邊緣場(chǎng)景仿真的案例
康謀方案 | 基于AI自適應(yīng)迭代的邊緣場(chǎng)景探索方案
二、aiFab解決方案
在傳統(tǒng)的DoE方案中，將所有的場(chǎng)景視作同等重要，然而事實(shí)上，在ADAS/AD系統(tǒng)的測(cè)試過程中，邊緣場(chǎng)景則影響著關(guān)鍵性能的提升。在aiFab解決方案中，基于AI的自適應(yīng)DoE解決方案將會(huì)根據(jù)先前的測(cè)試結(jié)果，動(dòng)態(tài)選擇測(cè)試用例，在未通過的案例中學(xué)習(xí)并調(diào)整泛化注意力。
1、貝葉斯優(yōu)化（BO）：通過學(xué)習(xí)優(yōu)化的智能測(cè)試
貝葉斯優(yōu)化將全量搜索場(chǎng)景的方法轉(zhuǎn)換成由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能方案，與隨機(jī)取樣等方案不同：
（1）BO方案將會(huì)預(yù)測(cè)最有可能暴露失敗風(fēng)險(xiǎn)的新測(cè)試用例。
（2）BO方案采用替代模型Surrogate model，比如采用高斯過程Gaussian Processes，然后通過已有的數(shù)據(jù)來逼近測(cè)試場(chǎng)景參數(shù)與關(guān)鍵性指標(biāo)的映射目標(biāo)函數(shù)。
（3）然后結(jié)合采集函數(shù)Acquisition Function，比如通過下置信屆LCB或者期望改進(jìn)EI等方法，有效平衡“探索”和“利用”之間的取舍，在有限次數(shù)測(cè)試下，有效找到目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解。
2、映射目標(biāo)函數(shù)之關(guān)鍵性指標(biāo)
貝葉斯優(yōu)化依靠關(guān)鍵性指標(biāo)（KPI）決定了是否為目標(biāo)場(chǎng)景，aiFab中常見的KPI包括：
（1）碰撞時(shí)間TTC：決定車輛距離碰撞有多近
（2）入侵后時(shí)間PET：交通沖突后剩余時(shí)間間隔
（3）速度變化Delta-v：車輛碰撞過程中的速度變化
通過不同的KPI更新模型，我們的泛化方案能夠?qū)⒂?jì)算資源集中在最需要的地方，從而更高效的發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵邊緣場(chǎng)景，而不是在常規(guī)場(chǎng)景上耗費(fèi)時(shí)間。
3、仿真記錄演示
為說明aiFab自適應(yīng)泛化場(chǎng)景，以下通過一系列仿真記錄來演示自車在不同臨界指標(biāo)下左轉(zhuǎn)的場(chǎng)景，每次迭代將會(huì)始終關(guān)注更為嚴(yán)苛的邊緣案例，以確保能夠發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)。
展開 5G仿真解決方案 | 通信場(chǎng)景仿真與探索
統(tǒng)一界面、統(tǒng)一接口，從部件級(jí)仿真設(shè)計(jì)、信道場(chǎng)景建模到系統(tǒng)級(jí)鏈路建模分析與優(yōu)化，從而滿足5G新通信的設(shè)計(jì)需求，為5G通信系統(tǒng)級(jí)通信鏈路仿真提供了無縫工作流程，為廣大的5G從業(yè)者提供了便利的解決方案，為5G信道場(chǎng)景仿真開啟了全新的應(yīng)用領(lǐng)域。
仿真APP—面向特定場(chǎng)景的專用仿真工具
仿真APP，是基于自主通用多物理場(chǎng)仿真平臺(tái)Simdroid無代碼化封裝，面向特定場(chǎng)景的專用仿真工具。可固化仿真模型、流程、知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)等，通過仿真APP商店—Simapps實(shí)現(xiàn)云端部署與在線應(yīng)用，為各行各業(yè)提供仿真支持。仿真APP能輔助產(chǎn)品研發(fā)，也能提供產(chǎn)品使用場(chǎng)景的仿真分析，幫助用戶科學(xué)合理地使用產(chǎn)品。賦能合作：
