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再添殊荣，IAE智行众维荣获高工智能“年度数据驱动平台高成长供应商”奖项

近日，以“换道增长，向上突破”为主题的2022（第六届）高工智能汽车年会暨金球奖年度评选颁奖典礼在上海隆重举行。IAE智行众维斩获“年度数据驱动平台高成长供应商”奖项。

高工智能汽车作为行业权威媒体平台，一直以来为行业贡献了诸多深度原创内容，是公认的智能汽车领域专业媒体。此次获奖体现了行业对IAE智行众维在数据驱动领域研发创新和商业化落地能力的认可。 

智能驾驶系统从算法训练和测试都极大程度上依赖于数据，通过科学的仿真方式生成用于训练和测试的场景数据能够极大程度上提高数据生产效率并降低研发测试成本。如何建立一套完整的技术、工具链和流程体系实现从数据采集、迁移、筛选、切片到格式和内容转换，最终实现场景数据的量产，是实现有效数据快速积累、场景数据多车型适用，助力中国方案自动驾驶更快、更安全的商业化落地的关键。 

IAE智行众维经过多年技术积累，从满足行业共性需求出发，打造和完善“水木灵境”场景工场，提供量产的、可用于跨仿真平台的智能网联仿真测试海量场景解决方案，覆盖包括高精度城市级数字孪生仿真场景、标准法规测试场景、自然驾驶场景、CIDAS交通事故复现场景、功能安全及预期功能安全场景、交规场景、ADAS测试场景、V2X场景等在内的多种仿真测试场景，支持按需订阅及个性化定制服务，有效解决行业里有“数据“但无实际可用仿真测试场景的痛点，切实做到仿真测试场景的可用、有用、好用和够用，实现仿真测试数据闭环。 

面向未来，IAE智行众维将继续秉持技术为先、持续创新的理念，深耕智能网联汽车仿真测试领域，不断强化IAE X-in-Loop仿真测试工具链平台和数据闭环体系的建设，以仿真赋能、数据驱动，助力中国智能网联汽车产业换道增长，向上突破。
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IAE智行众维亮相2022中国软博会

11月23日-25日，2022中国（南京）国际软件产品和信息服务交易博览会在南京国际博览中心拉开帷幕。本届软博会以“软件赋能 数智转型”为主题，聚焦信息技术应用创新、信息安全等关键领域，以及云计算、大数据、区块链、人工智能、元宇宙等新一代信息技术，全方位展示软件产业最新发展成果，以及数字经济与实体经济融合发展的优秀案例。工信部副部长辛国斌、工信部装备一司副司长王振、江苏省副省长胡广杰、江苏省政府副秘书长张文浩、江苏省工信厅厅长谢志成、江苏省工信厅副厅长池宇、中国工程院院士周济等领导莅临软博会，巡视展会现场，与参展企业亲切互动交流。

IAE智行众维作为苏州相城区企业代表参与到此次盛会，并携具有完全自主知识产权的“水木灵境”场景工场、云算力海量仿真SaaS平台、iTT 智能网联车载测试系统亮相，展品得到众多观众的关注和体验。 

在新技术不断涌现的当下，“软件定义汽车”持续向纵深发展。仿真测试技术与数据闭环的建设在智能网联汽车商业化落地进程中起到关键性的作用，成为汽车产业进入“软件定义”时代的重要支撑。 

作为智能网联仿真测试领域的领军企业之一，IAE智行众维始终致力于构建智能网联仿真测试的技术闭环和数据闭环体系，研发自动驾驶数据采集-训练-仿真测试的全栈式工具链体系，打造以数据驱动的场景仿真中国方案，推动中国智能网联汽车大规模商业化应用的进程。 

基于云计算的分布式概念能够帮助自动驾驶仿真测试系统实现数据驱动、场景覆盖的目标。利用云平台强大的并行计算和存储能力，可以实现高达数百万甚至千万公里/天的虚拟里程仿真测试水平，极大提高自动驾驶汽车的测试里程积累和验证能力，这正是IAE “水母”云算力海量仿真SaaS平台的核心功能和价值所在。 

