2026年9月4日，第七届DALI联盟中国区生态伙伴大会暨2026 DALI中国奖颁奖典礼隆重举行。IAE智行众维作为项目设计单位及系统集成商参与建设的智能网联复杂环境多维模拟平台（VTHILS, 车辆-环境-交通在环仿真实验室），凭借出色的整体设计与集成落地能力，荣膺DALI金奖（工业空间）。
在车辆-环境-交通在环测试中，光照环境能够直接影响车辆感知系统的表现，智能网联复杂环境多维模拟平台通过专业照明系统，为智能网联汽车构建了安全、可控、可重复的光照测试条件，让车辆在接近真实的光照场景下接受严苛验证。这一平台价值，也赢得了行业广泛关注。
DALI奖在智能照明控制领域极具国际影响力，本届中国奖汇聚了行业众多优秀项目，竞争激烈。此次能够摘得金奖，是行业对IAE智行众维在技术设计、系统集成与工程落地能力上的高度认可。
荣誉是认可，更是前行的动力。IAE智行众维将以此为新的起点，继续以专业与创新，助力智能网联汽车测试技术迈向更高水平。
9月4日，第二十三期“AutoSoft对话”在上海国际汽车城·云上智行会客厅成功举办。本期由中国汽车工业协会、上海智能汽车软件园与IAE智行众维联合主办，以“安全驭行——L2/L3/L4法规框架下的智驾功能安全与预期功能安全开发AI分析实践交流”为主题，聚焦《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》和《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》两大强标落地背景下，针对高阶智驾研发、合规论证至量产落地的全链条安全痛点，共同探讨强标时代的智能驾驶安全合规新路径。
活动汇聚了来自整车厂、智驾安全一级供应商、AI安全算法方案供应商、安全测试工具链企业、权威检测机构等全产业链一线技术专家，贯通了从标准制定、技术开发、工具实现到整车量产的协同体系。
IAE智行众维首席安全专家Pang Sung Hoon，深刻剖析了L3与L2级自动驾驶的本质差异——驾驶责任、降级接管与安全证据全部上移至车辆系统，并结合ISO26262、ISO21448及国内新规，提出从fail-operational架构、MRM/MRC状态机、场景追溯链到VaHIL的闭环验证，为L3级NOA从安全设计到测试落地提供了完整方案。
韩国VWAY公司Visual Pro产品专家Dave Kim详细阐述了STPA安全分析范式的核心优势，即其在识别组件交互失控、性能边界不足等隐性风险方面，优于传统失效分析手段；同时，他还分享了STPA安全分析范式接入大模型的实现路径，在保留“人在回路”审核流程的前提下，产出可审计、可追溯的证据链，支撑L2?L4级智能驾驶的安全论证工作。
一汽红旗功能安全专家Bruce Lee从主机厂视角，分享了红旗在L3/L4国标下的AI安全分析与定量安全需求实践，拆解从安全分析输出可审计安全档案的落地经验，为行业提供重要实践参照。
德凯中国汽车安全审核专家张争，围绕《ISO/PAS 8800:2024》标准展开深度解读，针对智能驾驶AI衍生的各类新型风险，分别从安全要求推导、开发架构设计、数据管理、验证评测、运行闭环多个维度进行分享，并提出识别、限制、验证、监控不确定性的AI安全落地基线。
嘉宾们从多元视角展开分享，串联起AI技术赋能下的智能驾驶安全标准、方法、工具与产业实践，搭建起从顶层规范到量产落地的方法论体系，打通标准界定、方法构建、工具提效、实车校验全链条，勾勒出可落地、可审计、可认证的高阶智驾合规实施路径。
强标时代，安全合规已从“可选项”变为“必答题”，从合规成本升级为支撑规模量产的产业能力。作为中国汽车软件领域的思想高地，“AutoSoft对话”将继续联动广大生态伙伴，推动政策、技术、企业之间合作交流，加速汽车软件领域融合创新，助力构建更加开放、高效、安全、可持续的“AI定义汽车”产业新生态，助力中国智能网联新能源汽车产业在全球竞争中行稳致远。
