道路相关驾驶辅助系统功能定义,结合法规标准测试要求,形成基于城市道路的交通拥堵辅助系统(TJA)测试场景集,城市道路地形使用的是Coral-data开源计划第8期发布的SimTerrain-City1 for SCANeR静态场景。SimScenario-TJA仿真测试场景集基于SCANeR仿真平台搭建,支持在SCANeR仿真平台的2021、2022和2023版本上使用,也可以进一步开发用于三方仿真平台(详询联系方式)。

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SimScenario-TJA仿真场景可用于模拟真实世界中的交通情况,以测试和验证待测系统的性能和可靠性。通过法规场景(TJA相关标准文件要求测试的场景)和典型场景(现实生活中常见的场景)的仿真测试,可以评估待测系统在这些场景下的反应和效果。仿真可以帮助识别待测系统中的不足之处,如传感器的检测范围、制动系统的响应时间、以及控制算法的准确性,进而对其进行优化。相比于实车测试,仿真测试可以减少成本,因为不需要实际的车辆和物理环境,同时可以快速更改测试条件。

TJA场景要素说明

动态场景说明:

SimScenario-TJA共发布50例场景,涵盖在城市道路中不同道路特点的法规场景和典型场景,其中法规场景主要参考CAC 1648-2020《交通拥堵辅助系统(TJA)功能场景测试规程》和DOT HS 812978《Traffic Jam Assist Draft Test Procedure Performability Validation》中的逻辑场景。为保证工况发生,场景中目标车速度、距离等具体参数与主车速度有关。

  • 法规场景:涉及基础设施及障碍物识别与响应、周边车辆行驶状态识别及响应,共计7例;
  • 典型场景:涉及基础设施及障碍物识别与响应、周边车辆行驶状态识别及响应、弱势群体识别及响应,共计43例。

静态场景说明:

测试所使用的静态场景SimTerrain-City1 for SCANeR主要为城市道路,包含以下不同类型的道路。

  • 道路路型:涉及直道、弯道、路口、隧道、环岛和快速路;
  • 曲率:涉及无、小曲率和大曲率;
  • 坡向:涉及无、上坡和下坡。

本次发布的场景集中覆盖道路条件如下表所示。

测试目标物说明:

根据《GBT 15089-2001机动车辆及挂车分类》及常见弱势交通参与者和障碍物,可将目标物类型按照下表类型划分。本次发布的场景集根据测试需求,覆盖常见的以下目标物。

场景生产说明

TJA场景设计逻辑如下:

  • TJA功能激活:主车启动并开始激活TJA功能;
  • TJA功能状态:15s内判断TJA功能是否成功激活;
  • 测试开始:主车行驶到TriggerStart;
  • 测试过程:根据《场景设计列表》,目标车完成特定行为;
  • 测试结束条件:①主车到达测试终点TriggerEnd;②主车发生碰撞;③场景运行时间超过600s。满足任一条件,测试结束。

测试场景按以下原则进行生产:

  • 多样性:涉及直道、弯道、隧道、环岛和路口等多种地形;
  • 多元化:涉及乘用车、客车、货车、挂车、二轮车、行人和障碍物等多种目标物;
  • 必然性:场景设计的测试工况对主车速度无限制,若主车无换道情况,测试工况必定发生;
  • 合理性:场景设计的测试工况贴近现实世界交通行驶逻辑,保证其合理性。

下载方式:

https://gitee.com/iae-icv/coral-data

IAE智行众维参加“金融助力智能驾驶与算力发展大会”

2025年1月11日,由中国科技发展基金会主办、长春新区管委会和中国青年科学家产学研创新联合体承办、北京万易信息技术有限公司协办的“金融助力智能驾驶与算力发展对接会”在长春新区成功举行,汽车和信息技术领域科学家、企业家和投资机构代表齐聚一堂。中国科技发展基金会理事长宋军出席并主持会议,长春新区管委会副主任毕海滨、副主任王丽光出席会议并致辞。

IAE智行众维政企事业部总经理刘伟喆受邀参会,并分别代表清华大学苏州汽车研究院和IAE智行众维做介绍。

刘伟喆首先介绍了清华苏州汽车研究院作为支撑中国汽车产业高质量发展的科技创新成果转化平台,在科技创新孵化和产业服务等领域取得的成果。

刘伟喆接下来和参会嘉宾分享了IAE智行众维近年来在智能网联汽车仿真测试领域的创新成果,重点介绍了X-In-Loop工具链、场景数据和算力相融合的新型解决方案在车路云一体化领域的成功应用及实践。

2025年,金融将助力智能驾驶与算力高速发展,也将助力IAE智行众维发展再上新高!