“水母”云算力海量仿真 SaaS 平台可以在专有云和公有云上部署，支持虚拟机和 Docker 等多种方式。平台通过多用户、仿真算力节点弹性分配、仿真任务实时调度和监控，满足企业级用户多团队灵活使用的需求。平台内置海量场景库，提供了超过 2 万种各类仿真测试场景，包括 C-NCAP、E-NCAP、ADAS、APA、CIDAS、SOTIF、V2X 以及真实采集的自然驾驶场景等，并提供场景衍生和算法评价的能力，保证仿真场景测试的覆盖度和仿真过程中关键指标的跟踪和反馈，提供了专业的分析报告，加速算法的迭代和商业化落地。 

除了可以为客户设计建设云仿真平台外，公司还建有 400 节点基于专有云的海量仿真 SaaS 平台，具备百万公里/天以上的虚拟仿真测试能力，可为客户提供专业的、SaaS 化的仿真测试服务。 

 

大规模仿真测试的进行，离不开海量场景数据的支撑。“水木灵境”场景工场致力于构建全球规模最大的，具高精度、高置信度、高覆盖度、高鲜度的仿真测试场景工场（海量场景库），并提供仿真场景数据及 SaaS 服务（Scenario-as-a-Service）。

基于中国智能网联汽车行业的相关标准、真实道路和交通行为特征，以人工智能和数字孪生为底层技术，以跨平台和大数据驱动为原则，开发并形成场景数据采集、处理、分析和批量化生产的全流程及自动化工具链，实现仿真测试场景的大规模、高质量生产，构建大规模仿真测试和评价所需的核心支撑体系。“水木灵境”场景工场目前已构建超过 8000 组实际可用的仿真场景库，涵盖城市级数字孪生、自然驾驶、国内外法规标准、CIDAS 交通事故复现、预期功能安全、V2X 等等。 

 

如何建立一套完整的工具链实现从数据采集、数据迁移、数据筛选、切片到根据数据使用目标平台进行格式和内容转换，是实现数据闭环的核心。 

IAE智行众维推出的自动驾驶数据采集—训练—仿真测试全栈式工具链将提供包括数据采集&预处理平台、数据标注训练平台、“水木灵境”场景工场（海量场景库）、以云算力海量仿真SaaS平台和高级整车在环（VaHIL）等技术为代表的X-in-Loop仿真测试技术体系，以及ADAS-AD场地及道路测试设备等在内的完整工具链体系，为加速智能网联汽车的研发、测试验证和落地提供强有力的技术支撑！

 

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李月：仿真赋能、数据驱动，X-In-Loop技术体系推动智能驾驶安全落地

以下文章来源于“2022中国汽车论坛”官方网站
2022年11月8日-10日，由中国汽车工业协会主办的第12届中国汽车论坛在上海嘉定举办。作为党的“二十大”召开后的汽车行业首场盛会，本届论坛以“聚力行稳蓄势新程”为主题，共设置“1场闭门峰会+1个大会论坛+16个主题论坛”，以汽车产业的高质量发展为主线，与行业精英一起贯彻新精神，研判新形势，共商新举措。其中，在11月10日下午举办的“主题论坛12：跨界融合，赋能自动驾驶落地”上，IAE智行众维联合创始人、CTO李月发表精彩演讲。以下内容为现场演讲实录：
大家好！今天我给大家主要分享的是关于仿真测试以及仿真测试所需要的数据工作。演讲主要分为五个部分：第一部分，IAEX-in-Loop仿真测试技术体系。

第二部分，服务于仿真测试的场景工场。

第三部分，如何从道路采集获得所需要的数据并进行处理，到构建场景工场。

第四部分和第五部分，分享基于场景工场、暨海量场景库，能够做的一些事儿：进行仿真测试，或者是为机器学习提供训练的数据集。

一、IAEX-In-Loop技术体系 

　　先介绍一下仿真测试技术体系，把技术体系称为X-In-Loop，针对智能驾驶的“V字型”开发流程所贯穿的各个环节测试，比如在最初的概念设计阶段，可能会已形成一些模型，基于模型做主客观评价测试。主要做的工作是MIL或者DIL。 