8月12日，2026汽车数据创新应用大赛颁奖仪式在上海隆重举行。大赛由中国汽车工业协会主办，聚焦汽车产业全链条、全场景的数据要素深度挖掘与创新应用，加速推进数据治理、数据空间等技术在典型场景的深度利用与创新落地。
在本次大赛中，苏州智行众维智能科技有限公司（IAE智行众维）参与联合申报的 《面向智能网联汽车全生命周期的数据要素一体化融通体系：多部门协同监管与产业智造双向赋能实践》 荣获 “智能制造与车辆研发数据协同应用”赛道一等奖，并作为汽车行业代表被推荐为 “数据要素×”全国总决赛项目。
针对上述痛点，项目依托国家汽车领域人工智能应用中试基地建设及长春“车路云一体化”试点，聚焦智能网联汽车全生命周期数据价值转化，建设统一数据底座与分级治理体系，成功打通 “研发—制造—使用—监管” 全链条。项目构建产监协同机制，一方面搭建智驾数据迭代飞轮，实现多源数据持续优化；另一方面夯实数据合规管控，探索行业数据资产盘点、合规流通与价值落地新模式，实现监管提质与产业升级双向赋能。
多方协同，各展所长
项目由中国一汽牵头，联合长春汽检、中移（上海）与IAE智行众维共同打造。其中，中国一汽作为核心牵头单位，提供产业底座与真实业务场景牵引，主导研发端数据采集与产业智造场景落地；中移（上海） 提供5G专网、云边算力与通信技术支持；长春汽检负责车辆准入检测、数据监管及行业合规业务落地。
IAE智行众维作为项目核心技术支持单位，以全栈自研技术为项目提供了从AI增强的数据治理到仿真测评的关键支撑。
硬核技术支撑，彰显智行众维实力
当前，智能驾驶研发正面临“验证效率”与“测试深度”的双重挑战。IAE智行众维以AI增强的规模化合规数据与虚实融合仿真评测能力，为项目提供了从数据治理到算法训练、从仿真测试到准入支撑的全链路技术保障，助力智能网联汽车数据要素价值加速释放。
2026年7月28日，“数据赋能 乘数而上——汽车数据创新应用大赛决赛”在上海嘉定圆满落幕。在这场由中国汽车工业协会主办的高规格行业盛事中，IAE智行众维联合中国第一汽车集团有限公司（简称“一汽”）、长春汽车检测中心有限责任公司以及中移（上海）通信科技有限公司共同申报的《面向智能网联汽车全生命周期的数据要素一体化融通体系：多部门协同监管与产业智造双向赋能实践》项目，一举斩获“智能制造与车辆研发数据协同应用”赛道一等奖。
本次大赛聚焦汽车产业全链条数据要素的深度挖掘，旨在加速数据治理与数据空间技术的落地应用。项目依托国家汽车领域人工智能应用中试基地建设及长春“车路云一体化”试点，打造可复制的数据价值转化标杆；聚焦国内智能网联汽车产业全链条多模态数据治理和开发，建设统一数据底座与分级治理体系，成功打通“研发—制造—使用—监管”全链条，构建产监协同机制以实现研发端与监管端的联动赋能与价值共创。
此次获奖，不仅是对一汽、长检、中移与智行众维四方合作的肯定，更是行业对“以数据要素驱动智能网联汽车高质量发展”路径的高度认可。
此外公司独立申报的课题项目“AI赋能-数模融合提升智能座舱安全能力的应用”在智能驾驶与智能座舱数据融合应用赛道荣获成果贡献奖。
未来，智行众维将继续深化与行业生态伙伴的合作，持续探索数据要素在准入检测、动态监管等领域的融合应用，助力构建产 监协同新范式，为智能网联汽车数据要素的价值释放贡献更多力量。
7月23日，2026中国汽车论坛主题论坛“AI驱动智能网联汽车新能源汽车产业数智新发展”在上海隆重举行。IAE智行众维受邀出席并与行业伙伴共同参与“智驾数据产品上架汽车行业可信数据空间发布仪式”。