“冰雪智试,极寒磨砺”——IAE智行众维参加首届中国漠河极寒汽车测试产业发展研讨会

2025年1月7日-8日,长春汽车检测中心成功主办了题为“冰雪智试,极寒磨砺”的首届中国漠河极寒汽车测试产业发展研讨会,长春汽车检测中心党委书记、董事长曲卫东做大会致辞。IAE智行众维受邀参会并与行业专家共同探讨寒地汽车仿真测试技术创新发展及合作。

公司政企事业部总经理刘伟喆介绍了IAE智能驾驶全栈式仿真测试工具链、场景数据产品,以及软件和安全测试服务能力,尤其是寒地环境下的智能驾驶仿真测试技术和解决方案。

IAE智行众维同时荣获长春汽车检测中心2024“领航先锋伙伴”荣誉称号。

公司将与长春汽车检测中心及行业生态伙伴协同合作,基于IAE寒地环境仿真测试技术方案、漠河寒地试验场资源和长春市车路云一体化建设实践,共同打造服务于寒地环境的智能驾驶测试验证技术体系、数据体系和安全体系,为行业高质量提供关键助力。

战略签约 | IAE智行众维与上海交大苏州智研院达成战略合作

2025年1月6日,苏州工业园区高校科技成果转化工作推进会暨2024年度高等教育科技人才一体发展总结会在独墅湖畔顺利召开,苏州工业园区党工委委员、管委会副主任倪乾等参加活动。

会上,IAE智行众维与上海交大苏州智研院签订战略合作。作为高校科技成果转化的重点项目之一,双方围绕《基于人工智能的自动驾驶数据闭环及仿真系统》研发项目,不仅是此次高校科技成果转化的重点项目之一,也将成为推动产业升级的 “新引擎”。

重点项目合作签约合影(左一签约项目)

《基于人工智能的自动驾驶数据闭环及仿真系统》研发项目:i.基于AI数据生成技术,丰富仿真测试场景、解决实验室及试验场测试场景不足的问题;ii.构建服务于端到端/大模型算法的,以车辆在环体系为代表的先进仿真测试解决方案;iii.提升测试效率和测试的可重复性,加速助力国产替代进口。

此次会议为苏州工业园区高校科技成果转化注入了强大动力,未来,双方将携手致力于推动我国智能驾驶测试验证领域相关法规标准的研究,助力我国自动驾驶技术和产业发展,填补多项国际测试验证领域的空白。

笃行不负凌云志 策马扬鞭自奋蹄 | IAE智行众维 2024回顾

潮起千帆竞,风劲满目新

2024年,IAE智行众维以“仿真赋能 数据驱动”为战略指引,积极拥抱发展机遇、顺势而为,以创新技术服务于智能新能源汽车产业。在2025年到来之际,让我们跟随时光的镜头,回顾2024年的精彩瞬间…

技术创新篇

4月,携手中汽协会下属公司众链科技联合发布Coral-Data(珊瑚数据)开源计划,旨在解决智能驾驶行业对算法训练及仿真测试应用的迫切数据需求,通过仿真合成数据解决Corner Case等算法训练、数据缺乏的问题,真正意义上打破仿真测试场景及训练数据集使用的壁垒,支持跨企业、跨平台的合作。2024年内已累计发布八期Coral-Data开源数据集。

8月,发布AVM(全景环视系统)虚拟测试解决方案。该技术通过在DEEP OCEAN.AI仿真环境中搭建AVM虚拟标定间,利用多个超广角鱼眼摄像头同时捕捉车辆周围的环境影像,利用先进的算法合成鸟瞰图,以直观地呈现出车辆周边的情况,为驾驶员提供全方位的视角。该技术正逐渐成为提升驾驶体验和安全性的关键支撑技术之一。

10月,建设并被苏州市授牌“车路云一体化仿真测试与验证实验室”,重点围绕虚拟仿真和混合仿真的综合测试验证平台研发,通过构建车路云一体化多源数据仿真场景库,模拟真实的驾驶场景来全面评估和验证智能网联汽车的技术性能与安全性,加速自动驾驶算法的开发及验证。

