隨著自動駕駛技術的快速發展，L3級別自動駕駛已逐步從概念走向現實。全球主要汽車市場相繼出臺了支持L3自動駕駛的法規：德國在2017年率先通過了L3自動駕駛立法，日本于2020年修訂《道路運輸車輛法》支持L3自動駕駛系統，中國也在2023年發布了《智能網聯汽車準入管理辦法（試行）》，為L3及以上級別自動駕駛汽車的量產和商業化應用提供了法律依據。這些政策的落地，為自動駕駛產業進入規模化應用奠定了基礎。

更高級別的自動駕駛意味著更復雜的系統架構和更嚴格的安全要求。在ADAS控制器軟件快速迭代的開發過程中，每次軟件版本發布都需要進行全方位的功能驗證，以確保系統的可靠性和安全性。傳統的測試方法往往耗時較長，資源消耗大，難以適應快速迭代的開發節奏。為了提升測試效率并優化資源利用，北匯信息提出了基于HiL環境的自動化冒煙測試方案。該方案通過在全量功能測試和實車驗證之前，先進行一輪快速的基礎功能驗證，有效地識別出重大功能缺陷，從而降低后續測試成本，縮短整體測試周期。

然而，要構建一個可靠的ADAS產品質量保障體系，需要建立完整的測試鏈路。從早期的模型仿真（MiL）測試，到軟件仿真（SiL）測試，再到硬件在環（HiL）測試，以及整車在環（ViL）測試，最后到實車驗證，每個環節都承擔著不同的驗證目標和質量把控職責。北匯信息深耕汽車電子測試領域多年，打造了覆蓋ADAS全生命周期的測試解決方案。我們不僅關注基礎功能測試，更將功能安全測試作為重要組成部分，為ADAS產品的持續迭代提供全方位的質量保障。

從虛擬到實際、從單元到系統逐層遞進，確保產品質量。以下是各測試階段的具體解決方案：

虛擬驗證測試：MiL作為算法驗證的首要環節，主要針對ADAS控制器及傳感器算法的功能性驗證，早期發現問題及快速迭代支持；SiL關注軟件實現的正確性，驗證代碼級別的功能實現

ADAS HiL測試：通過引入實際控制器硬件，在真實時間約束下驗證系統性能。

ADAS ViL測試：將實際車輛引入測試環境，實現半實物仿真測試。

ADAS實車測試：在真實道路環境下驗證系統的功能完整性、性能穩定性和安全可靠性。

自動駕駛發展新趨勢：端到端演進與艙駕融合

隨著自動駕駛技術的快速迭代，行業發展呈現出兩個顯著趨勢：一方面，自動駕駛系統的架構設計正從傳統的模塊化方案（包括環境感知、路徑規劃、行為決策和車輛控制等獨立模塊）逐步向端到端解決方案演進；另一方面，智能座艙與自動駕駛的融合成為新趨勢，通過整合駕駛員狀態監測、人機交互等智能座艙功能與自動駕駛系統，實現更安全、更智能的人機協同駕駛體驗。

端到端自動駕駛的機遇與挑戰

傳統的模塊化架構雖然結構清晰、易于調試和維護，但模塊之間的串行處理可能導致誤差累積，且各模塊獨立優化難以保證全局最優，在處理復雜動態場景時往往表現出局限性。而基于深度學習的端到端方案，通過直接建立感知數據到控制指令的映射關系，不僅簡化了系統架構，還能夠端到端地優化整個決策控制過程，提升了系統對復雜場景的理解和決策能力。特別是隨著大模型技術在自動駕駛領域的應用，其強大的場景理解能力和決策推理能力，正在重塑自動駕駛的技術路線，為行業帶來新的發展機遇和挑戰。

