生成式AI仿真
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
生成式AI仿真的實例教程
近年來，伴隨自動駕駛技術的快速發展，行業對于仿真測試平臺的精度、覆蓋率和可擴展性提出了更高要求。尤其在數據閉環迭代、長尾場景驗證及安全冗余驗證等關鍵環節中，高保真、高復雜度的場景生成能力正在成為測試體系的核心支撐。
傳統場景生成方式面臨效率低、人工成本高、行為多樣性不足等問題，難以滿足當前智能駕駛系統對大規模、多模態、真實物理驅動場景的需求。為應對這一挑戰，基于生成式AI的4D場景生成技術迅速興起，構建了從環境建模、行為重建到視覺渲染的完整鏈條，正在重塑自動駕駛仿真驗證的技術基礎。
本文將從技術背景、系統能力、核心技術和實際應用四個方面，系統梳理AI驅動的4D場景生成體系及其在自動駕駛仿真中的實踐價值。
一、測試覆蓋率瓶頸與生成式AI切入點
自動駕駛測試需要應對極其復雜的交通場景，包括非結構化路口、弱交通規則區域、極端天氣、低照度場景，以及多主體交互引發的不確定性行為等。當前基于真實數據采集或手工建模的方式存在如下限制：
（1）采集成本高：依賴實車、實景、多模態同步設備，周期長、數據稀疏；
（2）稀有場景不足：事故場景、異常行為等真實比例極低，難以高質量復現；
（3）組合爆炸問題：參數空間（如天氣、時間、交通密度）指數級增長，難以人工覆蓋；
（4）場景可控性弱：缺乏可調控的語義接口，測試粒度不足。
生成式AI具備從數據中學習潛在分布、生成新組合樣本的能力。其引入使得場景構建從“手工定義”轉向“自動生成”，具備如下優勢：
（1）能構造真實但未見過的長尾組合；
（2）能對目標測試策略進行定向增強（如遮擋率、交通密度等指標）；
（3）可支持大規模仿真測試平臺的持續供場；
（4）支持動態交互與時間演進建模，構建完整4D語義閉環。
展開 2、添加動態對象
在NeRF和3DGS生成靜態場景后，aiSim5將基于外部渲染API進一步增加動態元素，不僅可以重建原始場景，也可以根據測試需求構建不同的交通狀態。
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aiSim5中基于NeRF/3DGS場景細節。
圖13：網格投射陰影
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圖14：車下環境遮蔽
3、效果展示
在aiSim5中完成動態對象的添加后，可以自由的在地圖場景中更改交通狀態，用于感知/規控等系統的SiL/HiL測試。
圖15：aiSim5運行NeRF城市場景1
圖16：aiSim5運行NeRF城市場景2
作者介紹
崔工
康謀科技仿真測試業務技術主管，擁有超過5年的汽車仿真測試及自動駕駛技術研發經驗，熟練掌握仿真測試工具和平臺，如aiSim、HEEX等，能有效評估和優化自動駕駛系統的性能和安全性。擁有出色的跨文化溝通能力，成功帶領團隊完成多項海外技術合作項目，加速了公司在自動駕駛技術上的國際化進程。作為技術團隊的核心，領導并實施過大規模的自動駕駛仿真測試項目，對于車輛行為建模、環境模擬以及故障診斷具有獨到見解。擅長運用大數據分析和人工智能技術，優化仿真測試流程，提高測試效率和結果的準確性。
展開 <p><br></p><p>如今，各行各業對生成式人工智能（GenAI）的參與度遠超以往。GenAI 發展迅猛，不斷帶來新的機遇與價值。然而，對企業而言，實施 GenAI 常面臨諸多挑戰，或覺其難以駕馭，或擔憂風險過高。</p><p><br></p><p>盡管存在一定局限，但<strong>技術的進步以及知識圖譜等工具的出現，正不斷強化 GenAI 的數據分析能力。</strong>在用戶 AI 環境中引入知識圖譜，能夠讓模型輸出更<strong>精準、一致，且具備可追溯性</strong>，同時保障<strong>數據安全與隱私。</strong></p><p><br></p><p>Gartner 分析師指出，<strong>知識圖譜是企業構建更先進 GenAI 解決方案的關鍵基礎設施。</strong>知識圖譜包含語義層，即ontology（本體論），它能賦予企業特有數據在專業領域的清晰、全面業務含義。這一本體可作為基礎上下文，為分析處理及數據建立終端用戶問題與數據之間的映射關系。此外，大語言模型（LLM）與知識圖譜技術相結合，可以<strong>使用概念模型作為上下文提供可信、經過驗證的輸出</strong>。</p><p><br></p><p><img src="https://mmecoa.qpic.cn/mmecoa_jpg/x0yLiaf5fF6x0FHMa9san31EB22wZygdIAz4nymZQNnoRbf4g0oYcSm58SjeDIwORhYchMCaIMDwUFPnVQWrPsg/640?