10月,“基于人工智能的自动驾驶数据闭环及仿真系统的研发”入选2024年度苏州市关键核心技术“揭榜挂帅”攻关项目:i.基于AI数据生成技术,丰富仿真测试场景、解决实验室及试验场测试场景不足的问题;ii.构建服务于端到端/大模型算法的,以车辆在环体系为代表的先进仿真测试解决方案;iii.提升测试效率和测试的可重复性,加速助力国产替代进口。

商业落地篇

7月,联合玲珑集团中路慧能、国家智能网联汽车创新中心合作共建国内首个涵盖100多个场景的立体式智能网联研发测试场,面向智慧交通和自动驾驶等应用领域,打造封闭式车路云一体化智能网联测试场,提供车路云一体化测试验证及评价技术,可为全国20个试点城市提供测试数据支撑。

11月,由中汽股份投资、IAE智行众维负责设计建设的长三角(盐城)智能网联汽车试验场气象多级可调模拟平台附属工程验收。该项目是基于国家重点研发计划“新能源汽车”专项课题 “智能汽车复杂场景数字-物理融合模拟测试技术研究”完成的一项重要研究成果,支持 “真实车辆+真实传感器+V2X通信+天气环境+交通环境+道路环境模拟”的自动驾驶仿真测试评价。

目前,凭借行业领先的工具链和数据相结合的新型解决方案,IAE智行众维已成功服务智能新能源汽车产业链上数百家客户,与一汽、上汽、东风、长安、吉利、日产、赛力斯、中汽中心、中国汽研、招商车研、国汽智联、中路慧能等主机厂、三方检测机构及科技创新企业展开了卓有成效的合作。

生态建设篇

数据生态建设

1月,正式入驻苏州大数据交易所,完成智慧出行类3款数据产品挂牌并获得首批“应用型数商”证书;5月,入驻上海数据交易所,并完成“水木灵境场景工场”系列共3款数据产品挂牌。

4月,与跨与数科共建“跨与灵境”,成为临港新片区第一批数据跨境服务生态共建伙伴,双方将联合构建一批前沿性、引领性、可操作性的智能网联汽车超级场景。

5月,与中国电信达成数据要素战略合作,共同探索智能交通及智能网联汽车产业的数据价值创新,推动数据要素流动与价值释放,共筑数据产品和产业新生态。

7月,“水木灵境”场景数据工场成功入选《2024 北京“数据要素×”典型案例集》。

11月,携手中国汽车工业协会、中国信通院和多家主机厂合作伙伴,共同启动“汽车行业可信数据空间”建设,构建可信可管、互联互通、价值共创的汽车行业可信数据空间。

12月,江苏省首批“数据要素×”典型案例正式公布,IAE智行众维深入参与的《车联网(智能网联汽车)数据空间》项目成功入选交通运输领域典型案例。

车路云一体化生态建设

4月,与国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司、中路慧能检测认证科技有限公司在山东招远举行战略合作签约仪式,联合共建智能网联汽车车路云一体化测试示范基地。

10月,与中国电信等生态伙伴共同发起成立“中国电信车路云一体化生态合作联盟”,加强技术攻关和合作,深化产学研融合,助力车路云一体化方案商业落地。

10月,入选苏州市智能网联汽车“车路云一体化”应用试点数据应用端战略生态伙伴。各方将围绕商业驱动技术、技术助推商业的双轮发展模式,聚焦智能网联、智慧城市、智慧能源、智慧交通“四智融合”,以数据资产化带动数字基础设施的保值、增值,推动“车路云一体化”的可持续运营。

产教融合篇

3月,与吉林工程技术师范学院、吉林省工师教育科技集团有限公司举行智能网联现代产业学院成立大会,三方达成战略合作并正式揭牌“智能网联现代产业学院”。

5月,联合常熟理工学院建设的元宇宙校企合作仿真实训基地成功入选2024年苏州市元宇宙重大应用场景需求项目,为高校提供安全高效的学习、实训和实践环境,加速智能网联高层次专业人才培养和技能提升。

资质荣誉篇

9月,成功入选“2024毕马威中国领先汽车科技企业50”榜单。作为汽车科技领域最权威的评比之一,毕马威中国领先汽车科技企业50榜单持续关注汽车领域科技创新,展望汽车产业发展动向,从技术创新、核心业务、财务健康、资本认可等维度对候选企业进行全面评估。

9月,“智能网联汽车AI驾驶员安全测评平台”在2024金砖国家工业创新大赛“人工智能-大模型”赛道闯入决赛并获优秀项目奖。该平台基于“新三支柱法”仿真测试技术体系并融合AI大模型的合规评价体系,搭建了一套智能网联汽车“人工智能驾驶员”运行安全仿真测评体系,来保障智能网联汽车安全、合规上路,并实现对智能网联汽车车辆运营的安全监管,填补行业空白。

