ADAS測試的案例
AVL SCENIUS? —— 從設計到泛化的全流程ADAS場景測試平臺
行業挑戰
開發具有輔助駕駛（ADAS）或自動駕駛（AD）功能的車輛的主要障礙之一是確保ADAS功能在各種規定的條件和限制下的安全運行。因此大量的測試場景需要管理、準備、記錄，以及在模擬環境、和測試場景上執行。為了處理海量和復雜的ADAS/AD測試場景，工程師需要一個全面和高效的工具鏈，以便于進行場景管理、測試規劃和風險及測試覆蓋率評估。
為了實現這一目標，我們已經創建了AVL SCENIUS?解決方案套件。它是基于場景的ADAS/AD驗證和確認的整體和突破性方法，支持從場景設計到場景管理、測試案例生成、測試分配和結果報告的完整過程。
AVL SCENIUS?
AVL SCENIUS?套件是基于場景的ADAS/AD驗證和確認的整體和突破性解決方案，AVL Scenius 主要由Scenario Designer（場景設計），Scenario Data Manager（場景管理）和Test Case Generator（測試用例生成器）三部分組成，全面支持從場景設計、場景管理、測試案例生成、測試分配和結果報告的完整過程。
AVL SCENIUS? – Scenario Designer
Scenario Designer 是一款先進的圖形化所見即所得的軟件工具，用于輕松創建、導入、編輯和參數化場景。它完全支持標準化的OpenScenario和OpenDrive標準，及其中定義的Actor，Catalog，Manuva，Events，Trigger等功能。此外，它還可以利用其集成的回放引擎、交通模擬元素和自動路由對您創建的場景進行即時驗證。
展開 案例分享 | Humanetics和Foretellix聯合為ADAS和ADS搭建虛擬和物理測試流程
2021年3月16日，位于美國密歇根州法明頓希爾斯的主動安全測試設備與服務供應商Humanetics，和位于以色列特拉維夫的自動駕駛系統驗證與驗證（V&V）平臺供應商Foretellix，共同演示了一套工具鏈，其可以建立虛擬和物理測試之間的關聯性。在發布的Humanetics和Foretellix的演示視頻中，將于今年5月在北加州的美國汽車協會GoMentum Station進行現場直播。
這項新的聯合產品結合了自動駕駛輔助系統(ADAS)和自動駕駛系統(ADS)的物理和虛擬測試。這將有助于OEM和Tier1應對ADAS和ADS日益增長的復雜性，降低開發和驗證成本，同時加速各類規范和非規范性的測試，以確保安全和合規性。
在發布的Humanetics和Foretellix的視頻中，兩家公司展示了用于測試驗證ADAS的驗證方案。該方案首先在Foretellix的驗證平臺Foretfiy上使用了M-SDL定義，M-SDL是Foretellix發明的一種開源可衡量場景的描述語言。然后，Foretify采用此抽象場景，自動創建了數千個有意義的測試，且這些測試可以兼容不同的測試平臺（例如模擬器、HIL、試驗臺架）。在演示過程中，一組具體測試數據發送到了Humanetics UFO Base（仿生機器人）控制軟件，然后通過使用UFO基礎腳本（.ubs）轉換數據，Humanetics 測試機器人（UFO，駕駛機器人）可以在試驗場上執行這些測試。一旦開始測試，測試中的數據即被發送回Foretify場景分析面板，以進行KPI和覆蓋驅動分析，與虛擬測試的相關性以及在不同模擬器上的進一步迭代——以提供測試過程進度的可視化和可量化的覆蓋率狀態。
展開 用于ADAS HiL測試的虛擬環境
來源 |
自動駕駛測試驗證技術創新論壇
設計仿真 | 高級駕駛員輔助系統(ADAS) XIL測試
隨著人們對ADAS產品的廣泛關注，各大主機廠和供應商紛紛建立自己的ADAS開發團隊和推出ADAS產品。根據汽車電子開發的V流程，產品在推向市場之前，要進行SIL、MIL、HIL和VIL等仿真驗證，在保證產品的功能的可靠性和性能的穩定性的同時，減少產品的研發費用和縮短產品的研發周期。
