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原创从“测试泥潭”到“智能加速”：我们对自动驾驶仿真测试的新思考

《自动驾驶仿真测试的困境与转型思考》一文探讨了传统测试方法面临的效率瓶颈与评价困境。文章指出当前测试存在三大痛点：高成本低效率的持久战、高风险场景难捕捉、主观评价体系不量化。作者提出“数据驱动”的破局思路，通过构建自然驾驶基准库、应用贝叶斯优化算法和建立量化评价体系，推动测试从“质量守门员”向“系统能力共建者”转型。文章展现了测试工程师角色的进化方向，强调通过方法论革新让测试成为研发加速器，为自动驾驶测试的未来发展提供了新思路。

2026-01-07 11:10:01 550

原创数据驱动与AI融合——构建自动驾驶仿真测试新范式的实践

面对智能驾驶测试中场景覆盖不足、效率低下与评价主观等挑战，我们构建了以真实世界为锚点的测评新范式。该范式以 “自然驾驶基准库” 为基石，确保测试源于现实。通过 “高价值场景挖掘” 与 “边界场景搜索” 双引擎驱动，实现从广度覆盖到深度风险的主动挖掘。进一步，依托 “类人度指数” 与 “能力成熟度指数” 双维评价体系，将评判标准从“能否通过”升级为“好不好用”与“能力强不强”的深度洞察。这套方案系统性解决了测试效率与深度的矛盾，将测试从研发瓶颈转变为驱动算法优化、加速产品迭代的智能枢纽。

2026-01-07 11:08:18 873

原创【用户心得】SCANeR™Studio学习笔记（六）：人因工程Pack——一站式搞定驾驶模拟的多模态数据同步

摘要：在驾驶模拟人因研究中，如何高效、同步地采集眼动、生理、行为等多维度数据是一大挑战。本文将分享我对 SCANeR™ Studio Human Factors Pack（人因工程包）的项目实战经验，深入解析其如何通过开放的硬件生态与内置的全局同步机制，构建一个强大的多模态实验平台，显著提升研究效率与数据可靠性。

2025-12-11 17:21:22 853

原创【用户心得】SCANeR™Studio学习笔记（五）：车辆动力学Pack——系统级应用与深度调校实践

摘要：本文分享了SCANeR™ Studio车辆动力学Pack在预研与验证项目中的应用经验。该工具支持从功能使用到系统协同的进阶实践，提供完整的“设计-仿真-优化-验证”闭环环境。重点介绍了CALLAS模型配置、轮胎路面耦合、悬挂转向系统建模、动力总成扩展等关键技术点，以及参数化优化、故障注入等特色功能。该工具作为多功能工程平台，可显著提升车辆动力学、底盘电控等领域的虚拟验证效率。

2025-12-05 18:23:35 983

原创【用户心得】SCANeR™Studio学习笔记（四）：深挖大灯Pack——从光学配置到合规验证的完整工作流

摘要：本文分享了SCANeR大灯Pack在汽车照明系统开发中的应用体会。该工具通过数字车辆子系统集成、基于物理的渲染、智能照明策略仿真等功能，实现了光学设计的系统化和量化验证。其支持多种光度数据格式导入、多光源配置、环境渲染及自定义控制策略开发，显著提升了开发效率和验证可靠性。专业工具链和极端场景测试功能为合规验证和安全分析提供了有力支持，减少了物理原型依赖，是汽车照明工程师的实用专业工具。

2025-11-25 10:30:00 782

原创【用户心得】SCANeR™Studio学习笔记（三）：透视物理级传感器，打通从原始信号到点云的全链路仿真

摘要：SCANeR的Physics-Based Sensors Pack革新了传感器仿真理念，提供L2实时物理模型和L3完整物理模型两个层级，平衡效率与精度。特别是雷达模型支持原始信号输出，可验证底层信号处理算法。该工具集具备分布式部署、图形化配置和HIL集成能力，为功能安全和SOTIF分析提供坚实基础，能主动暴露感知算法盲区。从信号级到系统级构建物理可信的验证环境，使仿真成为感知算法的"严苛考官"，显著提升算法鲁棒性和安全性验证水平。

