在自动驾驶技术迭代的关键阶段，行业面临着现实世界测试成本高昂与极端场景复现困难的双重困境。传统基于激光点云建模的仿真系统存在场景保真度不足、动态要素缺失等显著缺陷，而神经辐射场（NeRF）技术的突破性应用，正在为自动驾驶测试验证构建全新的技术范式。 现有技术体系的根本性缺陷 ...
标签： 自动驾驶仿真测试
突破虚实界限：NeRF技术如何重构自动驾驶仿真的底层逻辑
在自动驾驶技术演进的坐标系中，仿真测试始终是横亘在研发道路上的关键维度。传统基于激光雷达点云与人工建模的仿真体系，正面临重建效率、场景保真度与动态适应性的三重困境。当业界仍在为毫米波雷达与摄像头的异构数据融合头疼时，神经辐射场（NeRF）技术正以颠覆性的方式重构场景重建的技术范式，其带来的不仅是精度
自动驾驶仿真革命：揭秘扩散模型如何突破百万级极端场景生成瓶颈
在自动驾驶技术发展历程中，仿真测试始终面临一个根本性矛盾：真实世界存在的长尾场景数量与有限仿真能力的尖锐冲突。近期某头部企业披露的基于扩散模型的极端场景生成系统，通过单日百万量级的场景生产能力，为解决这一行业难题提供了全新思路。本文将从技术原理、实现路径到工程实践三个层面，深入解析这一突破性技术背后
颠覆性突破：Waymo扩散模型如何重塑自动驾驶极端场景测试新范式
在自动驾驶技术迈向L4级的关键阶段，极端场景测试始终是制约技术突破的核心瓶颈。传统基于规则驱动的场景生成方法，受限于人工设计逻辑的固有局限，难以高效覆盖真实道路中千变万化的"长尾场景"。Waymo最新发布的扩散模型驱动型场景生成系统，通过引入生成式AI技术范式，为解决这一行业难题提供了革命性思路。