在SIL/MIL仿真測試中，需要仿真工具能夠集成客戶多樣化的算法平臺，如C++，simulink等；在HIL仿真測試中，需要仿真工具的仿真速度能夠滿足實時性要求；在VIL仿真測試中，需要仿真工具能夠模擬虛擬的測試場地等。
在傳感器仿真測試方面，需要仿真工具能夠仿真Camera，Lidar，Radar和超聲波等不同的傳感器類型，同是能夠模擬不同等級的傳感器信號，以滿足不同用戶測試不同算法的需求。
在整個測試閉環中，還需要仿真工具能夠集成不同的車輛動力學軟件的同時，能夠和自動化測試軟件無縫集成，從而滿足用戶的自動化測試需求。
汽車高級駕駛員輔助系統的開發和測試領域：
基于VTD的智能駕駛仿真測試系統，采用VTD軟件作為場景搭建和仿真的工具，將VTD軟件布置在高性能圖形工作站中。基于VTD的ROD工具來搭建測試的道路系統，基于ScenarioEditor工具來創建動態的交通，同時根據用戶的被測系統在VTD軟件中來配置不同的傳感器類型及仿真等級。該系統可以滿足用戶的如下需求：
? 進行控制算法的SIL/MIL/HIL測試；
?進行感知+控制算法的SIL/MIL/HIL測試；
?進行基于視頻暗箱/視頻注入的圖像識別算法測試；
?進行基于回波模擬/點云的Radar識別算法的測試；
?進行基于Objectlist和激光雷達點云識別算法的測試；
?進行多傳感器在環同時測試；
?進行基于worldsim的自動化測試。
展開 
從數據采集到回放驗證：ADTF 適配 ROS2 的 ADAS 測試實踐
不僅能看畫面，對組件持續迭代開發后，還能讓測試與技術負責人更直觀地判斷數據質量、時間節奏和回放狀態。
2、 ADAS 數據分析流程
基于上述方案，我們梳理出ADAS項目中數據采集與處理的典型流程，全程圍繞“可復用、可復現”核心目標，打通從路測到問題復核的全鏈路，具體分為四個階段：
（1）階段1：路測采集
車輛在真實道路采集圖像與相關數據，沉淀為 ROSBAG 數據包。
（2）階段2：離線回放
在 ADTF 環境中，通過 ros2bag_image_replay 讀取指定圖像主題，按回放節奏輸出標準視頻流。
（3）階段3：可視化觀察
demo_qt_video_display 負責窗口展示，同時疊加關鍵回放信息，幫助測試工程師快速判斷當前狀態。
（4）階段4：問題定位與復核
當出現感知異常、時序偏差或場景復現問題時，團隊可以基于同一條回放鏈路重復驗證，而不是每次重新搭環境。
這條流程看上去不復雜，但它解決了一個關鍵問題： 把“單次調試”變成“可重復驗證”。 對于 ADAS 項目來說，這一步往往就是效率分水嶺。
3、方案特點
當項目進入多角色協同、批量驗證階段時，團隊通常會更加關注：流程是否規范、組件是否可復用、聯調是否可控、回放與分析是否可持續運營。在這樣的背景下，ADTF 提供了一種工程化補位：在保留 ROS2 生態靈活性的同時，提升整條數據鏈路的穩定性和效率。
具體表現為：
（1）降低協同摩擦：算法、測試、平臺團隊圍繞同一回放入口協作，溝通成本下降。
（2）提升復現效率：問題場景可重復回放，減少“這次有、下次沒”的隨機性。
（3）增強工程可控性：通過組件化設計，后續擴展新傳感器或新話題時改造更平滑。
展開 趨勢 | 電車 & 越野運輸車的ADAS和自動駕駛測試解決方案
隨著無軌電車的到來，它們需要能夠與其他車輛連接，并且其ADAS功能（如自適應巡航控制ACC）需要能夠避免與其他車輛發生碰撞，同時保持更安全的距離。
圖 1: 基于VTD的電車城市環境仿真
城市中對自動駕駛電車的需求日益增加，這給行業帶來了對ADAS系統進行快速驗證和確認的壓力，而仿真是當今唯一真正可行的解決方案。圖1展示了最近添加到Virtual Test Drive（VTD）軟件中的功能，以模擬各種電車環境場景以及周圍的行人、交通、動物和景觀物體。
這些行業需要非常大的車輛系統，因此在操作這些大型車輛時始終會出現盲點，駕駛員無法對其周圍環境進行360度觀察，同時，越野環境中大量的灰塵也降低了駕駛員看到的可見度。為了克服這些局限性，傳感器起著至關重要的作用，尤其是當車輛自主運行效率成倍增加時，傳感器可以減少致命事故的發生。
圖2: 基于VTD的自動垃圾車越野環境仿真
