2023年，智能網聯汽車(ICV)毫無疑問是汽車行業發展的戰略方向之一，其正處于商業化初期階段，技術正在快速演變，產業布局不斷加速。該行業當前機遇、風險和挑戰并存，亟需標準化的管理措施。

目前，我國發布了《關于加強智能網聯汽車生產企業及產品準入管理的意見》，提出了加強數據和網絡安全管理、規范在線軟件升級、強化產品管理和保障措施等11條要求。業界已就使用多支柱認證方法來測試和評估自動駕駛以支持產品審批管理達成共識。鑒于自動駕駛系統(ADS)和功能驗證的復雜性，仿真測試和驗證已成為產品審批管理流程中不可或缺的一部分。

1、智能駕駛的“數據閉環”

各企業正在積極構建智能駕駛領域的“數據閉環”平臺。這意味著數據將用于指導業務和實踐，而迭代優化是在閉環中執行的。這個過程催生了對數據處理工具、場景管理平臺以及仿真和再現等的應用需求。中國汽車數據中心（ADC）打造全面的ICV仿真和驗證解決方案，覆蓋從數據采集和場景數據庫構建到仿真測試和驗證等各個方面。在這一過程中，NI持續為之賦能。

在數據采集方面，ADC擁有完善的數據采集與處理流程，在數據采集汽車改裝、傳感器安裝設計、汽車多傳感器校準以及數據采集與管理等領域擁有豐富的經驗。ADC建立了通用傳感器開發接口的模型系統，可確保便捷的傳感器系統集成和擴展，為開發可復用的傳感器接口和數據采集服務奠定了基礎。ADC還開發了用于多傳感器異構數據的高效解析和集成處理技術，可過濾掉傳感器之間的冗余和無效信息，降低軟件處理負載，從而保證數據準確性，形成高效、輕量化的數據采集平臺。

ADC的標準數據采集平臺建立在采集軟件、硬件系統和汽車特性之上。該平臺的標配是一個智能相機；前、后、左前、右前、左后、右后、駕駛室七個高清相機；1個高分辨率毫米波雷達；一個低線程/高線程激光雷達地面實況系統；高精度慣性導航系統(INS)；以及天氣監測設備。該平臺可以根據實際需求進行定制。采集硬件獲取不同類型的信號。采集軟件對傳感器接收到的信號進行處理和存儲，并通過專門的數據清理平臺對數據進行清理、去噪和脫敏。此外，ADC開發的場景數據處理軟件NdsCleaner可對不同采集平臺采集的數據進行歸一化處理，將場景數據的格式轉換為ROS和ASEva，對不同的數據源使用相同的頻率，并對場景數據進行篩選。采集平臺處理的數據可用于構建自動駕駛場景數據庫、分析駕駛行為、設計測試目標和驗證規則、對傳感器性能進行基準測試和評估，以及標記ICV環境感知數據。

采集平臺配置解決方案

在場景數據庫建設方面，ADC基于在駕駛場景領域的多年運營和探索，開發了成熟的場景工具鏈、場景數據庫和仿真測試應用系統。駕駛場景工具鏈集成了六大模塊：場景數據采集平臺、場景數據分析平臺、場景數據標記平臺、數據分析平臺、場景轉換工具和場景大數據管理平臺。其功能包括數據收集、處理、標記、管理和應用。根據不同的需求，ADC構建了兩個場景數據庫：典型場景數據庫和連續場景數據庫。所有數據由管理平臺統一管理。場景數據庫中的場景可以作為仿真測試用例的主要來源，并為這些用例提供測試內容。借助先進的仿真軟件和設備，用戶可以執行模型在環(MIL)、硬件在環(HIL)、駕駛員在環(DIL)、車輛在環(VIL)及其他仿真測試。ADC根據自動駕駛開發流程和數據需求，在V-cycle開發過程中，基于自然駕駛數據構建框架和相關工具來建立場景數據庫，在ICV開發和測試領域進行基于數據的轉換，并建立團隊所需的能力。

仿真測試和驗證是產品審批管理中不可或缺的部分。仿真測試平臺的實時性能 、建模和仿真能力、數據可追溯性會影響仿真工具鏈的可信度。因此，在 構建仿真平臺時必須 滿足各種嚴苛的要求。ADC基于NI產品構建了完善的智能駕駛HIL仿真驗證平臺，包括軟件平臺、硬件平臺和仿真建模。整個開發過程涉及傳感器和動力學建模、仿真設備開發和平臺集成調試。NI VeriStand軟件具有很強的適應性，可以開發與工具鏈中其他平臺兼容的數據通信接口，形成一個由集成場景仿真軟件、動力學模型和測試管理軟件傳感器模型組成的閉環數據平臺。NI硬件提供各種實時處理器和I/O模塊。它們基于開放的行業標準，確保客戶將最新的PC技術應用于HIL測試。借助強大的多核處理器、FPGA和數據采集技術，NI PXI硬件可擴大測量范圍，提高測性能。部分NI PXI產品還提供業界卓越的頻率和精度規格。NI硬件系統的高采樣率、高分辨率、實時系統能力等特性確保了仿真工具鏈的出色數據精度和質量。

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2、V2X仿真測試系統