2025-11-20 20:30:00 573

原创【用户心得】SCANeR™Studio学习笔记（二）：深挖AD/ADAS Pack——从传感器到场景的闭环验证

摘要：本文着重介绍SCANeR平台的AD/ADASPack工具包，这是专为自动驾驶验证开发的核心模块。该工具包提供高保真传感器仿真套件，包括激光雷达、摄像头等多种模型，并支持真实物理效应模拟。其核心优势在于可视化调试、分布式部署和全流程集成能力，显著提升开发效率。此外，强大的场景测试功能支持标准化格式和多方式场景生成，为ADAS功能验证提供全面支持。该工具包构建了一个高保真、可扩展的虚拟验证环境，是自动驾驶系统开发的重要基础。

2025-11-12 17:00:00 1048

原创【用户心得】SCANeR™Studio学习笔记（一）：为什么说它是一款很全面的工程利器

SCANeR™Studio仿真软件学习笔记：该平台以“Workspace”为核心提供全图形化解决方案，支持从场景配置到结果分析的全流程管理。其突出优势在于全面覆盖V型开发流程，无缝衔接MIL/SIL/HIL/DIL/VIL各环节，避免数据转换问题。集成UnrealEngine5引擎实现照片级真实感渲染，显著提升ADAS验证可信度。相比同类软件，SCANeR更具开放性和灵活性，支持自定义接口和多种仿真类型集成，提供从底层建模到云端仿真的完整平台生态，是多团队协作项目的理想选择。

2025-11-12 10:45:38 867

原创日行百万里的“虚拟考场”如何加速自动驾驶算法迭代？

摘要：自动驾驶测试面临实车路测效率低、成本高的问题。IAE"水母"云仿真平台通过虚拟测试解决这一难题，具备日行百万公里的仿真能力、2万+高精度场景库和云端灵活部署特性。该平台可提升研发效率95%，降低测试成本，满足安全评估需求，并为城市自动驾驶提供定制化评测服务。作为虚拟考场，它加速了自动驾驶技术研发进程，为行业提供了科学高效的安全评估工具。

2025-10-30 18:26:33 351

原创【IAE Tech Thursday】深度对话｜IVI代码静态测试新方案——STATIC

IVI系统开发团队基于Android平台，逐步采用Kotlin替代Java，并涉及C/C++底层开发。原先使用的开源静态测试工具面临性能不足、不支持多语言、部署复杂等问题。后续采用STATIC方案，其分布式架构提升效率，支持6种编程语言统一测试，简化部署流程，提供误报反馈机制，界面友好易用。该方案有效解决了IVI系统开发中的代码质量管理痛点。

2025-10-30 18:26:17 605

原创【IAE Tech Thursday】深度对话｜STATIC 代码静态验证工具C/C++ 工具链设置指南

STATIC技术专家在IAETechThursday专栏详细解析了C/C++静态分析工具链设置的重要性与实现方法。核心在于STATIC需模拟完整构建流程（预处理、编译、链接）以生成准确AST，其自主研发的CSBUILD工具通过三项任务确保分析准确性：收集编译环境信息、验证构建可行性、标准化上传配置。用户可选择BuildHook模式（自动捕获构建信息）或SPEC模式（手动JSON配置）来适配不同开发需求。

2025-10-23 10:00:00 931

原创 ISO21448 实战解析：从理论到落地的智能驾驶预期功能安全（SOTIF）攻略（下）

本文系统阐述了SOTIF（预期功能安全）测试的生命周期和关键环节。生命周期包含9个阶段，从对标测试到最终车队测试，覆盖完整的验证流程。测试环境从虚拟仿真到实车测试，特别是创新的VaHIL（高级整车在环）平台。关键环节包括：1）基于ISO 21448标准的设计与测试；2）使用SCANeRStudio的场景仿真；3）VaHIL测试系统搭建与运行。该体系实现了测试环境与阶段的精准匹配、数据可追溯性，有效提升未知风险识别效率，缩短管控周期，助力自动驾驶商业化落地。

2025-10-16 10:00:00 770

原创 ISO21448 实战解析：从理论到落地的智能驾驶预期功能安全（SOTIF）攻略（上）

自动驾驶安全标准发展正经历从功能安全向预期功能安全（SOTIF）的演进，以应对非故障类风险。国际标准体系包括ISO 26262（功能安全）、ISO 21448（SOTIF）和即将发布的MRM标准，共同构成L3+自动驾驶安全框架。基于SOTIF的系统开发流程涵盖9个关键阶段：从对标测试、计划制定到危险评估、车队测试及运营监测，形成完整验证闭环。其中VaHIL测试等创新方法有效提升了系统应对复杂场景的能力。随着2025年新标准实施，自动驾驶安全验证将进入更系统化、标准化的发展阶段。