前期，由中国汽车工业协会牵头建设的智能网联新能源汽车行业可信数据空间，已入选国家数据局发布的可信数据空间创新发展试点，该项目致力于打造行业数据流通基础设施，着手破解数据流通应用难题。此次发布，行业首次在可信数据空间上规模化呈现合规脱敏后的智能驾驶数据产品，覆盖感知、行为、智舱、合成四大类别，覆盖超30万条原始采集及标注数据、12万动态场景，数据规模超过500TB、8000万帧。
作为本次联合发布和产品上架的核心数据服务商之一，IAE智行众维上架了多款智能驾驶数据产品，覆盖感知算法训练、仿真测试验证与驾驶行为分析等核心研发环节。
合成数据推出Sim-KITTI仿真图像2D目标检测/3D仿真点云3D目标检测训练数据集，基于DEEP OCEAN.AI平台生成高保真仿真图像数据并附带2D/3D标注，适用于感知算法训练、多模态融合研究及Corner Case数据补充；SimTerrain高速与城市道路静态场景数据集，提供高精度OpenDRIVE路网及3D模型，支撑高速/城市NOA仿真测试及驾驶模拟器应用。
行为数据推出SimScenario AEB与TJA仿真测试场景集，覆盖C NCAP法规场景及典型危险工况，支持ADAS功能开发与安全性验证；中国真实城市路端自然驾驶行为轨迹数据集，提供36万帧结构化轨迹数据，可用于驾驶行为建模、轨迹预测、交通流研究及车路协同。
IAE智行众维长期深耕面向物理AI领域的仿真闭环测评技术与产业落地，基于自研的DeepOCEAN.AI平台，融合”水木灵境”场景工场的多模态真实自然驾驶数据完成世界模型训练优化，依托模型自动化量产行业稀缺长尾极限场景，全面赋能数据加工、自动驾驶算法训练、虚实融合仿真评测等核心业务。 目前已积累超百万组真实数据资产并实现规模化商业交付，并持续迭代模型能力和虚实迁移核心能力，拓展物理 AI 多场景测试训练数据应用。
新闻来源：新华财经
7月3日举行的第一届数字经济机遇年会设置“耐心资本全国行·走进全球数字经济大会”环节。作为该环节的路演企业，苏州智行众维智能科技有限公司从自动驾驶场景切入，全面展示其物理AI仿真与数据能力，加速构筑AI具身智能体与物理真实世界之间的桥梁。
图为智行众维创始人兼首席执行官安宏伟路演现场
人工智能进入下半场，多模态智能体正加速从虚拟的信息世界沉浸到真实的物理实体中。在此过程中，算法需突破屏幕，在真实的物理世界中做出动作，与错综复杂的对抗环境进行高频交互。这就意味着，物理AI落地应用的主要瓶颈不再是算法，而是黑盒模型在物理环境中的安全性边界验证，以及长尾场景数据的高昂获取成本。
智行众维以自动驾驶仿真测试和数据支持起家，已完成海量高质量训练测评数据、物理AI仿真引擎、X-In-Loop闭环测试工具链和强标合规资源的积累沉淀。以汽车智驾为切入点，智行众维创始人兼首席执行官安宏伟给出解决方案——依托 X-In-Loop虚实融合仿真测试工具链、“水木灵境”高保真场景及合成数据生产平台，以及脱敏合规海量高质量场景数据真值资产库，构建起物理 AI 评测与数据的通用技术底座。
据安宏伟介绍，基于经过充分验证、具备高壁垒的车规级物理引擎平移能力，公司正全面赋能具身机器人与空间智能的创新发展，为其提供极具物理可信度、虚实融合的训练与测评空间。
从“汽车智驾安全”迈向“万物具身智能”，智行众维将自身定义为“大模型时代物理AI和智能体评测验证全链闭环领导者”，已从技术探索阶段迈入规模化验证与商业落地阶段。“通过构建‘标准工具链+场景数据SaaS订阅+合成数据’的软硬一体、高毛利与轻资产的商业化模式，公司已累计实现营收规模7亿元并连续盈利，实现强劲的自我造血能力。”安宏伟表示。据悉，智行众维现已正式启动 A 轮融资，聚焦世界模型迭代、物理 AI 多场景训-测数据泛化及双向合规出海布局。
产业向上生长，离不开资本活水的浇灌。在路演点评环节，君联资本董事总经理纪海泉表示，具身智能和物理AI是人工智能从大语言模型走向世界模型的重要一步，市场空间广阔。他肯定了智行众维在自动驾驶领域积累的数据基础和技术能力，同时建议公司未来要“先人一步，先把数据标准定出来”，在激烈的行业竞争中率先占领市场制高点。