　　软件形成之后，主要面向软件测试，之后会做HIL仿真测试，在V流程的右边阶段做得更多的是Validation的工作，围绕已经成型的产品、控制器做硬件在环的测试，或者等到整车完成做整车在环测试，以及最后做性能相关的验证，在场地上完成相关的测试。所以，我们是围绕各个环节在环测试的智能驾驶测试合作伙伴。 

　　贯穿所有测试过程中的关键环节就是场景数据库、暨场景工场，下面介绍一下场景工场生产场景的上下游体系。 

　　在场景工场、场景库的上游主要是生产工具链、方法论，以及完成场景库生产的过程。今天在其他环节不占用大家更多时间了，主要围绕场景生产的工具链到场景库，以及场景库如何服务于仿真测试、如何生成训练数据集，这个简单的链路跟大家展开介绍。 

二、“水木灵境”场景工场（海量场景库） 

　　如何定义场景？对我们来说，做智能驾驶相关的测试场景会拆解为静态和动态两部分。 

　　静态场景：主要围绕交通设施，比如说周边的建筑、路灯、植被等都属于设施方面的东西。以及交通参与的主要要素，比如说信号灯、标牌、道路、车道线等。设施和要素主要会构成静态场景的部分，通过三维建模，结合逻辑信息建模，把它整合成静态场景。 

　　动态场景：交通参与者，比如说车辆、行人等参与交通动态行为的目标物，会定义他行驶的轨迹、触发的事件。环境和天气的条件也是构成动态场景的一部分。场景由静态和动态的组成部分共同构成。 

　　在场景工场中采用这样的划分，根据场景库覆盖的范围，把场景分为三大类： 

　　第一大类：“有迹可循” 

　　参考真实的环境、真实道路采集来的数据，或者是依据真实道路上发生的事件数据重构出来的，称为有迹可循。 

　　主要包括像真实基于地图构建的城市和高速数字孪生场景，也包括在实际道路测试中车辆采集回来的数据，把它通过数据格式的转换形成自然驾驶场景。 

　　还有事故场景，事故数据是发生事故之后，交警去现场勘探，把发生事故前一段时间的数据进行虚拟重构，这部分也可以把它做成检验智能驾驶行为的场景，这部分是CIDAS中国数据库。 

　　第二大类：“有法可依” 

　　主要是围绕法规和标准构建的功能场景，比如说ADAS系列会有一系列Euro-NCAP、C-NCAP、ISO、GB等行业标准，依据标准构建出来法规ADAS的测试用例和场景。针对车联网、V2X也有一定的SAE行业标准，依据行业标准构建了V2X的测试场景。还有根据交通规则行为和相关法规构建交规场景。 

　　第三大类：“有需可取” 

　　这些场景大部分结合所测试对象的功能来进行功能正向拆解，如结合SOTIF预期功能安全，会分析功能的局限性，以及可能带来的危害性，充分结合被测对象进行构建的场景，把它归到有需可取类。 

　　以上是场景工场的大概情况，后面会给大家分享场景数据的实例和体现的形式。比如说像数字孪生的场景，已构建了国内多个城市孪生的场景，和城市道路是一比一复现的。结合高精地图的高级别智能驾驶算法，可以结合这些场景进行测试。 

　　还有EURO-NCAP这类结合ADAS的测试标准，测试标准里会有相应的假人、假车，为了实现这种场景，也结合3D目标物的特征进行数字化建模。再有事故发生碰撞的场景，以及结合系统极限性SOTIF的场景。 

　　这两例测试场景分别是刮撞二轮车的CIDAS交通事故复现场景，以及决策系统局限、交互局限的SOTIF场景。 

三、场景数据采集及预处理 

　　前面所介绍的仿真场景数据里有一部分被称为自然驾驶（仿真测试）场景，这些自然驾驶场景是怎么获取的？这个涉及到我们的工具链和处理的过程。 

　　介绍一下进行自然驾驶场景采集所需要的工具链，从采集的终端、车载的终端设备，从传感器到终端设备，再到中间数据的预处理、回传的机制，到场景数据的处理，比如说切片、清洗，最终才可以形成刚刚看到的这样一个场景片段的数据。 