10月,获“2024年度ASAM优秀合作伙伴”称号,IAE智行众维创始人&CEO安宏伟、联合创始人&CTO李月分别受聘为C-ASAM标准专家库专家。

11月,“X-In-Loop自动驾驶仿真测试系统”于2024中国汽车软件大会荣获2024中国汽车软件智能驾驶领域优秀创新案例。

鞍马犹未歇

战鼓又催征

2025新程已启

IAE伙伴们将守初心,勇突破

共赴星辰!

发布 | Coral-Data开源计划第8期:SimTerrain-City1 for SCANeR仿真静态场景数据集

本期发布“SimTerrain-City1 for SCANeR仿真静态场景数据集”。该仿真静态场景依据国标对城市道路要求结合中国上海道路形态制作而成,可用于测试和验证城市道路领航辅助系统等运行设计域在城市道路上的ADAS/ADS系统的性能和可靠性,设计了城市道路中常见的道路路况,如直道、弯道、坡道、环岛、隧道、各样路口等,用于ADAS/ADS系统仿真测试或驾驶模拟器应用测试。

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该场景数据集提供在SCANeR仿真平台上制作的场景成果,支持在SCANeR仿真平台的2021、2022和2023版本上使用。同时,提供了用户手册和场景视频,可以帮助用户快速了解静态场景中的道路要素情况。

静态场景要素介绍

SimTerrain-City1 for SCANeR通过3个中国真实城市地形拼接而成,为保证地形测试的完整性,道路之间存在重叠区域。

 

分块1由城市环岛、隧道、多种异形路口、上下坡直道和上下坡弯道组成;全图全长约双向21km:

  • 东西走向:包含2条主干道路,里程分别为双向1.5km和2km,其中双向1.5km直道与隧道相连,隧道双向长度约为3km。
  • 南北走向:包含2条主干道路,里程分别为双向2.2km和2.4km。

  • 城市环岛:由6条主干道交汇而成,隧道位于环岛下方;
  • 道路数量:包含单向车道、双向车道、多转少车道、少转多车道;
  • 道路中间:设有城市护栏或中央隔离带分隔;
  • 夜间亮灯效果:有。 

 

分块2以停车场、直道为主,包含停车场、上下坡直道、各样路口;全图全长约双向22km:

  • 东西走向:包含2条主干道,里程分别为双向2km和1.6km,其中双向1.6km直道与停车场相连,停车场面积约为14400平方米。
  • 南北走向:包含2条主干道,里程分别为双向3.4km和3.8km。

  • 停车场:内部有多个停车区域,覆盖斜列、垂直、平行车位及全封闭、半封闭和开口的车位线类型,设置数字、字母、文字、箭头多种路面元素;
  • 道路数量:包含单向车道、双向车道、多转少车道、少转多车道;
  • 道路中间:设有城市护栏或中央隔离带分隔;
  • 夜间亮灯效果:有。 

 

分块3以城市直路为主;全图全长约双向34km:

  • 东西走向:包含2条主干道,里程分别为双向2km和8.2km;其中双向8.2km直道包含城市快速路,里程约双向4.8km。
  • 南北走向:包含2条主干道,里程分别为双向5.7km和5.5km。

  • 道路类型:包含城市道路、城市快速路和内部道路;
  • 路口形态:包含复杂程度高、红绿灯逻辑多样的路口、常见路口和异形路口;
  • 路口设置:3D立体样式路面标识及斑马线;
  • 车道类型:包含机动车道、非机动车道和公交专用道;
  • 车道数量:包含单车道、双车道、多转少车道和少转多车道;
  • 夜间亮灯效果:有。

场景生产说明

SimTerrain-City1 for SCANeR仿真静态场景依据国标、行标对城市道路的要求,结合中国上海道路形态制作而成,具体如下:

– 道路宽度、限速依据《CJJ37-2012城市道路工程设计规范(2016年版)》;

– 道路交通标志和标线依据《GB 5768.1-2009道路交通标志和标线》;

– 道路交通信号灯依据《GB 14886-2016道路交通信号灯设置与安装规范》与影像资料;

– 道路交叉口依据《GB 50647-2011城市道路交叉口规划规范》与影像资料;

– 停车场停车位依据《GA/T 850-2009城市道路路内停车泊位设置规范》。

下载方式

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