中科创星合伙人夏琳指出，智行众维在仿真测试软件方面具备技术领先性，打破了传统仿真软件“重渲染、轻物理”的局限。她认为，公司领先性体现在高逼真度的物理级传感器仿真以及高保真车辆动力学模型。在云原生架构下，其平台能够支持百万级公里的大规模并发仿真，这在处理自动驾驶长尾问题时具有显著优势。
夏琳进一步表示，从自动驾驶仿真测试扩展到具身智能领域的思路非常好，“项目做的是卖水人的生意”，随着智驾政策落地和汽车出海加速，智能仿真测试是“能扛周期”的赛道。
2026全球数字经济大会第一届数字经济机遇年会由全球数字经济大会组委会主办，北京市经济和信息化局、中国经济信息社、经济参考报社、新华社北京分社、中国国际科技促进会母基金分会共同承办。年会以“聚智寻机·赋能未来”为主题，设置主旨演讲、成果发布、耐心资本全国行等核心环节，共同探讨数字经济形态下，人、企、城的发展新机遇。（完）
摘要：在智能驾驶竞争回归“体验与安全”本位的当下，感知算法迭代效率正成为车企核心竞争力。IAE智行众维推出 iTT-GT 真值系统，以开放架构为底座，融合 AI 自动化与闭环评测能力，助力车企打通从路采数据处理→真值生成→算法评测→结果验证的完整流程。
感知研发的核心瓶颈仍在于真值生成与评测流程的滞后。传统模式不仅受困于传感器标定偏差、时空同步难等数据质量问题，更因人工标注效率低、缺乏过程证据及量化评测体系，导致大量路采数据难以持续复用，严重制约算法研发、验证与量产迭代效率。
针对上述挑战，IAE 智行众维推出?iTT-GT 真值系统。该系统通过打破“数据孤岛”与“黑盒作业”的工具链壁垒，面向车企与 Tier 1 提供即采即用、高效闭环的一站式真值生成与测评平台，构建感知算法验证闭环。
iTT-GT 基于高精度全链路时间同步能力，确保评测数据具备统一的数据基准：
iTT-GT 改变了采集硬件与标注软件深度绑定的传统模式，实现数据资产的持续增值：
iTT-GT 通过引入 AI 自动化流水线，实现了从“人找数据”到“数据找人”的转变：
04 闭环评测能力：让每次算法升级都有量化依据iTT-GT 面向感知算法验证流程，支持将Ground Truth（GT）与算法输出进行对比分析，形成多维度评测指标和过程记录。
05 安全合规与极速部署：沙箱极速部署适配专属云环境iTT-GT 通过创新的部署模式，提供了兼顾部署效率与数据安全的解决方案。
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随着AI技术的发展，AI工具不仅在我们的日常生活中，在职场环境中也成为了不可或缺的合作伙伴。相较于个人用户，企业工程师在落地 AI 应用时普遍面临同一核心痛点：如何在保障数据安全的前提下，打通企业自有业务环境与内部数据，实现与 AI 的高效互通？为系统性解决该行业难题，VisualPro正式引入全球前沿创新标准——MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）。
通过MCP将各类复杂的连接方式标准化
MCP是一种开源标准协议，旨在使AI模型能够与外部数据源或工具（如API、数据库、企业内部系统等）进行安全通信。通俗地说，它可以被称为AI生态系统中的“Type-C线缆”。就像我们使用不同品牌的智能手机、平板电脑和电子设备，但只需一根Type-C线缆即可通用一样，MCP将各种数据环境与AI模型之间复杂的连接方式标准化为统一的通用规范。<引自Anthropic官方博客《Introducing the Model Context Protocol》>
MCP运行架构
过去，如果AI要利用特定软件或内部数据，必须针对每种环境开发复杂且碎片化的定制集成代码，开发成本高、复用性差。依托 MCP 协议可实现三大核心能力：