https://www.simapps.com/v2/ad/app
仿真APP的特點(diǎn)與價(jià)值
1、固化工業(yè)知識(shí)&仿真模型：
具象化工程實(shí)踐與仿真知識(shí)，形成行業(yè)化、專業(yè)化、場(chǎng)景化應(yīng)用
2、參數(shù)化、全自動(dòng)，基于瀏覽器操作、簡(jiǎn)單易用
移動(dòng)端、桌面端，輸入?yún)?shù)在線計(jì)算，即可獲得專業(yè)仿真結(jié)果
3、賦能工業(yè)品：
每一個(gè)仿真APP都是每一個(gè)產(chǎn)品物理實(shí)體的數(shù)字孿生體
4、可視化仿真開發(fā)環(huán)境：
無需掌握編程語言，圖形化交互界面，無代碼化便捷完成仿真APP開發(fā)工作
仿真APP賦能千行百業(yè)
相較于傳統(tǒng)CAE仿真軟件，Simapps實(shí)現(xiàn)了仿真APP的云端部署和在線應(yīng)用，用戶無需理解仿真操作系統(tǒng)和開發(fā)過程，也不需要安裝任何仿真軟件，只需登陸Simapps就可以實(shí)現(xiàn)在線仿真計(jì)算，更加靈活、輕巧、易用。廣大制造企業(yè)用戶可以零門檻低成本、跨平臺(tái)跨終端、隨時(shí)隨地使用仿真APP，提升產(chǎn)品設(shè)計(jì)效率，降低研發(fā)成本，縮短研發(fā)周期。 同時(shí)，仿真APP也可編譯成可執(zhí)行文件（exe格式），可脫離軟件平臺(tái)在任意電腦端使用。仿真APP賦能每一個(gè)工業(yè)品，助力企業(yè)提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力。
展開 自動(dòng)駕駛虛擬仿真技術(shù)（三）：仿真測(cè)試場(chǎng)景數(shù)據(jù)格式
表 2 動(dòng)態(tài)仿真場(chǎng)景要素
環(huán)境要素
屬性
光照
強(qiáng)度、顏色、方位
霧/霾
能見度、范圍、濕度、密度、反射衰減
雨雪
降水量、濕度、反射衰減
風(fēng)
強(qiáng)度、方向
云
相對(duì)位置
可以看出，環(huán)境場(chǎng)景數(shù)據(jù)相當(dāng)復(fù)雜，目前行業(yè)內(nèi)尚無通用的環(huán)境場(chǎng)景數(shù)據(jù)格式，在后續(xù)的OpenSCENARIO標(biāo)準(zhǔn)中計(jì)劃納入該部分?jǐn)?shù)據(jù)。
自動(dòng)駕駛虛擬仿真技術(shù)（一）：自動(dòng)駕駛虛擬仿真概述
自動(dòng)駕駛虛擬仿真技術(shù)（二）：仿真測(cè)試場(chǎng)景設(shè)計(jì)
設(shè)計(jì)仿真 | 直播預(yù)告-場(chǎng)景仿真在智能LED大燈測(cè)試中的應(yīng)用實(shí)踐
海克斯康工業(yè)軟件VTD作為智能駕駛車輛（系統(tǒng)）虛擬仿真測(cè)試全棧式解決方案提供商，為智能LED大燈的開發(fā)和測(cè)試提供了以虛擬場(chǎng)景為基礎(chǔ)的仿真測(cè)試，可滿足算法開發(fā)不同階段測(cè)試需求，實(shí)現(xiàn)SIL/HIL等在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)的構(gòu)建，有效地提升了智能大燈的開發(fā)效率，降低產(chǎn)品的測(cè)試成本。
本期直播海克斯康講堂請(qǐng)到了技術(shù)專家謝錦程為我們帶來場(chǎng)景仿真在智能LED大燈測(cè)試中的應(yīng)用實(shí)踐，從智能LED大燈的測(cè)試原理、解決方案到實(shí)際應(yīng)用等方面展開詳細(xì)講解，歡迎預(yù)約報(bào)名！
2月29日 14:00