自動駕駛的有軌電車和越野汽車將具有更好的安全性與舒適性，并能減少在危險場所工作的人員數量。但是，對于這些車輛的開發和測試還需要大量的測試資源，由于存在未知或未發現的現象，可能會發生許多事故，如果沒有仿真軟件，這將是一個緩慢的過程。創建一個真實世界的副本仿真環境，ADAS系統內部的傳感器仿真等技術將有助于克服這些挑戰。
Virtual Test Drive (VTD)，是用于模擬ADAS系統和自動駕駛汽車的完整工具鏈，憑借我們歷經考驗且值得信賴的解決方案，引領著這兩個領域的前進方向。VTD幫助用戶創建特定國家/地區的電車和越野汽車仿真數據庫，其中包括這些國家/地區的特殊標志、交通狀況、電車燈和地形。
展開 客戶案例 | Ansys攜手Cognata，在Microsoft Azure上實現穩健的ADAS/AV傳感器測試
Ansys與Cognata和微軟在基于Web的平臺上開展合作，使用戶能夠在模擬真實條件的虛擬環境中測試和驗證ADAS/AV汽車傳感器
主要亮點
Ansys AVxcelerate Sensors?仿真軟件將增強由Cognata管理并在Microsoft Azure上運行的自動駕駛感知中心（ADPH）平臺，并提供高保真度雷達和電磁（EM）波傳播仿真功能
該平臺由AMD EPYC?中央處理單元（CPU）和Radeon? PRO圖形處理單元（GPU）提供支持，用于機器學習推斷和可視化工作負載
ADPH擁有制造商認證的虛擬傳感器模型庫，包括熱成像攝像頭、雷達和激光雷達系統
近期，Ansys宣布AVxcelerate Sensors可通過Cognata的自動駕駛感知中心（ADPH）進行訪問。ADPH平臺基于Microsoft Azure和第4代AMD EPYC?處理器及Radeon? PRO GPU運行。ADPH使原始設備制造商（OEM）能夠輕松訪問制造商認證的基于Web的傳感器模型，從而利用集成虛擬孿生技術的高保真度仿真平臺，對高級駕駛輔助系統（ADAS）和自動駕駛汽車（AV）功能進行協同測試和驗證。
ADPH使OEM廠商和傳感器制造商能夠根據不同行業標準對經過認證的傳感器進行測試和驗證，這些標準包括美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）和新車評價規程（NCAP）的標準。該平臺目前包括熱成像攝像頭、激光雷達、具有不同鏡頭畸變的RGB攝像頭等Cognata傳感器模型，并利用深度神經網絡（DNN）技術實現逼真的圖像和仿真。
平臺納入Ansys AVxcelerate Sensors后，用戶可以訪問基于物理的雷達模型，再現電磁波傳播（考慮高頻范圍內的材料屬性），以提高信號強度和準確性。
展開 AB Dynamics 研發GST臺車(可導航軟目標臺車), 助力ADAS測試
AB Dynamics推出下一代GST臺車(可導航軟目標臺車)，GST是一個用于ADAS和自動駕駛汽車測試的平臺。GST進一步降低了對測試車輛的損害風險，并提供精確的定位、速度控制和測試車輛同步數據，以產生可重復的測試結果。
最新一代GST是由AB Dynamics和Dynamic Research Inc. (DRI)聯合開發的，它使用了是AB Dynamics的路徑和同步控制技術。鋁制超低底盤（ULPC）的上安裝有可伸縮的輪子，在被驅動的情況下會后退，從而最大程度地減少對測試車輛的沖擊。
AB Dynamics的跟蹤測試系統業務主管Andrew Pick解釋道：“隨著汽車行業逐漸融入更多的自主功能，ADAS正變得越來越普遍，也越來越復雜，因此，在可重復的環境中精確測試這些功能的能力至關重要?！?技術會不斷向前發展，用于開發的測試系統也必須如此。新的GST結合了上一代平臺的所有優點，降低了測試車輛受損的風險。
Mk2 GST有一個3.5 kWh的磷酸鋰離子電池，它能夠在一次充電的情況下維持一整天的測試，但是如果需要充電的話，也可以通過內置的電池管理系統快速充電或在軌道上進行充電。
此外，該電池由6個相同的包組成，可以很容易地移除，以確保安全運輸。它為電動馬達提供動力，可以使GST的速度超過80km/h，同時也能被精確控制。