1.标准化无缝互通：无需复杂的开发过程，通过标准化规范，AI模型即可与VisualPro环境中的数据即时交互。
2.完备的数据安全与权限管控：杜绝企业私有数据向外网服务器外泄、无授权拷贝，所有数据访问权限在企业本地系统闭环管控，仅向 AI 开放推理所需最小上下文数据。
3.高度弹性扩展能力：无论后续迭代全新大模型，或是企业数据架构发生变更，均可基于 MCP 标准快速适配，扩展性不受限制。
为用户提供一体化集成式全链路工作环境
综上，VisualPro引入的MCP技术将发挥创新工具的作用，帮助用户免去繁琐的系统设置和安全担忧，让工程师聚焦核心业务以提升研发效能。下文将详细介绍 VisualPro 基于 MCP 协议打造的全套 AI 智能分析功能。
MCP 的核心优势 — 安全性与管控能力
依托 Claude Sonnet 4.6 大模型，在VisualPro进行FMEA（失效模式与影响分析）。以变速箱结构分析场景为例，工程师可要求AI推荐属于第三层级的“齿轮组”的下属零部件。确认AI推荐的内容无误后，直接要求将其输入到VisualPro中，即可看到内容被立即反映。
AI 智能推荐可添加至现有 VisualPro 分析架构的条目
由于目前仅在“齿轮组”下创建了部件，这些部件的功能尚未定义。接着，用户可直接请求AI为新增部件推荐功能定义，确认内容后只需指示添加，用户无需逐一手动输入功能，AI便会自动为每个部件匹配并添加相应功能。
AI 辅助完成新增子组件的功能定义及内容录入
AI 内置 AIAG-VDA FMEA 规则与原理，智能协助用户开展工作
在风险分析阶段，AI会自动识别未构建完整的AP（行动优先级）的故障链路，并以“齿轮组”为中心，构建“失效影响-失效模式-失效原因”的故障网络结构。随后，基于库中存储的信息评估故障原因的发生度(O)和探测度(D)，编写预防措施和探测措施，最终完成 AP 行动优先级计算，闭环风险分析全流程。
仅依托基础录入信息，AI 即可完成全流程 FMEA 分析并输出最优结果
支持按自定义格式导出最终分析报告
优化完成后的最终结果可以报告的形式输出。AI可以自行判断并以任意格式输出，用户也可以指定原有使用的格式或模板，以统一的形式输出报告。
构建无安全威胁担忧的AI环境：本地部署（On-Premise）与前沿模型（Frontier Models）
IAE-VWAY 根据客户的数据安全政策与需求，支持两种AI集成方式：
●前沿模型（Frontier Model）集成：通过 API 接口对接 GPT-5、Claude、Qwen、DeepSeek 等高性能商用前沿大模型，充分发挥顶尖模型推理能力。
●本地私有化（On-Premise）部署：面向国防、整车、航空等高数据敏感行业，支持在企业自有内网服务器部署安全加固型小型大语言模型（sLLM），所有 AI 推理运算均在内网闭环执行，无需向外网传输任何研发数据。
●支持STPA、FMEA、FTA、TARA等多种安全分析技术的VisualPro，如今正跨越单纯“工具”的范畴，进化为工程师（Engineer）的“智能合作伙伴”。
●依托 AI 自动化承接重复、繁琐的标准化分析工作，释放工程师大量时间资源，使其聚焦高价值的安全架构设计与验证工作。IAE-VWAY将为您构建最便捷、最安全，且完美契合您企业数据环境的AI分析环境。
VisualPro 已通过 TUV-SGS 认证，可用于 ISO 26262 功能安全分析工作
2026年6月17日，河北清华发展研究院（下称“研究院”）与IAE智行众维共建的物理AI模型和数据联合研发中心启动仪式在河北清华发展研究院石家庄总部顺利举行。研究院副院长张军主持活动，新华社中国经济信息社、苏州市人工智能和大数据产业联盟、苏州挚途科技有限公司等相关产业生态代表受邀参加会议。
