4D 合成数据
静态场景资产
动态目标物 3D 资产
动态轨迹
PRODUCT GUIDEPRODUCTS & SERVICES
四款产品，
覆盖数据到验证
按业务需求，查看对应产品。
01 / PERCEPTION TRAINING
感知训练数据集
补充长尾场景样本，提升感知模型迭代速度。
解决问题
01
长尾场景覆盖不足
低频场景样本少，训练数据覆盖不够。
02
采集成本高、效率低
特定工况偶发，定向样本难以获取。
03
定向样本难复现
目标工况难重复，训练样本补充受限。
快速补齐、筛选和标注样本，加快模型迭代。
长尾场景示例
场景合成示意
01施工改造
施工占道 · 行驶避让
02碰撞事故
碰撞占道 · 行驶避让
03树木倒塌占道
树木占道 · 行驶避让
04鬼探头
围挡遮挡 · 行人突现
DATA & GROUND TRUTH
产品形态
多模态数据与配套真值标注，按文件夹分类存放。
多模态数据RGB / 深度 / 点云
RGB图像
深度图像
点云数据
配套真值标注语义 / 实例 / 目标
语义分割
实例分割
目标标注
02 / REINFORCEMENT LEARNING
强化学习
闭环仿真
补充交互环境，缩短场景准备周期，加快算法迭代。
解决问题
01
交互环境不足
可用于强化学习训练的交互环境有限。
02
长尾工况覆盖难
特定工况难覆盖，训练场景需要持续补充。
03
实车试错成本高
实车测试与反复试错带来较高成本。
04
场景搭建周期长
传统方式新增工况需重新采集，准备耗时。
新增工况快速建模与搭建，提升算法迭代效率。
产品形态
可交互闭环仿真环境
实时输出多传感器数据，
与强化学习算法进行低延迟交互。
闭环仿真回放
三路画面同步回放 · 实时指标
如何对接
一键部署，Docker镜像交付
03 / PARKING HiL EVALUATION
泊车 HiL
闭环仿真评测
覆盖场景准备、车型配置、算法接入与评测报告。
解决问题
算法改版后，实车复测仍要重新组织人员、车辆与场地。
01
复测投入大
每次改版都要组织人、车、场地。
02
工况覆盖难
低矮障碍物入侵等工况覆盖不足。
03
测评效率低
实车测试组织耗时，重复测评成本高。
产品形态
泊车场景资产库
车位布局、场景设施与地面材质，可从资产库选取或重建真实环境。
垂直车位
水平车位
斜列车位
地锁车位
地砖
沥青
环氧地坪
选择场景
或重建真实环境
按测试需求准备场景。
配套工具模块
场景编辑工具
按需增减障碍物与环境车辆，自由调整位置与颜色。
车型与传感器配置
配置多路传感器参数，导入车辆动力学模型。
算法导入模块
提供算法接入预置接口，支持与 HiL 台架打通。
评测与报告导出
测试界面与实时指标展示，支持评测报告导出与问题分析。
如何对接
配置场景与车型后，接入HiL台架启动测试。
04 / VEHICLE & SENSOR ADAPTATION
新车型、新传感器
定制服务
复用已有高价值车采数据，适配新的车型与传感器。
解决问题
01
高价值数据难复用
过往认可的车采数据受限于原有配置。
02
重新采集投入大
后续采集需要再次付费，耗时耗力。
按指定车型、传感器配置重新生成数据，让已有投入继续发挥价值。
产品形态
根据实际定制需求提供数据生成与配套标注服务，采用与感知训练数据集相同的数据形态，以 ZIP 压缩包交付。
01已有数据保留有价值的场景
02目标配置指定车型与传感器
03重新生成输出数据与标注
乘用车 7V → 商用车 11V
车型与相机布置对照
乘用车
7V7 路相机
5.4 × 2.1 × 1.5 m商用车
11V7 路针孔 + 4 路鱼眼
12.9 × 2.6 × 3.6 m原车型 / 针孔相机鱼眼相机
车体同一比例 · 尺寸：长 × 宽 × 高
BEFORE & AFTER
适配前后，
直接看视角变化
查看轿车的七路原始视角，以及按商用车配置重新生成的十一路视角。
适配前轿车 · 原始视角客户已有的七路摄像头数据
轿车七路视频墙
20.17 秒 · 前向 4 路、后向 3 路
→↓按目标配置重新生成
适配后卡车 · 适配视角7 路针孔 + 4 路鱼眼，按目标车型与传感器配置重新生成
ADAPTATION EXAMPLE
商用车 11V · 相机视角
同一场景，按目标车型与传感器配置重新生成。
7 路针孔4 路鱼眼车头朝上
前左右后
前左
CAM 03前广角
CAM 02前鱼眼
CAM 08前长焦
CAM 01前右
CAM 04左鱼眼
CAM 10右鱼眼
CAM 11后左
CAM 05后右
CAM 06后视
CAM 07后鱼眼
CAM 0911 路统一时间轴 / 00:30
轿车七路、商用车十一路分别同步回放。传感器位置、类型及参数按客户目标配置定制。
如何对接
与客户经理直接沟通定制服务。