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但當需要刻畫路面坑洼、車轍、地形與道路的平滑過渡等微觀幾何細節(jié)時，則需借助Blender等專業(yè)建模工具。 圖2：基于UE與Blender的路面編輯工作流aiSim在導入過程中已將地形與道路分離為獨立模型，并按照統(tǒng)一坐標系對齊。用戶可以分別導出兩者的FBX文件至Blender進行編輯。

3、閉環(huán)測試驗證：高保真?zhèn)鞲衅髋c物理仿真編輯后的非結構化道路地圖可直接被導入aiSim仿真器，并結合高保真仿真?zhèn)鞲衅鬟M行場景方針： （1）車輛動力學反饋：在地圖編輯過程中定義的路面坑洼、坡度變化將直接影響車輛模型的狀態(tài)輸出，車輪響應、車身姿態(tài)等行為均可以得到準確模擬。

日常道路巡查 無人機執(zhí)行全自動全天候飛行巡查，基于BIM+GIS技術的智慧平臺建模，可以定期對路面進行精細化飛行巡檢，實時推送路面異常，識別出路面常見的電子情報板、散落物、煙霧起火、坑洼破裂和積水結冰，以及路邊存在的邊坡位移、違章搭蓋、排水溝等情況。

2.3 自由行駛場景模型層參數(shù)化開發(fā)自由行駛場景下，車輛需要能夠正確感知道路狀況和交通標志標線，常見的標志標線分類如表1所示。由于各地路況不同，交通標志是否準確放置、信號燈是否配時準確、路面標線是否完整及清晰可見，這些因素都將影響到無人駕駛汽車的感知。另外，車輛對于道路路面狀況的識別也至關重要，無人駕駛汽車在行駛過程中需要對不同材質的路面進行識別，常見的路面狀況如表2所示。

圖1 新能源汽車電池包結構示意圖汽車在路面行駛時，會遭遇到較為復雜的路面工況，比如顛簸路、補丁路、坑洼路等，這些路面不平度所產(chǎn)生的激勵通過車身傳遞給電池包。為了確保結構不受破壞，電池包必須具備足夠的強度來承受路面的隨機載荷。通常獲取電池包結構振動特性的途徑包括數(shù)值仿真與試驗方法。

面向上述背景的下一代自動駕駛開發(fā)范式，aiSim 6 針對端到端模型訓練與驗證的核心痛點，進行了非常規(guī)版本迭代，而是在神經(jīng)渲染、AI 場景工作流、物理仿真三大領域進行系統(tǒng)性重構，并計劃于2026 年上半年正式發(fā)布02 全新aiSim 6即將發(fā)布這不是一次常規(guī)版本迭代——aiSim 6 是針對下一代自動駕駛開發(fā)范式的系統(tǒng)性重構，在神經(jīng)渲染、AI 原生工作流、物理仿真三個維度同步推進。

另外一個重要的點，對于拓撲優(yōu)化結果的方案解讀后，如何快速在FE模型中實現(xiàn)方案，如本文中的C環(huán)重構、Bulk head生成等，如果不掌握一些快速生成手段，往往需要設計工程師進行CAD數(shù)據(jù)生成，然后再進行網(wǎng)格重構，這往往就浪費了很多時間。這里推薦meshworks軟件，可以快速創(chuàng)建復雜梁、接頭等網(wǎng)格。冒昧問一下，上圖中C環(huán)結構如果是你來做可以完成嗎？需要多久？這個案例中大概只需要幾分鐘就完成了。

基于AR技術設計模型預覽。飛行器設計完成之后，需要對模型整體進行評估，比如形狀、顏色等是否滿足要求，還需要對設計模型進行展示宣傳。傳統(tǒng)方法一般是通過生產(chǎn)概念實體模型來進行展示，但是這種方法需要耗費一定的真材實料，造成資源的浪費，并且概念模型數(shù)量有限，參與評估的人員較少，且達不到較好地宣傳效果。

AI增強片上光譜儀方面，2025年的一項研究展示了一種基于硅平臺的緊湊型抗噪聲重構式片上光譜儀，在640nm至1100nm范圍內達到小于0.05 RMSE和8nm分辨率，占地面積僅0.4mm2。[28] Fraunhofer IST在2025年展示了可直接集成到CMOS圖像傳感器中的干涉濾波器。[29]壓縮感知光譜是國內差異化布局的重要方向。