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散度等多維度驗證指標，確保仿真結果與真實世界高度相關；然后適配性層面，方案支持 SiL/MiL/HiL 全流程測試需求，從算法快速迭代到系統級驗證無縫銜接，可靈活切換測試模式，適配智駕系統開發全生命周期；最后方案具有完備的工程化成熟度，方案已經過 2000 + 小時實測標定，兼容 NI PXI 等主流硬件平臺，支持 CAN/CAN FD、以太網（1000/100BASE-T1）等多協議通信

5、估計散度損失 實際上，無論先驗還是后驗分布估計都存在一定的散度損失，這類損失的由來可以解釋如下。 給定過去的狀態 (ht?1, st?1)，目標是預測下一個狀態st 的分布。當我們對主動代理進行建模時，這種轉換被分解為（i）動作預測和（ii）下一個狀態預測。

因此Informer中提出計算每個query的attention score打分分布和均勻分布的KL散度，對于重要性不大的query，key就不和這些query計算attention，形成了sparse attention的結構，帶來計算效率的大幅提升。

統計學指標：鑒于LiDAR和Radar輸出的隨機性和對環境的敏感性，驗證應轉向統計學方法，采用如Kolmogorov-Smirnov檢驗、Kullback-Leibler (KL) / Jensen-Shannon (JS) 散度[7]等（2）標準化驗證流程：環境搭建：在受控光照環境（如光學暗室）和真實戶外場景中，分別放置標準棋盤格、Macbeth色卡，或在可復現的真實環境中（如測試場的高速路段