AB Dynamics的專有TrackFi可以通過同步接口與其他AB Dynamic控制器共享位置數據，使其動態能與測試車輛和其他ADAS目標精確同步。
GST配備了一個覆蓋了乙烯基的泡沫塑料的泡沫鑲板車身——the Soft Car 360 （被EuroNCAP和NHTSA指定為統一的全球汽車目標 ），它可以在碰撞后的10分鐘內重新組裝。測試車輛可以反復碰撞，而不會造成任何損壞。
展開 智能網聯汽車測試場建設與測試方法淺析
1 測試場地建設
先進駕駛輔助系統技術和 V2X技術是汽車智能化發展的實現的兩條基本路徑，從作為輔助駕駛系統到成為全自動駕駛系統的組成部分，該兩種技術的應用功能測試， 將貫穿整個汽車智能化和交通智慧化發展進程，因關鍵技術不同，對測試場地的需求也不同，為涵蓋不同的發展階段， 將測試場地規劃分為三類，分別針對 ADAS 測試、V2X 測試和自動駕駛測試。
1.1 ADAS測試場地
ADAS 系統在歐美日等國家起步較早，現已有歐標、美標、日標等典型功能相關的測試標準，部分功能已有國家標準，總結不同標準中對測試環境的要求，盡量涵蓋較多的測試工況，得出以下幾點測試場地建設的關鍵之處：
（1） 車道
ADAS 系統測試大多涵蓋直道測試和彎道測試，為支持不同的測試車速，直道長度不能低于1000 米，彎道長度不能低于 350 米，以自適應巡航系統說明估算方法，具體如下：
ACC 測試工況中，以 120km/h 為最大測試車速，理想情況下，測試車和背景車3m/s2 的加速度從靜止達到測試車速，則所需行駛的距離：
可計算 s≈182m，兩車均達到測試速度、相對距離達到100m 左右且穩定行駛 3~5s 測試開始，測試過程中進行切入、切出等操作，為保障試驗的成功率，預計測試過程至少 10s， 行駛距離約 330m，測試結束減速過程需行駛約 182m，共需約 950m，考慮實際測試情況中背景車和測試車輛配合問題， 故直道長度至少規劃 1000m。
展開 康謀技術 | ADTF: 助力自動駕駛系統開發的強大工具箱！
通過將FEP集成到ADTF（高級駕駛技術框架）中，ADAS（高級駕駛輔助系統）開發人員可以克服許多設置和管理分布式系統的挑戰，同時仍能享受到ADTF提供的高性能實時數據管理和驗證功能，包括記錄和回放測試數據。
使用ADTF配置編輯器，開發人員可以輕松配置分布式系統。這使得以簡單的方式體驗復雜的仿真、測試和驗證架構成為可能，無論是在個人電腦上運行，還是在可擴展的云環境中操作。這樣，開發人員可以更加高效地進行ADAS功能的測試和快速原型設計，從而加快技術的開發進程。
（3）自動可視化和評估測試用例的機載分析工具
Supertester是一款用于自動化可視化和評估ADAS（高級駕駛輔助系統）功能測試用例的機載分析工具。它通過直觀的用戶界面，自動采集和控制測試過程，幫助測試管理人員避免因執行錯誤或未遵守規定參數而產生的挫敗感。這樣，Supertester能夠提升ADAS功能測試的安全性，同時顯著節省時間和成本。
在測試執行中，Supertester自動監控測試過程和系統狀態，確保所有測試參數都符合規定。測量數據會被實時記錄，并可以用于引導測試程序。Supertester提供的主要服務包括：
1. 引導測試和實時分析：為用戶提供直觀的操作指導，并實時分析測試結果。
2. IS029119一致性測試：確保測試符合國際標準的要求。
3. 整體測試文檔：生成全面的測試文檔，便于后續查閱和管理。
4. 通用接口：與測試管理系統進行數據交換，方便信息共享和協作。
測試結果的特點包括：
· 上傳測試結果：用戶可以方便地將測試結果上傳至系統。
· 可視化評估：清晰展示駕駛操作和相關測試結果的可視化信息。
· 即時反饋：測試執行后，用戶能夠立即獲得測試結果。
展開 數字之“索”｜守護汽車智能安全
數字之“索”｜守護汽車智能安全
山東遠和致成-達索系統
汽車安全：毫厘必究
隨著技術的更新迭代，ADAS（智能輔助駕駛）、AEB、ACC、LKA等新技術正在逐漸變成智能汽車的標配， 然而隨著汽車智能化水平不斷提升的同時，整車安全性的重要性日漸凸顯，歐洲新車碰撞測試（EURO-NCAP）首先在2018年將AEB、LDW等列入ADAS測試項目，并且測試項目逐年增多。
