01 引言在自动驾驶系统的研发过程中，如何平衡创新速度与系统可靠性，是每个工程团队都必须面对的核心挑战。 团队常常面临着来自两个维度的具体痛点：在本地开发阶段，工程师们常常受限于HiL测试资源紧张、调试成本高昂、算法早期验证困难等问题；而在规模化测试阶段，团队又面临着测试周期过长、CI/CD集成困难、资源利用不平衡等新的挑战。这些痛点严重制约了自动驾驶技术的迭代速度和质量保障。 本文将从这些实际研发痛点出发，系统阐述如何通过软件在环（SiL）测试方***，构建覆盖全研发周期的验证体系。我们将分别针对本地化测试与云端测试两大场景，深入分析其对应的解决方案，为您展现一个完整的自动驾驶仿真验证路径。 02 行业痛点分析1、本地化SiL测试痛点在实际的自动驾驶系统开发过程中，如果直接在硬件在环（HiL）阶段才开始验证算法，往往面临： （1）测试资源紧张：HiL台架昂贵且数量有限，测试排队严重； （2）调试成本高：每次算法迭代可能会面临硬件驱动环境的升级/部署，效率低； （3）接口适配复杂：不同算法框架、信号格式需要繁琐的集成适配； （4）算法早期验证困难：在模型层或算法逻辑层阶段，缺乏高保真虚拟环境进行闭环验证。 这些问题使得在自动驾驶算法早期开发阶段，传统HiL验证方式难以满足快速迭代、高效调试的研发需求。因此，团队需要一个能够脱离硬件依赖、支持敏捷开发、实现快速闭环验证的本地化SiL测试环境。 2、云端高并发SiL测试痛点在算法测试进入规模化阶段后，团队往往遇到如下瓶颈： （1）测试周期过长：本地资源有限，无法并发运行大量场景或算法版本。每轮算法迭代后的场景回归需要数天甚至数周。 （2）CI/CD集成困难：不同开发小组的测试流程与工具链不一致，缺乏统一调度。结果汇总分散，难以形成标准化的测试闭环。 （3）成本与资源利用不平衡：HiL/本地测试设备闲置与过载并存。难以根据测试需求动态分配算力资源。 （4）数据与报告分散：各测试节点生成的日志、指标和结果难以集中管理与分析。缺乏统一的质量评估与可视化报告。 这些问题使得在规模化自动驾驶算法验证中，传统本地化方式难以支撑高并发、多版本、跨团队的验证需求。 因此，团队需要一个可以弹性扩展、集中管理、自动化执行的云端SiL测试平台。 03 全研发周期的SiL验证方案优势针对上述痛点，康谋aiSim可通过本地化与云端两大解决方案，构建完整的SiL验证体系。该体系贯穿从算法开发到系统验证的全流程，有效解决了研发各阶段面临的特定挑战，助力团队实现高效、可靠的自动驾驶系统开发。
1、本地化SiL测试：极速迭代与高效验证基于aiSim灵活开放的架构设计，***可以在本地快速构建虚拟车辆与传感器系统，实现算法闭环验证与自动化测试，***缩短开发周期。
2、云端SiL测试：大规模并行与智能调度基于容器化架构的aiSim云端平台，将本地验证流程无缝扩展至云端。支持CI/CD集成、高并发仿真、自动化调度与集中数据分析，让算法验证从单点测试迈向大规模智能验证体系。
04 总结综上可知，aiSim仿真平台通过构建完整的软件在环（SiL）测试解决方案，系统性地解决了自动驾驶研发过程中的核心挑战。它通过本地化方案为算法工程师提供了极速迭代的敏捷环境，又通过云端方案满足了大规模、高并发验证对效率、规模和可靠性的要求。 这一统一、开放且可扩展的平台，旨在帮助团队在追求的创新速度与保障的系统可靠性之间取得***平衡，最终释放自动驾驶研发的全部潜能。 |
