专题：2025中国汽车论坛

　　2025年7月10-12日，2025中国汽车论坛在上海嘉定举办。本届论坛主题为“提质向新，智赢将来”，由“闭门峰会、大会论坛、时间首领峰会、多场主题论坛、N场行业发布、主题参不雅举止”等15场会议和多少配套举止组成，各场会议围绕汽车行业热门要点话题，探索地点，引颈将来。其中，在7月12日上昼举办的“主题论坛七：AI革命引擎，驱动智谋出行更生态”上，苏州智行众维智能科技有限公司总司理安宏伟发表精彩演讲。

　　以下内容为现场演讲实录：

　　诸君勾引，诸君同仁，全球上昼好！

　　卓绝圆润有契机在汽车论坛和全球再次共享IAE智行众维在自动驾驶和通用AI仿真测试规模所作念的探索和实行。

　　今天给全球文告的题目是“仿真走向跨域交融，天下模子运用提速”。

　　分为三部分：

　　一是，自动驾驶仿真测试有关地点咫尺在作念的具体职责。

　　二是，仿真测试就业于多域多运用场景AI落地所作念的探索、实行。

　　三是，咱们探索和接头的地点，天下模子怎么运用于AI有关的教练、测试、考据。

　　一、自动驾驶仿真测试近况

　　给全球文告咱们公司咫尺围绕自动驾驶作念的有关职责。自动驾驶是东谈主工智能王冠上的明珠之一。关于自动驾驶而言，阅历了算法由规定驱动到由数据驱动的进化。同期，数据驱动的大模子也在阅历由大谈话模子到天下模子的跃进和变化。

　　关于AI系统的安全，包括AI系统运行安全，咱们需要通过仿真测试来确保，这一经是行业的共鸣。从仿真和测试的角度来讲，需要有器用链、数据对AI系统安全进行评测、教练、考据。这里有两个看似存在矛盾的要求，既但愿在仿真测试流程中能竣事加快，同期还要确保它的真实，这是“既要还要”的矛盾共存体。

　　在测试流程中，早期基于规定驱动，或者作念ADAS L1和L2级别援手驾驶的时辰，每次测试只需要几百或者上千条测试用例就不错幽闲对安全性、功能圆善性的隐私。可是参加到L2+，更高阶的援手驾驶阶段，以至L3级别自动驾驶后，咱们所濒临的场景、测试需求将呈指数级的增长。在AI算法上车、面向数据驱动时期，咱们测试的步调论、需要的数据量会有很大的变化。

　　跟随AI算法上车，全球对此有很高的盼望和预期，但试验的情况怎么呢？以好意思国国度公路交通安全照管局统计的数据为例，2024年比较于2023年，由于自动驾驶所导致的交通事故高潮了45%，其中有10%是致命的，口角常要道的事故。自动驾驶的安全到咫尺王法依然是行业里的挑战，国内的情况就未几说了，是重复的。

　　自动驾驶发展到今天，和AI规模的多数场景一样，从时间端在数据方面依然濒临瓶颈和挑战，前边诸君同仁一经作念过详备的先容，不再多说。从IAE智行众维的角度，针对AI系统的功能安全、预期功能安全、运行安全提倡了什么样的时间旅途作念反映？两个闭环：数据闭环、器用闭环。

　　通过仿真赋能数据驱动的旅途和技能，保险AI系统从研发筹算到试验生意落地流程中的安全性。

　　（1）时间闭环。

　　打造和搭建了一条仿真测试的圆善器用链，基础是X-In-Loop时间体系，关于自动驾驶汽车，由于车辆的复杂性，包括在谈路行驶对安全性的极致要求，只在硬件、软件或者云表单一条目下作念相应的教练和测试，关于确保它的安全是远远不够的。关于这么复杂的、对安全有极致要求的运用场景，咱们需要一个时间体系、一套器用链来保证安全。

　　既需要有造谣仿真来幽闲咱们对加快、遵循的要求，也需要有多样虚实市欢、羼杂仿的确形式来确保其真实性。从仿真测试的角度来讲，全球在汽车行业也曾有过瞎想，仿真完成90%，考试场完成9%，路试完成1%，但和原有的ISO“三撑执法”一样，一经不成相宜于咫尺高阶援手驾驶、自动驾驶的测评需求，咱们的预计是要在实验室里通过造谣仿真、羼杂仿真市欢的技能和时间，把更多的长尾工况、Corner case加以隐私。

　　在这个器用链路里，咱们提倡了在汽车其他性能测试华夏来所莫得的实车在环闭环测试体系，把智驾、座舱、功能安全、预期功能安全、线控底盘等有关规模的安全需要，在启程和进考试场之前完成相应的测考试证。

　　（2）数据闭环。

　　在当年几年里咱们打造了“水木灵境”场景工厂，这里的“场景数据”来自车端、路侧、律例、交通事故、AI生成，就业于咱们对智能驾驶算法教练和测试要求。2023年运行，在行业里咱们蚁合主机厂，包括祥瑞、上汽、长安、广汽等也在一齐酌量这方面的数据运用，在此也很感谢行业协作伙伴们赐与的支执。旧年公司在数据这一板块产生了几千万的收入，这亦然智能化发展到刻下阶段，高阶算法的测考试证对数据有越来越多的需求。

　　二、仿真测试走向跨域交融

　　2023年到2024年，因为大模子的生意化落地，包括在车端的运用，也带动了AI在其他规模，包括飞动汽车、低空飞动器、通用机器东谈主等地点的发展。应所有这个词市集发展趋势、时间发展趋势的需求，咱们原本所作念的仿真职责也在由大地二维交通拓展到三维的低空，拓展到通用机器东谈主，以致包括在无东谈主驾驶船舶等其他规模；反映AI运用场景往智谋出行的发展，器用链和数据体系也在作念相应的拓展和进化。仿真所作念的职责，由智能网联汽车大地的二维平面模拟，在往三维，往空间智能规模作念拓展。预计是就业于更广义的智谋出行、AI运用场景落地的需要。