《C-NCAP管理規則（2021年版）》已于2020年8月25日正式發布，將于2022年1月1日正式實施。C-NCAP 2021版主要包括AEB、LKA、SAS等，并且C-NCAP評價場景也逐年增加。
面向未來的自動駕駛技術
汽車主機廠該如何通過C-NCAP認證？
在C-NCAP認證中，ADAS（智能輔助駕駛）測試包括模型在環（MiL）、軟件在環（SiL）、硬件在環（HiL）、車輛在環（ViL）、場測、路測等環節，測試內容包括傳感器、算法、執行器等方面，測試包括應用功能、性能、穩定性和魯棒性、功能安全、形式認證等。
傳統開發方法是基于大量的臺架測試和實車測試來實現，不僅試驗周期長，成本高，且安全無法保障，尤其對于ADAS這種關鍵技術，其試驗行駛環境不可預測，測試場景難以復制/重現、不可自動化測試。
達索系統CATIA SCANeR? 軟件可對交通場景仿真及虛擬傳感器建模，也能夠對車輛動力學建模，建立涵蓋真實底盤執行系統的測試模型，同時基于NCAP中定義的典型工況進行仿真分析，搭建AEB功能涉及的虛擬交通場景，對車輛動力學及虛擬傳感器進行參數化建模（也可以基于試驗數據），通過調整測試參數，來實現法規要求參數的定量分析矩陣。
展開 
測試及驗證自動駕駛系統安全、大規模部署的解決方案
這使得一個有機集成而非侵入性的驗證測試管理解決方案成為可能（在有需要的情況下，也可根據需求添加和替換不同測試執行平臺）。
? 認證和標準符合：支持更新的場景描述標準OpenSCENARIO 2.0和OpenDrive。提供開放式架構來輕松實現對于新標準的支持。
? 即拿即用的測試驗證模組包：涵蓋豐富的測試用例以覆蓋巨大的測試空間。現有對于ADAS & Highway和ALKS標準以及特定礦山ODD’s支持的測試驗證模組包可用。
Foretify? 驗證自動及分析平臺
M-SDL
Foretellix發明了M-SDL，一種開源的，人機可讀的語言。此語言僅通過幾行代碼便可描述復雜的抽象場景（abstract scenarios）。Foretelify?基于M-SDL描述的場景自動生成海量的有意義的測試，從而覆蓋在智駕系統測試中可能遇到的相關情況，邊緣條件及未知空間。
M-SDL允許各場景間進行混合、組合和重用，從而使針對使用情況和ODD需求的場景庫建設成為可能。
M-SDL是即將到來的ASAM OpenScenario2.0標準的概念先行者。
測試驗證模組包
模組包攜帶預定義且可定制的驗證計劃，滿足具體情況和ODD而設計的即拿即用抽象場景(abstract scenario)?，F今提供以下模組包:
? ADAS和高速道路：用于ADAS測試的眾多場景。其包括并混合了52個M-SDL場景即相應的場景回歸測試模組。
? ALKS：商業實施的聯合國歐洲經委會(UNECE)關于自動車道保持系統的監管方案-聯合國條例157。
展開 ViCANdo新版本發布（PART2）| XCP集成
標定
和汽車上的其他的功能一樣，智能駕駛系統的開發和測試也遵循一般的功能開發模式，需要在開發和測試的過程中對系統進行標定調試，而且在智能駕駛開發的過程中，我們面對的是一個更加復雜的系統，因此能夠獲取系統的中間變量，才能夠評價和調試智能駕駛功能。
而且隨著傳感器產品的不斷地迭代，AD和ADAS測試開發工程師正在面臨著一個日益復雜的測試開發環境。工程師們需要使用數量更多并且結構更加復雜的傳感器、控制器。
XCP與CCP協議
? XCP(Universal Calibration Protocol)? CCP（CAN Calibration Protocol）
為了控制ECU標定的時間和成本，工程師和技術員通常會依賴可以靈活讀寫變量和內存的強大的工具和標準。為此，在90年代出現了CAN標定協議(CCP)，當時CAN總線是汽車中的主流總線。CCP后來被指定為一種交叉OEM標準。然而，隨著汽車電子的持續發展，其它總線系統諸如FlexRay、LIN、MOST、以太網等也開始成為主流。但是，CCP僅限于CAN網絡應用，所以在其它潛在領域的應用局限日益增加。這樣就導致了其后繼協議XCP的出現。
