25届未来精英-Robotaxi 仿真

基于物理规则和生成式AI的交通状况仿真数据生成

自动驾驶技术已经取得了显著进展，但要进一步提升其能力，尤其是在解决长尾问题上的表现，关键在于如何高效地量化评估自动驾驶系统的能力。仿真技术是实现这一目标的关键工具。该领域的研究范围广泛，包括场景理解模型、基于生成式AI（GenAI）的场景生成技术、基于神经渲染（Neural Rendering）和光线追踪（Ray Tracing）的传感器仿真技术等。

我们的目标是通过结合基于物理规则的仿真引擎和生成式AI技术的长处，提升仿真平台对复杂交通环境的模拟真实度和大规模仿真的计算能力，从而推动自动驾驶算法的快速迭代。我们相信，通过高效的仿真测试，能够更全面地覆盖复杂场景，保障自动驾驶系统的安全性和可靠性。如果你对这些技术充满热情，并且希望在自动驾驶领域做出卓越贡献，我们热忱欢迎你的加入。