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?? 智能LED大燈技術(shù)在當(dāng)前智能化車輛中的應(yīng)用
?? 基于VTD的智能LED大燈仿真測(cè)試原理及解決方案
謝錦程
海克斯康工業(yè)軟件技術(shù)專家
具有豐富的智能駕駛車輛在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)開發(fā)與調(diào)試工作經(jīng)驗(yàn)，負(fù)責(zé)基于VTD的智能駕駛仿真解決方案以及相關(guān)二次開發(fā)工作。
展開 自動(dòng)駕駛驗(yàn)證的多重場(chǎng)景仿真
為了構(gòu)建驗(yàn)證和確認(rèn)框架來實(shí)現(xiàn)不同交通狀況的大量仿真以確認(rèn)整車性能，需要解決兩方面關(guān)鍵要素：測(cè)試自動(dòng)化工具鏈與車輛的準(zhǔn)確虛擬表示、傳感器與環(huán)境。
注冊(cè)參觀看此網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)，了解將數(shù)據(jù)管理、測(cè)試自動(dòng)化和結(jié)果后處理功能融合在一起的無縫工作流。
探索：
融合了幾種產(chǎn)品（Simcenter Prescan、HEEDS 和 Amesim）的無縫工作流
能夠自動(dòng)創(chuàng)建和執(zhí)行的場(chǎng)景和多種仿真
高度細(xì)化且準(zhǔn)確的場(chǎng)景創(chuàng)建
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展開 雷達(dá)場(chǎng)景仿真測(cè)試如何助力自動(dòng)駕駛研發(fā)？
在這個(gè)過程中，仿真測(cè)試是新技術(shù)研發(fā)必不可少的環(huán)節(jié)。針對(duì)目前自動(dòng)駕駛研發(fā)中，對(duì)于真實(shí)仿真場(chǎng)景測(cè)試的需求，是德科技推出了雷達(dá)場(chǎng)景仿真器，用于雷達(dá)傳感器和算法研發(fā)。汽車制造商可以在實(shí)驗(yàn)室中測(cè)試復(fù)雜的真實(shí)場(chǎng)景，從而加快自動(dòng)駕駛研發(fā)進(jìn)程。
是德科技雷達(dá)場(chǎng)景仿真器
傳統(tǒng)測(cè)試方法存在的問題
任何一項(xiàng)自動(dòng)駕駛新技術(shù)，在正式投放市場(chǎng)之前，都必須通過大量測(cè)試來驗(yàn)證其性能和可靠性。通常，業(yè)內(nèi)常用的測(cè)試方法有兩種。一是，基于軟件仿真，在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行場(chǎng)景模擬。二是，通過實(shí)際的道路測(cè)試，獲得真實(shí)數(shù)據(jù)。這兩種測(cè)試方法各有優(yōu)缺點(diǎn)。前者，測(cè)試效率非常高，但是虛擬數(shù)據(jù)很難代表真實(shí)場(chǎng)景。后者，測(cè)試場(chǎng)景真實(shí)，但是測(cè)試效率及測(cè)試成本都不甚理想。尤其，一些涉及人身安全的特殊場(chǎng)景，如車輛橫穿馬路、逆行等，在實(shí)際的路測(cè)中很難構(gòu)建。
對(duì)此，是德科技汽車與新能源事業(yè)部大中華區(qū)業(yè)務(wù)拓展經(jīng)理祝曉悅認(rèn)為：“不管是用純軟件的還是用真實(shí)的道路測(cè)試，都會(huì)體現(xiàn)出比較多的局限性。理想的解決方案是，軟件測(cè)試中加入更多的真實(shí)元素，也就是把更多實(shí)車場(chǎng)景搬到實(shí)驗(yàn)室里面進(jìn)行測(cè)試，只要有合適的工具能足夠精確地模擬實(shí)際道路場(chǎng)景就可以了。”