與CCP一樣，“通用測量與標定協議”(XCP)也是源于自動化和測量系統標準化協會(ASAM)，它在2003年被定為標準。其中的“X”代表可變的和可互換的傳輸層。XCP通過雙層協議將協議和傳輸層獨立開，XCP協議可能指的是XCP-on-Can、XCP-on-Ethernet、XCP-on-UART/SPI 或XCP-on-LIN等。
VICANdo的XCP協議支持
新推出的XCP標定模塊同時支持CCP和XCP通信協議。您可以通過使用A2L文件來連接并且校準您的ADAS/AD ECU。
展開 VI-grade DiM50駕駛模擬器平臺發布
達姆施塔特（德國），2021年7月14日 VI grade是一家仿真和駕駛模擬器公司，目標是通過彌合仿真和物理測試之間的差距來加速產品創新，今天宣布了駕駛模擬器產品線擴展，允許客戶隨時間靈活配置和升級模擬器。
以前由于預算的原因，客戶對大型動態模擬器投資會產生猶豫?，F在，VI-grade可以讓客戶從一個完整的座艙靜態模擬器開始，并根據需要進行升級。為了便于升級，VI-grade推出了一個六自由度專用運動平臺DiM50，該平臺與現有DiM150和DiM250模擬器中的六自由度平臺完全一致。
DiM50模擬器是一個入門級的動態模擬器解決方案，可以作為舒適性、ADAS模擬，以及基礎的操穩驗證，相對于靜態模擬器有了更多的賣點。該架構與現有VI-grade的動態模擬器DiM150和DiM250共享同一個六自由度平臺，DiM50是VI-grade靜態模擬器到動態模擬器演變的關鍵平臺，通過增加一個額外的基座和三個平面運動執行器，就可以進一步升級為9自由度DiM150或DiM250模型。DiM50具有廣泛的應用范圍，可以涵蓋從乘坐舒適性、基本車輛動力學和控制系統設計，到HMI/ADAS應用和賽車運動中的駕駛員培訓。
與所有VI-grade駕駛模擬器一樣，DiM50具有多種功能，包括：
· 支持VI-grade軟件系列產品
· 充分驗證的運動平臺
· 主動部件（座椅、安全帶、制動器等）
· 實時計算平臺
· 可定制駕駛艙
· HiL解決方案
我們非常高興能通過一款新的駕駛模擬器來滿足尚未滿足的市場需求，從而進一步擴大我們現有的產品線。”
展開 錯過直播？13場Ansys 2026 R1新功能系列研討會回放已開
四大核心挑戰：
"三電"系統效率：電機、電控、電池的協同優化
電池熱管理：熱失控風險預測與預防
ADAS驗證：自動駕駛算法的安全性與可靠性
功能安全（ISO 26262） ：滿足嚴苛的國際安全標準
NO.1 SaberRD關于電力電子方向的新功能介紹
核心價值：IGBT/MOSFET等特征化建模更新，測試自動化更新；SaberRD+Ansys工具鏈的無限可能。
適合人群：電力電子工程師、BMS工程師、新能源汽車研發人員
NO.2 聯創Omniverse，升級仿真精度，AVX新功能介紹
核心價值：使用NVIDIA Omniverse數字資產搭建ADAS仿真場景。生成式數據AI訓練，自動駕駛軟件工具鏈集成。
適合人群：自動駕駛算法工程師、ADAS測試工程師、虛擬仿真專家
NO.3 新一代嵌入式軟件解決方案 - Ansys Scade One
核心價值：符合ISO 26262、DO-178C標準的嵌入式軟件開發。PyScadeOne API，融入Python生態圈。
適合人群：嵌入式軟件工程師、汽車電子開發者、安全關鍵系統工程師
NO.4 Ansys medini 2026 R1新功能及案例分享
核心價值：功能改進和新增特性；協同開發平臺改進；數字安全管理模塊DSM改進；支持ISO 26262/21448標準。
適合人群：功能安全工程師、網絡安全專家、汽車系統架構師
——————第三部分：高端設備智能運維——————
傳統汽車開發嚴重依賴物理樣車進行測試，成本高昂且周期漫長?，F代智能電動汽車是一個集成了機械、電子、軟件、化學等多學科的復雜系統。
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