当前，人工智能正经历从以大语言模型、AIGC为核心的CyberAI时代，向以自动驾驶、通用具身智能机器人和低空飞行器为载体的PhysicalAI时代加速跃迁。面对这一范式变革，联合研发中心将聚焦物理AI、空间智能等前沿技术领域，围绕“物理规律对齐、物理世界大模型研发与评测、多智能体实时交互”等关键共性技术开展攻关合作，赋能“具身智能 + 智能驾驶 + 低空智能”等全场景体系创新。
启动会上，IAE智行众维董事长王耀东表示，IAE智行众维作为一家专注于智能驾驶仿真测试与空间智能的高新技术企业，深知“核心技术自主可控”和“产学研深度融合”对产业升级的决定性意义。这次公司与研究院强强联合，对我们而言是一次里程碑式的战略机遇。
研究院战略咨询委员会主任张华堂在总结发言中表示，该项目汇聚了顶尖科研力量、优质应用场景和成熟产业资源，具有良好发展基础。并希望团队扎实落实各项规划，持续提升创新能力，为区域科技创新与产业升级注入新动能。
IAE智行众维总经理、联合研发中心主任安宏伟系统介绍了中心的发展规划，他表示，将充分整合智行众维在技术研发、产业落地和场景应用方面的实践经验，以及研究院在高端人才、科研攻关等方面的综合优势，着力打造高水平、深融合的物理AI协同创新平台。在发展规划方面，联合研发中心紧密围绕国家“人工智能+”战略部署，明确了核心技术攻坚方向与重点应用场景，构建具有自身特色的物理AI模型和数据技术体系，为空间智能提供自主可控的基础设施和技术中台。
此次合作标志着IAE智行众维在空间智能与物理AI战略布局上迈出了关键一步，并持续以技术突破驱动产业升级，以生态协同释放创新动能，为构建自主可控的物理AI技术体系贡献力量。
近日，#德勤亚太物理人工智能卓越中心主管合伙人孙晓臻一行到访苏州智行众维智能科技有限公司（以下简称“IAE智行众维”），双方针对#物理AI(Physical AI)、#世界模型的应用展开深入交流并正式签署战略合作谅解备忘录(MOU)。双方将围绕物理AI业务和生态展开深度合作，充分发挥各自在技术创新与管理咨询领域的优势，共同推动世界模型、物理AI技术在汽车行业应用与价值落地。
关于物理AI的发展趋势，德勤亚太物理人工智能卓越中心主管合伙人孙晓臻认为物理AI是实现#工业智能化跃迁的关键驱动力。通过将AI技术与物理世界的严谨逻辑相结合，利用端到端的数字咨询能力，德勤中国致力于深度重构传统产业的业务流程，解决复杂物理场景下的决策与效率难题，从而实现真实的商业价值变革。
针对世界模型在智能驾驶的应用，IAE智行众维CDO刘虎认为，#仿真测试是验证自动驾驶安全性的核心环节，当前AI正在从数字世界走向物理世界，智驾仿真测评也正在经历从传统仿真工具走向世界模型应用的变革。物理AI技术，能够通过更精准的物理仿真与高保真的场景推演，打破传统测试工具的局限。它不仅能够模拟海量长尾复杂场景，还能通过物理逻辑推演实现对真实物理环境的深度理解与预测，从而大幅提升自动驾驶系统的研发效率与落地安全性。
此次合作标志着双方在深化数字化转型服务、拓展物理AI应用场景、共建物理AI生态方面迈出了重要一步。双方将致力于建立长期的战略合作关系，通过资源共享与优势互补、生态协作，为客户提供更具前瞻性的解决方案，助力客户在复杂业务场景中实现高效增长。
德勤中国是一家立足本土、连接全球的综合性专业服务机构，我们的办公室遍布中国31个城市，现有超过2万名专业人才，向客户提供审计、税务、咨询等全球领先的一站式专业服务。
德勤全球率先布局物理人工智能(Physical AI)发展，在中国建立亚太物理人工智能卓越中心(Physical AI Center of Excellence)，并携手全球产业巨头与前沿科技力量，在上海成立集创新、协作与实践于一体的亚太物理人工智能实验室，以端到端数字咨询驱动真实场景变革，推动中国和亚太前沿产业实现智能化跃迁。