若要將真實(shí)道路場(chǎng)景搬進(jìn)實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行仿真測(cè)試，其難點(diǎn)在于如何讓車輛更真實(shí)地看到道路場(chǎng)景。就傳感器而言，就是要讓攝像頭或雷達(dá)真實(shí)地探測(cè)到所有的目標(biāo)信息，從而準(zhǔn)確地傳遞給ECU，通過算法做出執(zhí)行判斷。
當(dāng)前的雷達(dá)傳感器測(cè)試方案，有些使用多個(gè)雷達(dá)目標(biāo)仿真器（RTS），每個(gè) RTS 都向雷達(dá)傳感器呈現(xiàn)多個(gè)點(diǎn)目標(biāo)，并通過機(jī)械移動(dòng)天線來仿真水平位置和垂直位置，這種機(jī)械式的自動(dòng)化操作延緩了整體測(cè)試速度。
展開 面向自動(dòng)駕駛車輛驗(yàn)證的抽象仿真場(chǎng)景生成
因此，建模與仿真是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛車輛驗(yàn)證目標(biāo)必不可少的工具。
本文提出了一種用于自動(dòng)駕駛車輛驗(yàn)證的抽象仿真場(chǎng)景生成框架。
場(chǎng)景和相關(guān)斷言由基于矩陣的語義語言定義，并在仿真中轉(zhuǎn)化為測(cè)試場(chǎng)景。該框架允許設(shè)計(jì)所有可能的道路拓?fù)洳Ⅱ?yàn)證生成的場(chǎng)景。框架中生成的場(chǎng)景為其他平臺(tái)中可能的罕見條件擴(kuò)展測(cè)試提供了基本事實(shí)。這項(xiàng)工作有四個(gè)主要貢獻(xiàn)：
開發(fā)了一種模擬方法，在生成場(chǎng)景時(shí)使用語義語言定義場(chǎng)景。
提出了一種在模擬中用每種可能的線或曲線組合組成道路的方法，這對(duì)于實(shí)現(xiàn)真實(shí)道路的建模至關(guān)重要。
定義了一種方法，將不同車道數(shù)的路段相互縫合，而不會(huì)在模擬中產(chǎn)生錯(cuò)誤。
為建議方法中的每個(gè)附加路段提出了一種自我驗(yàn)證方法，這對(duì)模擬效率至關(guān)重要。
目前的大多數(shù)方法都是針對(duì)整車堆棧進(jìn)行測(cè)試，從場(chǎng)景感知和理解到在場(chǎng)景中做出行動(dòng)決策。在我們的方法中，我們主要關(guān)注決策步驟。換言之，我們的方法旨在測(cè)試被測(cè)AV的決策，在任何其他條件下都沒有任何問題。這個(gè)焦點(diǎn)決定了仿真平臺(tái)。該框架需要對(duì)物理世界進(jìn)行簡(jiǎn)單的建模，而不需要對(duì)環(huán)境條件進(jìn)行詳細(xì)描述。為此，選擇MATLAB作為仿真平臺(tái)。MATLAB ADAS工具箱將場(chǎng)景中的參與者簡(jiǎn)單地表示為方框。
圖1顯示了模擬框架組件的分解。中間的灰色區(qū)域是AV的大腦，通過輸入創(chuàng)建的場(chǎng)景運(yùn)行。頂部的模塊定義了用戶如何與框架交互以生成場(chǎng)景。仿真框架從主程序開始，主程序有一定的調(diào)整和輸入選項(xiàng)。然后根據(jù)這些輸入隨機(jī)生成場(chǎng)景，并將其輸入到實(shí)際模型中。在這里，生成場(chǎng)景，將ego車輛（測(cè)試中的車輛）放入其中，并在整個(gè)感知、做出決策和采取行動(dòng)的循環(huán)中運(yùn)行每個(gè)步驟，ego車輛對(duì)其作出響應(yīng)。
展開 面向智能駕駛測(cè)試的仿真場(chǎng)景構(gòu)建技術(shù)綜述
因此基于數(shù)字虛擬仿真技術(shù)的模擬仿真測(cè)試成為目前智能駕駛測(cè)試驗(yàn)證新的重要手段，是汽車智能駕駛技術(shù)與產(chǎn)品研發(fā)的前端關(guān)鍵技術(shù)，體現(xiàn)和決定了智能化技術(shù)與產(chǎn)品核心競(jìng)爭(zhēng)力。