　　这一环节涉及到配备iTT PLUS等车载数据采集终端设备去采集不同传感器的数据。采回来的数据会有涉及到原始数据，这部分原始数据可以进行标注服务于算法的训练。采回来的还有传感器，比如说毫米波雷达、摄像头、激光雷达融合后目标的轨迹数据，这个轨迹数据就是我们构建自然驾驶仿真场景中动态场景的核心的部分。 

　　通过数据采集，我们把采集回来的数据先回传到我们数据中心，在数据中心进行预处理，预再经过IAE自研的CRAB软件做场景数据的深加工，直到生成我们所需要在仿真引擎中能够直接运行的场景数据。 

　　采集的数据还需要做各种处理，比如，数据可能会是非常长的，所以我们需要基于一些事件还有时间点去做一些切片工作，去对里面采回来的目标做一些清理。再如，在正常采集的过程中，可能会发生目标突变，它本来是前面一个ID，采集过程中变成另外一个，这种数据为了让它能够在仿真里面形成一个连续的轨迹，需要把它进行合并或者删除。完整工具链是服务于我们整个自然驾驶场景生产的过程，直至生成动态场景文件，能够直接通过仿真引擎来调用。 

　　这是典型的自然驾驶场景的示例，大家可以看到左上角是真实采集的视频的还原，大的范围是我们仿真重构出来的自然驾驶场景。 

　　以上是场景工场的介绍以及我们场景构建中的一个途径、如何生产自然驾驶场景。而生产这些场景数据之后用它来做什么，也是我们需要解决的问题。第一个方面是服务于仿真测试。对于我们来讲，仿真测试有一系列闭环，可以是MIL测试，可以是软件在环SIL测试，也可以是硬件在环HIL测试，还可以是针对整车级别的整车在环测试，这些都是归属仿真测试大的范畴内，我们的场景工场和海量场景库将服务于以上各个环节的仿真测试。 

四、基于场景工场实现仿真测试 

　　今天着重介绍一下基于场景工场和海量场景库来做SIL、针对软件算法的大规模测试。 

　　在软件测试阶段目标是积累大量的虚拟里程来尽可能让我们的算法覆盖尽可能多的corner case，我们采用的手段就是海量场景仿真+自动化测试。这个海量仿真需要有一个平台来做支撑，我们使用的仿真平台需要能够整体管控我们仿真测试的全部节点，规划整个仿真测试用例的使用，并且能够具备仿真测试KPI的体系，从而在测试之后自动化地去输出评价的结果，这样才能快速的完成软件开发过程中的迭代。 

　　IAE构建了这样一个“水母”云仿真平台，将场景工场和自动化仿真测试充分结合。 

　　在“水母”云仿真平台上可以对我们算法、场景、数据和模型，如刚刚看到的场景模型进行管理，能够结合我们需求进行弹性调用。同时，我们的仿真计算节点并行布属在这样一个云平台上，能够通过自动化的系统调用我们的仿真节点和算力，给每个仿真节点弹性分配仿真测试的任务，在完成仿真测试之后，可以自动化地做数据的后处理，输出我们用于评价的KPI指标，并尽快把指标反馈到我们测试指定的团队去。整个这样的平台通过这样一个工作流的形式来结合起来，最终定义好需求。 

　　这套仿真测评体系可以服务于两个方面：服务于自动驾驶研发测试、软件和系统开发验证的全过程；同时，不仅可以服务于研发，也可以服务于监管需要。 

　　目前一些城市开始加速推进并进一步规范道路测试和示范应用许可的发放，并将仿真测试用于测试评估。我们有幸参与了某个城市的相关工作，基于“水母”云仿真平台，结合整个运营范围区域的特征去搭建数字孪生仿真场景，并制定评测的方法，给想要申请许可的企业提供这样的测试服务，政府根据测试评估达到的结果，让企业能够申请这个许可。 

