01 引言

在自動駕駛系統的研發過程中，如何平衡創新速度與系統可靠性，是每個工程團隊都必須面對的核心挑戰。

團隊常常面臨著來自兩個維度的具體痛點：在本地開發階段，工程師們常常受限于HiL測試資源緊張、調試成本高昂、算法早期驗證困難等問題；而在規模化測試階段，團隊又面臨著測試周期過長、CI/CD集成困難、資源利用不平衡等新的挑戰。這些痛點嚴重制約了自動駕駛技術的迭代速度和質量保障。

本文將從這些實際研發痛點出發，系統闡述如何通過軟件在環（SiL）測試方法論，構建覆蓋全研發周期的驗證體系。我們將分別針對本地化測試與云端測試兩大場景，深入分析其對應的解決方案，為您展現一個完整的自動駕駛仿真驗證路徑。

02 行業痛點分析

1、本地化SiL測試痛點

在實際的自動駕駛系統開發過程中，如果直接在硬件在環（HiL）階段才開始驗證算法，往往面臨：

（1）測試資源緊張：HiL臺架昂貴且數量有限，測試排隊嚴重；

（2）調試成本高：每次算法迭代可能會面臨硬件驅動環境的升級/部署，效率低；

（3）接口適配復雜：不同算法框架、信號格式需要繁瑣的集成適配；

（4）算法早期驗證困難：在模型層或算法邏輯層階段，缺乏高保真虛擬環境進行閉環驗證。

這些問題使得在自動駕駛算法早期開發階段，傳統HiL驗證方式難以滿足快速迭代、高效調試的研發需求。因此，團隊需要一個能夠脫離硬件依賴、支持敏捷開發、實現快速閉環驗證的本地化SiL測試環境。

2、云端高并發SiL測試痛點

在算法測試進入規模化階段后，團隊往往遇到如下瓶頸：

（1）測試周期過長：本地資源有限，無法并發運行大量場景或算法版本。每輪算法迭代后的場景回歸需要數天甚至數周。

（2）CI/CD集成困難：不同開發小組的測試流程與工具鏈不一致，缺乏統一調度。結果匯總分散，難以形成標準化的測試閉環。

（3）成本與資源利用不平衡：HiL/本地測試設備閑置與過載并存。難以根據測試需求動態分配算力資源。

（4）數據與報告分散：各測試節點生成的日志、指標和結果難以集中管理與分析。缺乏統一的質量評估與可視化報告。

這些問題使得在規模化自動駕駛算法驗證中，傳統本地化方式難以支撐高并發、多版本、跨團隊的驗證需求。 因此，團隊需要一個可以彈性擴展、集中管理、自動化執行的云端SiL測試平臺。

03 全研發周期的SiL驗證方案優勢

針對上述痛點，康謀aiSim可通過本地化與云端兩大解決方案，構建完整的SiL驗證體系。該體系貫穿從算法開發到系統驗證的全流程，有效解決了研發各階段面臨的特定挑戰，助力團隊實現高效、可靠的自動駕駛系統開發。

1、本地化SiL測試：極速迭代與高效驗證

基于aiSim靈活開放的架構設計，開發者可以在本地快速構建虛擬車輛與傳感器系統，實現算法閉環驗證與自動化測試，顯著縮短開發周期。

• （1）開放架構，無縫集成

• 提供完整的API和SDK接口，支持自定義封裝算法輸入輸出，輕松對接現有開發環境和工具鏈

• 傳感器信號與仿真數據接口從渲染引擎解耦，可獨立嵌入各類控制棧，提升集成便捷性

• （2）高效調試，快速驗證

• 支持本地快速編譯、單步調試和變量追蹤，實現復雜場景的確定性復現，快速定位算法缺陷

• 通過腳本驅動自動運行場景和批量回歸測試，提升測試效率

• 兼容自定義評估體系，自動生成多維度性能報告，量化算法優化效果

• （3）高保真仿真，精準分析

• 集成高保真物理渲染引擎，實時呈現車輛動態與環境交互

• 提供測試報告插件，支持多輪測試結果對比分析，助力數據資產沉淀

• （4）資產復用，端到端驗證

• 采用標準化接口，確保SiL測試資產可無縫遷移至HiL平臺

• 全面兼容行業標準軟硬件生態，構建完整的測試驗證路徑

2、云端SiL測試：大規模并行與智能調度

基于容器化架構的aiSim云端平臺，將本地驗證流程無縫擴展至云端。支持CI/CD集成、高并發仿真、自動化調度與集中數據分析，讓算法驗證從單點測試邁向大規模智能驗證體系。

• （1）彈性架構，大規模并行

• 采用Docker容器化部署，確保測試環境一致性，實現任務秒級啟動

• 深度集成Kubernetes等編排工具，智能調度數千節點并行測試，極大縮短回歸測試周期

• 支持混合云部署模式，靈活適配現有IT基礎設施

• （2）CI/CD集成，自動化流程

• 提供標準化API，輕松嵌入現有CI/CD工具鏈

• 支持自動觸發測試、版本回歸和結果回傳，實現測試流程自動化

• 可配置測試模板與參數化任務，支持版本對比與性能趨勢分析

• （3）Web端一體化操作（即將發布）

• 基于Web的免安裝操作，隨時隨地通過瀏覽器訪問仿真能力

• 統一界面完成測試監控、結果分析和報告生成，簡化工作流程

• 提供企業級權限管理，支持多團隊安全協同工作

04 總結

綜上可知，aiSim仿真平臺通過構建完整的軟件在環（SiL）測試解決方案，系統性地解決了自動駕駛研發過程中的核心挑戰。它通過本地化方案為算法工程師提供了極速迭代的敏捷環境，又通過云端方案滿足了大規模、高并發驗證對效率、規模和可靠性的極致要求。

這一統一、開放且可擴展的平臺，旨在幫助團隊在追求極致的創新速度與保障絕對的系統可靠性之間取得完美平衡，最終釋放自動駕駛研發的全部潛能。