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AI

虚拟传感技术应用

数据驱动的研发新模式

AI赋能让汽⻋智能化更简单

(更少的数据,更低的成本,更好的性能)

让汽车智能研发更简单,应用场景到功能的一站式研发模式数据驱动式

从历史数据自动构建虚拟环境,在虚拟环境中无成本寻找最优决策

少量历史决策数据数据驱动构建虚拟环境最优决策求解

决策应用

让汽车智能更简单,应用场景到功能的一站式研发模式数据驱动新模式

场景功能目标功能目标环境模型建立

环境数据虚拟化

u

功能开发目标u

执行特性

u性能指标u

控制特性

u可靠性指标u

反馈特性

(少量真实数据)

性能验证数据迭代AI模型数据增强

结果评估,功能迭代功能模型

u

性能量化分析u

数据虚拟增强;

u

风险预测评估u

强化学习模型建立;

u功能发布迭代u

模型联合调试

一站式功能完成

需求分析详细设计测试验证迭代优化策略部署

功能开发目标数据采集HIL验证策略优化模型格式转换

功能

开发性能指标决策流图实车验证实车验证硬件适配

流程

可靠性指标虚拟环境学习量化分析量化分析推理性能优化

策略训练部署发布

工具ReviveCarsim/Amesim

软件VSCode

输入产品需求文档少量历史数据测试计划

测试用例

输出总体设计方案详细设计方案详细设计方案测试报告

决策流图决策流图

虚拟环境训练报告虚拟环境训练报告

策略训练报告策略训练报告

解决的行业问题

(数据壁垒,技术壁垒,人才壁垒)

MPC(ModelPredictiveControl)与REVIVE相似,都是先构建系统模

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