　　以具身智能、东谈主形机器东谈主为例，访佛于自动驾驶，这些AI运用场景既有雄壮的机遇，同期也有濒临的问题和挑战。岂论是足球赛如故机器东谈主马拉松，刻下阶段还需要东谈主的长途操控等诸多支执，包括对肢体、能源学的教练和测试较着皆是不及的。

　　不异，在数据端也濒临着挑战和问题。该怎么反映这一挑战？这里共享一下咱们的想考。近些年来关于合成数据、数据集、场景库，所有这个词行业皆作念了多量探索，这期间有基于真实数据作念的场景重构，也有基于3D高斯、NeRF等神经收罗渲染的步调作念数据合成。这几年全球也在酌量天下模子的运用。刻下，由于算力资源的进步，以及行业对数据的挫折需乞降敬爱，天下模子的发展取得了比较大的阐述。

　　咱们和包括高校在内的生态协作伙伴一直在探索，关于幽闲如自动驾驶、具身智能、低空飞动等各种AI运用场景教练测试所需要的数据到底选择什么样的时间旅途取得？如3D高斯这类神经收罗渲染的数据有不可剪辑性，分娩资本高。而关于天下模子，原本受限于算法算力的不及，以及大模子自身有幻觉等诸多问题。

　　基于频年来有关时间的快速迭代发展，咱们蚁合生态协作伙伴将天下模子看成跨域交融仿真、取得海量高质数据的时间底座之一。通过天下模子分娩数据，赋能器用，为有关器用链提供AI增强，幽闲AI运用场景对数据量和质的要求，幽闲仿真教练测试关于加快性和真实性的要求。

　　三、助力天下模子运用提速

　　底下先容一下咱们在这个地点所作念的探索和取得的阐述。

　　AI模子咫尺正在阅历从大谈话模子到天下模子的进化，既要就业于汽车或飞动器等智能体，同期亦然AI器用链和数据的基础。针对AI算法在车辆、低空飞动以及具身智能等规模运用，IAE正在把仿真器用链从二维平面向三维立体拓展，从而反映交融仿真关于器用链的需要，既基于咱们所征战的DeepOCEAN.AI（深海AI造谣仿真平台），竣事从车辆到更平凡智谋出行的运用拓展。基于这一软件平台，针对车辆、飞动器和具身智能测试所用的器用链会有分裂，但底层的逻辑是重复的。

　　数据层面，针对多样AI运用场景需要，公司时间团队基于已有的当然驾驶真实场景和各种真实数据分娩合成数据。合成数据生成有不同的时间门路，不错是基于真实数据的重构和回灌，不错来自于神经收罗渲染，也不错基于天下模子。

　　咱们所聘请的时间门路是基于天下模子，前边提到，和所有大模子或者生成式AI一样，咱们濒临着疏通的挑战。

　　第一，数据从哪儿来？刚才韩昭总也提到真实数据不错来自于车端和路侧。咱们和包括上海汽车城在内的生态伙伴，通过车路云系统的路侧诞生蚁集当然驾驶真实场景数据，搭建仿真场景库并进而构建学问库用来教练AI模子。

　　第二， 通过AI生成数据并进行泛化是取得海量数据（维权）的有用技能。可是关于AI模子而言，幻觉是咱们必须濒临的试验问题。国内有卓绝优秀的大模子，但幻觉率会到10%到15%。怎么照管这一问题？怎么让数据分娩、仿真测试粗略更好地纪念本色，数据不但要量大，况兼要求能愈加准确、可用和好用，这是咱们要照管的挑战。

　　这是IAE基于多源数据交融时间与AI 驱动的合成数据生成的全链路。基于车端和路侧真实驾驶场景的数据蚁集和处理；在场景库和数据集构建的时辰分为两个阶段，咫尺一经完成闭环的是基于AI增强时间的数据治理，以当然驾驶真实场景看成底座进行学问库完善和构建。同步，也在构建用于天下模子教练所需要的学问库，以及对模子进行调校和优化，最终酿成算法教练和测试所需要的有关数据集，这是咫尺在作念的职责和取得的效果。

　　这是在本年头，咱们和众链科技一齐发布的基于DeepSeek R1的AI场景生成的器用，以及面向教练的动态、静态的数据集。其中有部分数据，在众链科技先容时提到的珊瑚数据开源筹谋中一经在作念了发布，在此但愿主机厂、零部件企业和高校伙伴共同来尝试，赐与珊瑚数据筹谋以更多的反馈和支执。

　　通过构建多源数据交融和AI驱动的高质料数据体系，就业于自动驾驶等场景的测考试证，就业于算法教练，确保AI系统的安全。

　　下一步，咱们将基于学问库和天下模子，以及AI增强仿真器用链，打莳植业于自动驾驶和低空、具身智能等AI运用场景的交融仿真智商和数据集。咱们和国内高校AI规模人人、英伟达等生态协作伙伴正共同探索，推动天下模子运用的落地和提速，更好地就业于智谋出行产业和生态。这方面也但愿能和上海国外汽车城、中汽协会，以及更多的伙伴共同探索和实行。

　　仿真、测试、数据生成和运用皆具有强实行性，所有产出效果皆需要经过反复迭代和执续优化，才气成为简直有价值的素养和钞票，从而推动行业的发展。

　　以上是我的先容，卓绝感谢全球！

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