模擬仿真測(cè)試主要采用精確物理建模、高效數(shù)值仿真、高逼真圖像渲染等相結(jié)合的方法，逼真地構(gòu)建包括車輛、道路、天氣和光照、交通等在內(nèi)的人車環(huán)境模型，以及各類車載傳感器模型。針對(duì)汽車行駛環(huán)境無限豐富的特征以及對(duì)車載環(huán)境傳感器的復(fù)雜影響，綜合運(yùn)用幾何映射、物理映射、像素映射和概率映射等多種映射方式構(gòu)建具有不同屬性、滿足不同應(yīng)用需求的高逼真度數(shù)字化場(chǎng)景及場(chǎng)景庫。
仿真場(chǎng)景構(gòu)建技術(shù)是智能駕駛汽車虛擬仿真測(cè)試的關(guān)鍵與核心。
一方面，相機(jī)、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器廣泛應(yīng)用于智能駕駛系統(tǒng)中，能夠采集車輛外在行駛環(huán)境的多樣性數(shù)據(jù)，這使得基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法為智能駕駛感知算法中目標(biāo)識(shí)別以及決策控制中的軌跡規(guī)劃均提供了極好的解決途徑。機(jī)器學(xué)習(xí)方法需要大量帶標(biāo)注且內(nèi)容豐富的數(shù)據(jù)集用以模型訓(xùn)練。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越復(fù)雜，參數(shù)越多，網(wǎng)絡(luò)才越可能有更高的擬合能力，同時(shí)也需要更多的數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練。雖然通過實(shí)車道路采集的場(chǎng)景數(shù)據(jù)真實(shí)性高，但是場(chǎng)景樣本類型往往比較單調(diào)，并且人工標(biāo)注繁瑣且容易出錯(cuò)。因此，通過高逼真的道路場(chǎng)地構(gòu)建、交通建模等技術(shù)手段建立的模擬仿真場(chǎng)景已經(jīng)逐漸被國際上廣泛認(rèn)同和接受。它能夠?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)提供大量帶標(biāo)注的數(shù)據(jù)集，可包含豐富的、具有邊界特征場(chǎng)景內(nèi)容的數(shù)據(jù)，這為深度學(xué)習(xí)的感知、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的規(guī)劃算法奠定了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
另一方面，智能駕駛測(cè)試需要大量多樣性的測(cè)試樣本來反映復(fù)雜多變的智能駕駛汽車應(yīng)用環(huán)境。然而從真實(shí)道路上和試驗(yàn)場(chǎng)地得到的路采數(shù)據(jù)往往場(chǎng)景內(nèi)容單調(diào)、不易泛化。如交通安全事故一些邊緣或極端行駛工況，屬小概率事件。
展開 如何閉環(huán)自動(dòng)駕駛仿真場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)從“重建”到“可用”？
一、引言
在自動(dòng)駕駛技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，高精度、高保真的仿真場(chǎng)景構(gòu)建成為關(guān)鍵。3D Gaussian Splatting（3DGS）憑借高效渲染與逼真場(chǎng)景還原能力，逐漸成為三維重建與仿真領(lǐng)域的焦點(diǎn)。然而，實(shí)際應(yīng)用中，如何將多源異構(gòu)數(shù)據(jù)高效轉(zhuǎn)化為可用的 3DGS 場(chǎng)景，如何保障場(chǎng)景與真實(shí)環(huán)境的一致性，成為了行業(yè)難題。