　　结合地区城市道路特征搭建场景，并且基于仿真平台来制定评测的方法，给出测评的指标，帮助企业尽快实现许可的申请和落地。 

　　对于测试示范区管理单位，这也将起到监管和保障的作用。申请许可的时候如果只是单纯的道路测试能覆盖的极限场景毕竟是少量的，我们通过仿真的形式结合当地实际道路的特征，搭建极限场景来测评未来在这个区域运行的车辆的安全性。 

五、基于场景工场生成训练数据集。 

　　刚刚我们看到的是场景工场应用于仿真测试，我们的场景工场还可以服务于研发的更早期阶段，就是算法训练。在算法训练的过程中需要大量的数据集，采用传统的标注数据集，对于数据集的采集和累积是代价非常高的事，每个车型采集回来的数据只能服务于这个车型，我们在新车型开发迭代过程中，需要有大量新的数据来服务。 

　　通过仿真场景工场的形式就可以更加便捷、更加快速，并且能够更加灵活地把我们建的场景数据生成数据集，去快速地服务于机器学习的过程。 

　　对我们提出的挑战是，我们在仿真过程当中需要做更精细化的建模，以及需要通过专门的后处理调参的方式来优化我们渲染引擎输出的图像的质量，以期让这个图像更匹配真实道路采集的图像。 

　　我们可以覆盖和提供的数据集包括这些类型，用于车道线检测，用于动态目标物检测，交通信号灯，交通标识识别类的数据集，同时借助渲染的能力可以提供语义分割所需要的数据集。这样的数据集具备四个大的特征： 

　　1、数据集生产的链条完全自动化。在场景工场整个数据构成场景之后，想要输出图片的数据以及它所需要的标注信息，我们是可以完全采用自动化的链条实现。并不需要由人工进行任何的标注。我们整个仿真系统里的真值可以自动输出。 

　　2、场景和模型可以高度灵活适配各个车型，甚至不同传感器的类型。能够通过模型的灵活性提高场景的灵活性和复用性。 

　　3、构建的场景库里具备中国交通特色的场景，也包括如SOTIF场景等相关的模型，比如说装载树木的卡车之类特殊化的模型。在真实道路采集的时候，很难出现这样实例，在仿真里面可以更容易地构建这样的情境。 

　　4、可以覆盖不同的天气、光照以及遮挡的条件，让整个数据集更加多元、更加丰富，具有更高的覆盖度。 

　　以上就是我今天介绍的内容，谢谢大家！
　　（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）
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【校企合作】产教融合，校企直通，助力智能网联仿真测试技术人才培养

为了更好推动校企全面加强深度合作，深化产教融合，提升产业人才培养质量，11月14-18日，常熟理工学院-IAE智行众维人才培养专班在IAE智行众维苏州总部正式开班。

开班仪式

现场教学

IAE智行众维与常熟理工学院和清研车联签订人才联合培养协议，面向智能网联行业需求，联合搭建校内外实践平台，深化交流合作，打通专业教育与产业需求的通道。通过产教融合，已建立一套完善的、针对智能网联仿真测试教学的人才培养体系；同时，联合清研车联，不断打磨优化高校所需的仿真测试课程培训体系，深度探索智能网联仿真测试技术市场与商业模式，推动开展新技术新业态试点，发挥智能网联仿真测试人才培养示范带动作用，促进创新创业教育的培养建设，实现了人才培养、企业创新与产业可持续发展的多方共赢。

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【活动简讯】数据驱动、仿真赋能，IAE智行众维亮相2022ITS年会并发表主题演讲

11月9-11日，第十七届中国智能交通年会暨2022中国智能交通大会在四川成都隆重开幕。IAE智行众维联合创始人、Sales VP王亚锋受邀参加自动驾驶与车路协同发展论坛，并发表《仿真赋能、数据驱动，IAE X-In-Loop技术体系推动智能驾驶安全落地》的主题演讲。

王亚锋表示，智能驾驶系统从算法训练和测试都极大程度上依赖于数据，通过科学的仿真方式生成用于训练和测试的场景数据能够极大程度上提高数据生产效率并降低研发测试成本。建立一套完整的技术、工具链和流程体系，实现从数据采集、迁移、筛选、切片到格式和内容转换，最终实现场景数据的量产，对于实现有效数据快速积累、场景数据多车型适用，助力中国方案自动驾驶更快、更安全的商业化落地具有重要意义。