2025-10-13 17:49:19 837

原创自动驾驶的“虚拟驾校”如何炼成？

摘要：自动驾驶系统需通过海量测试验证安全性，实车路测耗时过长。IAE开发的"水木灵境"场景数据工场利用AI合成技术，实现多源数据采集、治理及自动化生产高质量场景数据，配合X-In-Loop仿真测试体系，大幅提升测试效率。该方案解决了行业数据不足、孤岛等问题，支持算法迭代、标准制定和数据共享，为自动驾驶安全落地提供核心保障，同时探索数据商业化新模式。

2025-10-10 17:17:50 1067

原创揭秘模糊测试工具Archon Z：软件安全领域的“漏洞猎手”

ArchonZ是一款专业模糊测试工具，通过智能生成异常输入数据，系统性检测物联网和车联网设备中的安全漏洞。它能自动化挖掘传统测试难以发现的缺陷，支持多种协议测试，提供一键报告导出功能，有效提升软件安全性和稳定性。该工具通过虚拟环境演示了HTTP、CAN-DBC、DoIP等多种协议测试能力，帮助开发者在早期发现并修复安全问题，适应快速发展的智能网联设备安全需求。

2025-09-18 09:41:04 1004 1

原创揭秘时序和资源量测试工具PROV（Profiling and Verifier）：智能汽车软件性能脉络的“守门员”

【摘要】PROV（Profiling and Verifier）是一款专业的时序和资源量测试工具，主要用于实时监测CPU、内存等资源使用情况及任务调度时序。该工具符合ISO 26262和AUTOSAR标准要求，通过插入探针实现自动化测量，支持HIL测试和快照图分析，能精准定位资源冲突和时序违规问题。其核心功能包括实时监测、自动化测试、时序分析及报告生成，可广泛应用于汽车电子（如ECU、ADAS）、工业控制和航空航天等领域，有效提升系统安全性、缩短开发周期并降低合规成本，是保障关键系统可靠运行的必备工具。

2025-09-15 10:00:00 992

原创揭秘故障注入测试工具FIT（Fault Injection Test）：智能汽车的安全卫士

故障注入测试工具FIT(Fault Injection Tester)是专为汽车电子系统设计的自动化测试解决方案。它基于ISO26262标准，通过GUI界面可注入14种故障类型，自动生成测试用例并监测系统响应。FIT无需修改代码或硬件，能够模拟内存溢出、任务死锁等异常情况，实时监控变量变化和恢复机制，自动生成可视化测试报告。其核心优势包括：测试效率提升100%，兼容主流开发环境，支持50+异常场景模拟，有效规避实车测试风险。该工具可显著缩短测试周期，降低开发成本，确保ECU在极端条件下的安全可靠性。

2025-09-11 12:00:00 1308

原创揭秘模型动态验证工具Model Verifier （MV）：高效自动化的模型“全维度体检师”

模型动态验证是通过仿真测试对基于模型开发(MBD)的系统进行验证的过程，主要包括模型在环(MIL)、软件在环(SIL)等四种验证技术。ModelVerifier(MV)是一款专业的模型动态验证工具，支持自动生成测试用例、覆盖率测量、回归测试等功能，能满足关键任务领域对安全性和可靠性的验证需求。该工具已获多项功能安全认证，可实现模型与代码的无缝衔接验证，确保系统安全可靠运行。

2025-09-08 10:27:31 1061

原创揭秘模型静态验证工具Model Inspector （MI）：高效自动化的模型质量诊断专家

ModelInspector（MI）是一款专业模型静态验证工具，针对安全关键系统（如汽车电子、航空航天）开发中的核心需求设计。它通过711项行业标准（ISO26262、DO-178C等）的自动化检查，解决MBD开发中的模型质量痛点：规范一致性检查、复杂度评估和错误定位难题。核心功能包括一键式规则检查、违规导航、自动修复及质量度量，支持MAAB/HIS等主流标准，显著提升模型可靠性和代码生成质量。其行业认证资质和全生命周期质量管理能力，使其成为安全关键领域不可或缺的开发工具，有效降低系统风险，提高团队协作效率

2025-08-21 18:00:22 1161

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