針對(duì)3DGS 落地自動(dòng)駕駛仿真的核心痛點(diǎn)， aiSim 打造從原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化到高保真仿真驗(yàn)證的全流程方案：用 aiData 工具鏈讓多源數(shù)據(jù)有序協(xié)同；借算法組合保障場(chǎng)景高度逼真；以 GGSR 渲染器實(shí)現(xiàn) “高效 + 真實(shí)” 渲染閉環(huán)；并能自由配置暴雨、夜晚等環(huán)境，模擬多模態(tài)傳感器，疊加虛擬交通流，覆蓋自動(dòng)駕駛極端測(cè)試工況。
二、3DGS 底層技術(shù)剖析
3DGS 是一種基于 3D 高斯分布的三維場(chǎng)景表示方法，其核心在于將場(chǎng)景中的對(duì)象轉(zhuǎn)化為多個(gè) 3D 高斯點(diǎn)，每個(gè)高斯點(diǎn)就像一個(gè)攜帶豐富信息的 “數(shù)據(jù)膠囊”，囊括了位置、協(xié)方差矩陣和不透明度等關(guān)鍵信息 ，以此勾勒復(fù)雜場(chǎng)景的幾何輪廓與光照特性。
從構(gòu)建流程來看，3DGS 首先借助 SfM（Structure from Motion）技術(shù)開啟數(shù)據(jù)預(yù)處理征程。該技術(shù)通過對(duì)多視角圖像的分析，校準(zhǔn)相機(jī)位置并精準(zhǔn)恢復(fù)其內(nèi)部和外部參數(shù)，進(jìn)而生成稀疏點(diǎn)云，為后續(xù)的場(chǎng)景構(gòu)建搭建起基礎(chǔ)框架。基于這些稀疏點(diǎn)云，一組 3D 高斯點(diǎn)被初始化，每個(gè)高斯點(diǎn)的位置、協(xié)方差矩陣和不透明度等初始值得以設(shè)定。
在訓(xùn)練階段，3DGS 不斷對(duì)高斯點(diǎn)的位置、形狀和不透明度進(jìn)行精細(xì)調(diào)校。3DGS 創(chuàng)新性地采用自適應(yīng)密度控制策略，在每次反向傳播后，去除那些對(duì)場(chǎng)景表達(dá)貢獻(xiàn)較小的不重要高斯點(diǎn)，并依據(jù)場(chǎng)景細(xì)節(jié)的需求對(duì)高斯點(diǎn)進(jìn)行分裂或克隆操作 。
對(duì)比傳統(tǒng)的神經(jīng)輻射場(chǎng)（NeRF）方法，3DGS 凸顯優(yōu)勢(shì)。
展開 一文了解5G通信設(shè)備、基站與場(chǎng)景仿真解決方案
光通信芯片/封裝/系統(tǒng)設(shè)計(jì)
光模塊SI/PI設(shè)計(jì)
高速連接器設(shè)計(jì)
電磁兼容分析
系統(tǒng)散熱設(shè)計(jì)與優(yōu)化
電-熱-結(jié)構(gòu)多物理場(chǎng)分析
03核心網(wǎng)（數(shù)據(jù)中心）
5G核心網(wǎng)是5G網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)不同場(chǎng)景切片的關(guān)鍵，涉及大量的數(shù)據(jù)中心和人工智能技術(shù)，此場(chǎng)景下的熱分析和電磁兼容分析是保證穩(wěn)定可靠的關(guān)鍵。
數(shù)據(jù)處理芯片/封裝/系統(tǒng)設(shè)計(jì)
數(shù)據(jù)中心高速PCB SI/PI分析
電磁兼容分析
系統(tǒng)散熱設(shè)計(jì)與優(yōu)化
Ansys為5G提供從nm級(jí)場(chǎng)景到km級(jí)場(chǎng)景的多物理域仿真方案：
Ansys 5G解決方案，覆蓋了從芯片設(shè)計(jì)到3D-IC到PCB仿真到自動(dòng)駕駛再到城市級(jí)場(chǎng)景分析的跨緯度仿真方案，也包含了電磁，結(jié)構(gòu)，流體，光學(xué)，半導(dǎo)體，系統(tǒng)等多物理域解決方案，實(shí)現(xiàn)了真正的多物理全場(chǎng)景的5G解決方案。
為5G芯片研發(fā)提供系統(tǒng)級(jí)芯片 (SoC) 解決方案
獨(dú)有的陣列天線仿真技術(shù)，結(jié)合場(chǎng)路協(xié)同仿真，實(shí)現(xiàn)5G mMIMO設(shè)計(jì)的快速和精準(zhǔn)設(shè)計(jì)