大会同期，在2022年度中国智能交通行业推选活动中，IAE智行众维联合创始人、CTO李月荣获“优秀智能交通工程师“称号。

 

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【倒计时】重磅新品发布——第四届全球智能驾驶大会，和新城一起，智联世界，驾驭未来！

11月3日至5日，苏州市智能车联网产业创新集群推进会暨第四届全球智能驾驶大会将在苏州高铁新城举行。本次活动由江苏省发展和改革委员会、江苏省工业和信息化厅、江苏省公安厅、江苏省交通运输厅指导，苏州市人民政府主办，苏州市相城区人民政府、苏州市发展和改革委员会、苏州市工业和信息化局、苏州市公安局、苏州市交通运输局承办，中国汽车工程学会、中国智能交通产业联盟、中国信息通讯研究院、中欧新能源智能汽车产业联合会、国家智能网联汽车创新中心、苏州高铁新城管理委员会等十余家单位联合协办。

活动时间：11月3日—11月5日

活动地点：苏州阳澄文体中心金科大酒店、长三角研发社区启动区会议中心

活动介绍：

为进一步抢抓数字化改革新机遇，贯彻落实苏州市数字经济时代产业创新集群发展大会精神，加快打造相城区“双中心”（加快高铁新城建设，打造长三角区域枢纽中心；把相城建设成为继苏州工业园区之后，又一个现代化高科技中心城区），重点建设智能车联网产业创新集群。

大会将重点聚焦智能驾驶、自动驾驶技术创新以及相关成果展示，旨在搭建“政、产、学、研、用”等重要资源体系和交流合作平台，助力苏州市智能车联网产业高质量发展。

活动议程

IAE智行众维新品发布介绍

在大会的“智能网联汽车新品发布仪式”环节，IAE智行众维将发布X-in-Loop仿真测试工具链体系的两款重磅新品：“水木灵境”场景工场和V2X柔性测试场景系统，敬请关注！

新品1：“水木灵境”场景工场

“水木灵境”场景工场基于中国智能网联汽车行业的相关标准、真实道路和交通行为特征，以人工智能和数字孪生为底层技术，以跨平台和大数据驱动为原则，开发并形成场景数据采集、处理、分析和批量化生产的全流程及自动化工具链，是实现仿真测试场景的大规模、高质量生产，构建大规模仿真测试和评价所需的核心支撑体系。“水木灵境”场景工场目前已构建超过8000组实际可用的仿真场景库，涵盖城市级数字孪生、自然驾驶、国内外法规标准、CIDAS 交通事故复现、预期功能安全、V2X 等等。

“水木灵境”场景工场致力于构建全球规模最大的，具高覆盖度、高置信度、高精度、高鲜度的仿真测试场景工场（海量场景库），为行业提供仿真场景数据及SaaS化服务（Scenario-as-a-Service）。
新品2：V2X柔性测试场景系统

V2X柔性测试场景系统由IAE智行众维?联合常熟昆仑智能自主研发，面向智能网联测试和示范应用车辆，在满足测试要求和监管部门对功能性能提升的考核要求下，可以快速部署可拆卸、移动、自动运行的V2X柔性测试场景，更具安全性、灵活性、可重复性和一致性。
更多精彩

现场将一一揭晓

敬请期待11月3号

不见不散！

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客户案例 | 招商车研顺利承接某厂家新能源整车动力系统功能安全测试项目

近日，基于IAE智行众维技术方案的招商车研汽车测试项目顺利开展。让我们来听听客户的声音。

以下信息来源于“招商车研”微信公众号

近日，在市场中心支持下，招商车研智能网联汽车测试研究部顺利承接某合资车企新能源整车动力系统功能安全测试项目。根据计划，招商车研将与合资车企欧洲外方共同制定整车级功能安全开发测试及应用规范，解决整车正向开发流程中的纯电动新能源汽车动力系统的电池系统、电机控制器MCU、驱动电机的功能安全问题。