展開 MINDS 獎項與項目隸屬于世界經濟論壇的 AI Global Alliance（全球人工智能聯盟）計劃，旨在甄選能夠在高復雜度、高風險挑戰中引領人工智能應用落地的組織。新思科技與 AMD 是基于雙方在半導體芯片設計領域將強化學習、生成式 AI 以及代理式（Agentic）AI 應用于工程流程方面的突出貢獻而受到表彰——這是一個對創新速度與精度要求極高的技術領域。
在芯片設計中引入人工智能，已不再是可選項。架構復雜性快速攀升、性能目標日益激進以及人才缺口持續擴大，使傳統的工程工作流面臨極限壓力。
AI 驅動的設計流程緩解了這些壓力——它們并非取代工程師，而是提升專家知識的效能與決策質量。代理式（Agentic）與基于學習的系統能夠幫助開發者更快速地探索龐大的設計空間，更有效地權衡取舍，并在問題成本最低時提前發現潛在隱患，從而實現更短的開發周期、更高質量的芯片以及更具韌性的創新鏈路。隨著上市時間壓力加劇以及高端芯片需求持續增長，這類流程正成為半導體行業未來發展的關鍵路徑。
新思科技與 AMD 被選為 MINDS 獎項得主，凸顯了在前所未有的行業壓力下，AI 創新在半導體行業中的戰略重要性。通過對這兩家公司的認可和表彰，世界經濟論壇強調：基于代理式（Agentic）和強化學習驅動的 AI 正從實驗階段邁向可規模化、可投入生產的工作流程。它們在增強人類開發者專業能力的同時，為工程團隊及更廣泛的科技生態體系帶來實質性價值。
作為全球最具創新力企業的重要研發合作伙伴，新思科技始終致力于推動行業前行。此次入選世界經濟論壇 MINDS 項目，并因 AI 在芯片設計這一極其復雜的工程領域中的突破性應用而獲得認可，我們深感榮幸。
展開 GPT，即“生成式預訓練模型”（Generative Pretrained Transformer），是一個能“理解”數據之間關系的復雜數學模型。在使用您可能熟悉的ChatGPT這類工具時，該模型通過語言數據進行了訓練，創建了一個模型來描述語言中的詞匯如何相互關聯。通過研究書籍、文檔、博文、錄音轉寫等中的數十億個詞匯，該模型能夠理解一個詞匯如何根據不同的上下文與另一個詞匯相關聯。通過這種方式，它也能理解新的輸入并逐詞生成輸出，形成類似我們聊天時的回應。當它為輸出生成一個新詞時，它會回顧上下文并生成句子中接下來最可能出現的詞。
如今，市面上有很多LLM（Large Language Model，大型語言模型），而OpenAI的GPT-4模型就是其中之一。到目前為止，GPT已經經歷了四次重大迭代，每一次都在功能、記憶力和理解力方面超越了之前的模型。
盡管GPT通常來說是用于理解人類語言，但它實際上只是一個模型，也可以被訓練用來理解如代碼等其他類型數據間的關系。這意味著我們可以與它討論某段代碼，并要求它進行分析，或是通過往復對話來幫助我們自己更好地理解代碼。
API審查的現狀
自去年12月中旬以來，我們一直在運行一個概念驗證機器人，監控提交到codereview.qt-project.org的更改，并通過GPT-4進行diff（代碼差異）分析。由于生成式AI不會自行作出反應，它必須根據提示語來生成輸出。提示語可以包含指令、請求、上下文信息等。以下是我們用于API審查的提示語，以及提供的一段原始代碼更改差異：
（摘要）“任務：對公共頭文件中的更改進行分類，判定它們是否對API的行為和使用具有重大影響。
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新思科技與 AMD 合作的項目入選世界經濟論壇（World Economic Forum）的 MINDS（Meaningful, Intelligent, Novel, Deployable Solutions，即“有意義、智能化、創新性、可部署的解決方案”）人工智能項目。該項認可意味著，兩家公司躋身全球在人工智能領域具有領先實踐的創新組織之列——這些組織不僅在技術上實現突破，更以落地應用產生了可衡量的實際成效
近年來，伴隨自動駕駛技術的快速發展，行業對于仿真測試平臺的精度、覆蓋率和可擴展性提出了更高要求。尤其在數據閉環迭代、長尾場景驗證及安全冗余驗證等關鍵環節中，高保真、高復雜度的場景生成能力正在成為測試體系的核心支撐。
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<p><br></p><p>如今，各行各業對生成式人工智能（GenAI）的參與度遠超以往。GenAI 發展迅猛，不斷帶來新的機遇與價值。然而，對企業而言，實施 GenAI 常面臨諸多挑戰，或覺其難以駕馭，或擔憂風險過高。</p><p><br></p><p>盡管存在一定局限，但<strong>技術的進步以及知識圖譜等工具的出現，正不斷強化 GenAI 的數據分析能力。</strong>在用戶 AI 環境中引入知識圖譜
在前面的幾章節中探討了aiSim仿真合成數據的置信度，此外在場景重建和測試流程閉環的過程中，難免會面臨3D場景制作重建耗時長、成本高、擴展性低以及交通狀況復雜程度難以滿意等問題，當前的主要挑戰在于如何自動化生成3D靜態場景并添加動態實例編輯，從而有效縮短測試流程，擴大仿真測試范圍。
編輯
圖1：實際圖像
圖2：NeRF
本文翻譯自：Smarter API Reviews With Gen AI
原文作者：Qt Group軟件工程師Daniel Smith
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