仿真工具能模擬天線到天線耦合和環(huán)境對(duì)信號(hào)傳播的影響
為5G設(shè)備提供了多物理場(chǎng)仿真平臺(tái)，基于真實(shí)工況提升產(chǎn)品的可靠性
Ansys 5G解決方案，給客戶帶來了高精度的電磁，結(jié)構(gòu)，流體，半導(dǎo)體等各物理域的高精度仿真工具，讓5G產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和研發(fā)更為高效，同時(shí)，基于統(tǒng)一Ansys平臺(tái)下的從nm級(jí)到km級(jí)的多物理域仿真，極大地縮減了數(shù)據(jù)傳遞帶來的流程復(fù)雜化和精度損失。
典型應(yīng)用案例：
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RecurDyn成功案例：多體動(dòng)力學(xué)仿真研究行星絞線機(jī)的運(yùn)行場(chǎng)景
在設(shè)計(jì)過程中采用RecurDyn軟件對(duì)絞線機(jī)所有可能面臨的操作場(chǎng)景進(jìn)行仿真分析，依據(jù)仿真結(jié)果確定了最大負(fù)載、零件尺寸以及大型電機(jī)的規(guī)格型號(hào)。
RecurDyn成功案例：多體動(dòng)力學(xué)仿真研究行星絞線機(jī)的運(yùn)行場(chǎng)景
在設(shè)計(jì)過程中采用RecurDyn軟件對(duì)絞線機(jī)所有可能面臨的操作場(chǎng)景進(jìn)行仿真分析，依據(jù)仿真結(jié)果確定了最大負(fù)載、零件尺寸以及大型電機(jī)的規(guī)格型號(hào)。
生成式 AI 重塑自動(dòng)駕駛仿真：4D 場(chǎng)景生成技術(shù)的突破與實(shí)踐
log2world顯著降低了真實(shí)場(chǎng)景數(shù)字化與復(fù)現(xiàn)成本，是構(gòu)建基于真實(shí)行為數(shù)據(jù)的4D測(cè)試場(chǎng)景的重要手段。
用于Log2World仿真的流程示例(IVEX+aiSim)
四、應(yīng)用場(chǎng)景與系統(tǒng)集成實(shí)踐
生成式AI+4D場(chǎng)景生成技術(shù)目前已在以下典型場(chǎng)景中形成落地：
（1）閉環(huán)驗(yàn)證系統(tǒng)：自動(dòng)識(shí)別模型薄弱場(chǎng)景，動(dòng)態(tài)生成補(bǔ)全，形成仿真-訓(xùn)練-驗(yàn)證閉環(huán)；
（2）多模態(tài)數(shù)據(jù)生成引擎：結(jié)合仿真接口輸出RGB圖像、深度圖、點(diǎn)云、語義標(biāo)簽等，用于感知模型訓(xùn)練；
（3）長(zhǎng)尾用例擴(kuò)增：生成特定條件組合下的稀有事件，如夜間施工、交通事故、人車混行等；
（4）仿真平臺(tái)集成：與CARLA、Unreal、aiSim等平臺(tái)對(duì)接，作為自動(dòng)構(gòu)圖/行為驅(qū)動(dòng)模塊使用；
（5）城市級(jí)數(shù)字孿生：快速還原城區(qū)典型路段結(jié)構(gòu)及交通特征，支持區(qū)域智能交通仿真與決策測(cè)試。
五、結(jié)語
未來，隨著大模型融合語義驅(qū)動(dòng)生成（如Prompt-to-Scene）、行為軌跡生成器與語義控制接口集成、生成內(nèi)容與實(shí)車反饋協(xié)同優(yōu)化機(jī)制的發(fā)展，AI生成的4D場(chǎng)景將成為自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)體系中的基礎(chǔ)設(shè)施，為模型迭代、安全驗(yàn)證與持續(xù)運(yùn)營提供核心支撐。
4D場(chǎng)景生成技術(shù)正從研究階段走向規(guī)模應(yīng)用，構(gòu)建出兼顧真實(shí)性、復(fù)雜性與效率的場(chǎng)景生成能力，是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)仿真閉環(huán)與持續(xù)優(yōu)化的關(guān)鍵引擎。