项目前期将主要对新能源整车进行功能安全风险分析，包括非预期扭矩、非预期高压、非预期高温、电池包充放电异常四个模块。目前，项目组已对上述模块分别进行了安全目标和安全需求分析，后续将根据具体安全测试需求，分步推进项目实施。

项目主要使用设备包括轴耦合测功机、信号模拟板卡、故障注入系统等，充分利用四驱轴耦合测功机高扭矩、大功率、高精度、瞬态响应的特点，实现超高速、长下坡等极限工况的测试；利用VECTOR故障注入系统，可实现CAN/车载以太网、模拟信号数字信号等仿真测试；同时，基于国内一流的试验场-实验室一体化测试场地，可以快速高效地实现仿真-场地测试的反复迭代。

招商车研致力于新能源智能网联汽车安全性能相关的测试及研究，业务领域涉及主动安全、信息安全以及功能安全等重要板块。此次功能安全测试项目是招商车研在功能安全测试方面的一次深度技术实践，对进一步提升公司在新能源汽车安全性能测试方面的实践能力具有重要意义，同时也为国内外车企提供了新的工作思路和技术解决方案。

感谢招商车研对IAE智行众维技术方案的肯定，我们会继续秉持技术为先，持续创新的理念，把技术做牢做实，为我国汽车产业更高水平的发展提供强有力的技术支撑！

VaHIL高级整车在环仿真测试平台

VaHIL能够有效模拟并复现在实际道路上极难测试的各种极限和危险场景，可以满足ADAS和自动驾驶控制、决策及智行系统安全、高效测试和验证的需求，是智能驾驶产业化和安全落地的关键验证技术手段。该实验室主要由四驱移动式轴耦合测功机、转向模拟子系统、SCANeR仿真软件平台、环幕视景模拟子系统、车辆及传感器模型和传感器模拟子系统等组成。主要应用于智能驾驶算法及控制决策系统开发测试、真实转向模拟和制动模拟。

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IAE智行众维正式加入国际标准协会ASAM，参与自动驾驶行业标准制定

日前，IAE智行众维正式加入国际自动化及测量系统标准协会（ASAM），成为其全球第648位会员。今后，IAE智行众维将以成员单位身份正式参与到该协会的技术交流与合作中。

ASAM是国际汽车工业中的知名标准协会，自1998年成立以来，致力于推动汽车研发与测试工具链的标准化工作。在过去的20多年里，ASAM的标准被行业广泛接受与信赖。目前市场上超过90%的车辆上应用了ASAM制定的相关标准。 

在ASAM的众多标准中，OpenX系列标准被认为是对自动驾驶仿真验证技术发展具有重要影响的标准，该系列包括： 

OpenDRIVE、OpenSCENARIO、Open Simulation Interface(OSI)、OpenLABEL和OpenCRG五大板块。在仿真测试的整体流程中，OpenDRIVE和OpenSCENARIO针对仿真场景的不同数据格式进行统一；OpenLABEL将对于原始数据和场景给出统一的标定方法；OSI连接了自动驾驶功能与仿真工具，同时集成了多种传感器；OpenCRG则实现了路面物理信息与静态道路场景的交互。

发展至今，ASAM已经成为在全球拥有650多个成员单位的世界性标准协会，其中包括国际知名车企、零部件供应商、工程服务商和汽车行业的研究机构等。未来，IAE智行众维将积极参与到ASAM工作组相关项目中，与行业专家共同探讨仿真测试相关标准的建设以及自动驾驶的未来发展方向。

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相城再添多项人工智能创新应用场景示范

以下信息来源于“荔枝网 相城频道”，原文转自“相城融媒体中心”

