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2025 年 8 月 27 日 - 29 日，“汽车测试及质量监控博览会” 在上海世博展览馆盛大举行。作为全球汽车测试技术领域极具影响力的盛会之一，此次展会吸引了国内外众多顶尖企业、科研机构以及行业专家齐聚一堂，全方位、多角度地呈现了汽车测试与质量领域的前沿成果与发展走向。
今天康谋带大家回顾展会精彩内容，并呈上现场Q&A精华汇总！
展位现场回顾
首先用2分钟展会现场视频带您速览康谋aiSim、Anyverse、DNAT（深度自然匿名化技术）、ADTF和数采硬件等产品，如何为智驾测试保驾护航！
康谋此次设置了自动驾驶仿真测试区并携带全新数采车亮相展台，集中展示了端到端智驾仿真软件aiSim、一站式舱内合成数据仿真平台Anyverse、自动驾驶高级辅助平台ADTF、以及DATALynx ATX4、NETLion 10G、BRICK2等产品。
众多客户借展会机会，与康谋工程师交流，近距离体验，全球首个获得ISO 26262 ASIL-D认证的aiSim仿真平台的高保真仿真效果以及Anyverse舱内合成数据的强大之处！
此外展车内还带来了DNAT（深度自然匿名化技术）实时演示Demo，直观演示如何通过生成式人工智能，生成面部和车牌的合成覆盖层来保护身份信息。
本次，展会康谋首次对外展示了与德思特、经纬恒润合作的智能驾驶HIL仿真测试系统。该方案可为智能驾驶系统（L1-L4）提供一站式HIL测试解决方案，具备从模型、软件到硬件的完整工具链，确保测试的精确性、高效性与全面性。
现场Q&A解答
Q
康谋aiSim的3DGS场景仿真到底是怎么样的一个流程？
A
首先，通过一个包含了360度环视布局相机组、旋转式激光雷达等传感器的数采车在一片区域往复驾驶，采集该区域的图像、点云等传感器数据；
随后，将这些传感器数据导入aiData工具链进行训练，离线生成改进的3DGS地图；而后将该地图导入aiSim仿真器，并在其基础上设计AimSCENARIO或OpenSCENARIO；
最后，选定仿真传感器配置文件、环境配置文件进行仿真。
Q
目前aiSim的3DGS在不同光照环境配置下看不出区别，以后会优化吗？
A
现在的3DGS只存储了色值信息，以后发布的版本中会尝试存储HDR信息，这样可以通过控制光度来模拟多光线下的效果。
Q
目前aiSim能否支持线上线下的部署方式吗，还是只支持本地部署？
A
目前aiSim支持国内云端部署，比如火山引擎，也可以选择线下本地部署在本地服务器里。
Q
Brighter AI能不能做所有数据的匿名化，图像、点云等？
A
Brighter AI暂时只能做到车端/私有云/公有云的图像数据匿名化，不支持点云的匿名化。
Q
Brighter AI的匿名化和打码的区别在哪里？有什么用？
A
深度自然匿名化（DNAT）技术可以在匿名化的同时实现原有面部特征的保留，用于后续的算法训练。原厂曾做过一个实验，在一个“通过上传的人脸查询该人公共信息”的网站中，上传一个人的原始照片与DNAT后的照片，前者在该网站上能够被正常查询到，但后者就无法查询，可见DNAT对个人信息能够起到很好的保护作用，提高数据合规性。
Q
Bright AI能不能支持在数据采集的过程中直接进行匿名化？或者在数据采集完之后集中匿名化？
A
可以的，目前我们看到的是我们通过ATX4来采集数据的过程中，我们直接将我们的原始数据转换成我们匿名化的数据，这样能够降低我们的工作内容和提高效率。
Q
“数采车 + 采集数据制作场景素材” 端到端方式是如何实现的？
A
主要通过“硬件采集→数据处理→素材生成→价值验证” 四步闭环实现。
首先，通过数采车搭载 LiDAR、摄像头、GNSS+IMU等传感器采集原始数据，包括道路环境、交通目标、车辆状态及高精度定位数据；
其次，对原始数据清洗去噪、多传感器时间同步与模态融合（如点云 + 图像互补），并标注语义信息（如目标框）；随后，基于处理后的数据，输出高精地图（OpenDRIVE 格式）、仿真场景（对接 Prescan 等平台）、AI 训练数据（COCO/KITTI 格式）等；
最后，从精度、实用性、降本提效等维度验证，确保素材满足业务需求。
直播预告
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▍关于康谋科技
康谋是一家自动驾驶解决方案供应商（前身是虹科自动驾驶事业部）。
我们以数据为驱动力，提供高性能的数据采集、记录、传输方案，针对各种驾驶场景进行精准的仿真模拟，以及对大量自动驾驶数据进行高效、高质量处理。我们的一站式服务能够满足自动驾驶领域研发测试的全流程需求。
通过深入了解客户需求，结合行业最新技术和趋势，我们致力于为客户提供最适配的自动驾驶解决方案，助力客户在自动驾驶领域取得更大突破。
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