生成式AI正逐步承擔(dān)起從世界建模者到智能驗(yàn)證者的角色，其影響力正在由測(cè)試階段擴(kuò)展至研發(fā)、訓(xùn)練、部署等完整流程。可以預(yù)見，未來的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)開發(fā)，將越來越依賴于這一類“生成驅(qū)動(dòng)的智能仿真基礎(chǔ)設(shè)施”。
▍參考文獻(xiàn)
1. EmerNeRF: Emergent Spatial-Temporal Scene Decomposition via Self-Supervision
2.
展開 PKPM-CAE建筑仿真模塊正式發(fā)布，三大核心應(yīng)用場(chǎng)景助力復(fù)雜結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
PKPM-CAE建筑仿真模塊正式發(fā)布，三大核心應(yīng)用場(chǎng)景助力復(fù)雜結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
1. PKPM-CAE研發(fā)背景
PKPM-CAE基于云原生技術(shù)開發(fā)，支持桌面端和web應(yīng)用，對(duì)標(biāo)國外主流商業(yè)仿真軟件（ABAQUS和ANSYS），擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的網(wǎng)格劃分內(nèi)核和通用有限元計(jì)算內(nèi)核，致力于滿足國內(nèi)土木領(lǐng)域乃至全工業(yè)領(lǐng)域的通用仿真分析需求。
PKPM-CAE涵蓋各種常用仿真分析功能（如模態(tài)、靜力、穩(wěn)定性、隱式/顯式動(dòng)力學(xué)、諧響應(yīng)、譜分析、極限承載力分析等），擁有20余種工程仿真單元類型（如梁、桿、索、板、殼、膜、三維實(shí)體、連接單元、表面單元等），包含10余種工程仿真材料本構(gòu)模型（如金屬、混凝土、巖土等），支持工程仿真中各種非線性類型（如幾何、材料、狀態(tài)（接觸和生死單元）等），支持各種常用廣義連接模式（如耦合、綁定、嵌入、以及自定義約束方程和主從自由度等）。
PKPM-CAE還實(shí)現(xiàn)了多種建模軟件和分析軟件的集成，提供豐富的外部軟件接口，可導(dǎo)入PKPM/YJK的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模型，ABAQUS/ANSYS的有限元計(jì)算模型，同時(shí)正在擴(kuò)展STL、IGS、OBJ、IFC等通用幾何模型接口。
PKPM-CAE目前已發(fā)布PKPM-CAE通用仿真和PKPM-CAE建筑仿真兩大模塊。PKPM-CAE通用仿真模塊面向大土木領(lǐng)域乃至全工業(yè)領(lǐng)域，PKPM-CAE建筑仿真模塊則致力于滿足建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中的各類仿真需求。
PKPM-CAE建筑仿真模塊已于近期正式發(fā)布，面向建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，提供三大典型應(yīng)用場(chǎng)景。
2. PKPM-CAE建筑仿真三大典型應(yīng)用場(chǎng)景
PKPM-CAE在建筑工程仿真模擬領(lǐng)域的典型應(yīng)用場(chǎng)景主要包括三類：①復(fù)雜節(jié)點(diǎn)靜力/極限強(qiáng)度分析，可以解決結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中的復(fù)雜節(jié)點(diǎn)分析問題。
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