近日，苏州市科学技术局公示了2022年度苏州市新一代人工智能创新应用场景示范企业和标杆示范项目，相城区共4家企业入选示范企业，1个项目入选标杆示范项目。 

其中，苏州智行众维智能科技有限公司（IAE智行众维）入选了新一代人工智能创新应用场景示范企业，同时，公司联合先导（苏州）数字产业投资有限公司打造的“苏州高铁新城智能驾驶仿真测试公共服务平台示范项目”入选了标杆示范项目。据悉，该示范项目目前已搭建日行百万公里以上有效虚拟里程的云算力海量仿真SaaS平台，并构建国内规模最大且实际可用的智能驾驶仿真测试场景库，涵盖高精度城市级数字孪生、自然驾驶、国内外法规标准、CIDAS交通事故复现等近8000组各类场景，完成了苏州相城高铁新城智能网联测试示范区域60公里数字孪生城市道路仿真场景建设。 

“这一示范项目为智能网联汽车道路测试与示范应用提供场景数据、仿真测试技术和平台服务支撑，加速了相城智能网联汽车规模化、商业化落地。”相城区科技局相关负责人表示，相城还不断探索人工智能在制造、医疗、金融等领域的融合应用，加速新产业、新模式的产生，给经济社会发展带来深刻影响。

相城区将围绕“AI+制造”“AI+交通”“AI+金融”“AI+文旅”等重点领域，加强人工智能方向重大科技创新载体布局建设，鼓励企业加强开放合作、创新协同，助力人工智能领域关键核心技术攻关，推动相城人工智能产业快速发展。

相城区融媒体中心 庞淑婕

通讯员 彭婷婷

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IAE智行众维获评“2022年度点津奖-优秀虚拟仿真系统供应商”称号，并成功入选智能网联汽车创新技术与产品》成果推荐目录

2022年9月16-19日，以“智能加速度 网联新生态“为主题的2022世界智能网联汽车大会在北京盛大举行。大会由北京市人民政府、工业和信息化部、公安部、交通运输部、中国科学技术协会共同主办，工业和信息化部装备工业发展中心、北京市经济和信息化局、中国电子信息产业发展研究院、北京市顺义区人民政府、中国国际贸易促进委员会机械行业分会、中国电工技术学会共同承办。

9月18日，在“点津奖-2022中国新能源和智能网联汽车全产业链评选”颁奖中，IAE智行众维凭借“水木灵镜”场景工场（仿真场景库）优秀的产品力和行业领先的市场化应用水平，荣获“2022年度点津奖-优秀虚拟仿真系统供应商”称号。同期，IAE智行众维“X-in-Loop智能网联仿真测试技术和产品体系”以创新的技术闭环体系建设和数据闭环实施能力，成功入选《智能网联汽车创新技术与产品（2022版）》成果推荐目录。

仿真测试技术被业界公认是智能网联汽车安全发展和商业落地的必由之路。秉持科学的方法体系、严谨的研发实践和开放创新的初心，自2018年于中奥两地创立至今，IAE智行众维以前瞻视野布局，创新性研发并推出以“水木灵境”场景工场、云算力海量仿真SaaS平台和完整车辆在环技术体系（VaHIL等）等为代表的“X-in-Loop”智能网联仿真测试全栈式技术和解决方案体系。

X-in-Loop仿真测试全栈式技术和解决方案体系

其中，“水木灵境”场景工场基于国内外智能网联汽车行业的相关标准、真实道路和交通行为特征，以人工智能和数字孪生技术为底座，以跨平台和大数据驱动为原则，开发并形成场景数据采集、处理、分析和批量化生产的完整流程及自动化工具链，实现仿真测试场景的大规模、高质量、自动化生产，构建大规模仿真测试和评价所需的核心支撑体系。

“水木灵境”场景工场目前已构建超过8000组实际可用的仿真场景库，涵盖城市级数字孪生、自然驾驶、国内外法规标准、CIDAS 交通事故复现、预期功能安全、V2X 等，并已广泛服务于智能网联汽车产业。

苏州高铁新城城市级数字孪生仿真场景

IAE智行众维将坚持开放创新的初心和自主可控的技术发展路径，以行业和客户需求为导向，研发、打造和完善从海量场景仿真到极限场景验证的技术闭环和数据闭环体系，通过技术驱动和数据驱动，助力企业用更集约的资源，更快、更精、更优的实现智能网联汽车测试验证的目标，助力产业更快、更安全的商业化落地。
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