（1）數據需求的升級

• 模型訓練需要更大規模的數據集
• 數據質量和多樣性要求顯著提高
• 數據標注的準確性和效率面臨考驗

（2）仿真技術的革新

• 仿真模型的可信度要求更高
• 場景生成需要更強的真實感
• 傳感器仿真精度需要進一步提升

（3）測試評估的變革

• 測試指標體系需要重新定義
• 評估方法需要適應端到端特點
• 測試結果的可解釋性要求提高

為了積極應對這些挑戰，北匯信息持續關注前沿技術發展，并將創新技術融入測試解決方案中。在提升現有仿真技術方面，我們通過引入高精度的傳感器建模、動力學模型優化以及環境因素模擬等手段，不斷提高仿真模型的保真度。同時，采用數據驅動的方法，通過大量實車數據對仿真模型進行標定和驗證，確保仿真結果與真實場景的一致性。

在此基礎上，我們引入了世界模型（World Model）技術，這是一種基于大規模數據訓練的生成式AI模型。該技術通過學習真實世界的動態特征和規律，能夠自動生成多樣化的測試場景，并具備交通參與者行為預測能力。這不僅大幅提升了測試場景的覆蓋度，還確保了生成場景的物理合理性。通過智能采樣策略，系統能夠自動識別關鍵測試場景，優化場景覆蓋度，特別是在復雜交通流、極端工況等高價值測試場景的生成方面表現出色。

同時，我們采用了最新的3DGS（3D Gaussian Splatting）場景重建技術，這是一種基于高斯分布的三維點云表示方法。該技術通過多視角圖像進行高精度場景重建，不僅能保持極高的視覺真實感，還支持實時渲染和動態更新。在實際應用中，3DGS技術可以快速構建真實道路場景，實現復雜環境的精確模擬，并為相機、激光雷達等多種傳感器提供高保真度的仿真數據，為端到端自動駕駛解決方案的驗證提供了更可靠的測試平臺。

艙駕融合的機遇與挑戰

傳統的智能座艙和自動駕駛系統相對獨立，雖然職責劃分明確、開發維護方便，但系統間的信息壁壘限制了協同效應的發揮，在復雜場景下難以實現人車的最優交互。而基于深度融合的艙駕一體化方案，通過統一的數據和算力平臺，實現了駕駛員狀態監測、環境感知、人機交互等功能的深度融合，不僅提升了系統響應效率，還能實現更智能的人機協同決策，同時也實現了架構簡化、成本優化和性能提升。特別是隨著大模型在多模態交互領域的應用，其強大的場景理解能力和自然交互能力，正在重塑人車交互的模式，為行業帶來新的發展機遇和挑戰

（1）交互數據的融合

• 需要處理更復雜的多模態數據
• 對數據同步性要求更高
• 交互數據的實時性要求提升

（2）系統集成的升級

• 需要更高性能的計算平臺
• 系統架構需要重新設計
• 軟硬件接口更加復雜

（3）測試驗證的創新

• 需要建立新的評估體系
• 人因工程測試更加重要
• 交互場景更加多樣化

為了積極應對這些挑戰，北匯信息持續關注前沿技術發展，融合優化現有測試解決方案，構建了完整的艙駕一體化測試驗證體系。包括一套HiL測試系統進行智駕、座艙功能的自動化測試；再結合OS評測工具，實現測試用例與場景庫的對齊，評估場景驅動下的性能覆蓋指標；通過定制化的傳感器故障注入設備（如攝像頭、超聲波雷達等）、通用故障注入模塊（I/O、總線、電氣類等），進行控制器應用層功能安全測試及底軟功能安全測試。

（1）HiL仿真測試系統

• 硬件在環（HiL）測試平臺：實時處理器、總線接口卡、I/O板卡、電源模塊等；
• 仿真軟件測試平臺：場景仿真建模、傳感器仿真建模、車輛動力學仿真建模等；
• 專業測試設備集成：傳感器仿真設備、UI/UE測試設備等
• 場景庫管理：標準場景庫、場景泛化等

（2）操作系統評測工具鏈

• 支持實時操作系統性能分析
• 提供任務調度和資源利用率監控
• 實現內存泄漏和堆棧溢出檢測

（3）功能安全測試系統

• 專業故障注入設備：傳感器故障注入設備（如攝像頭、超聲波雷達等）、通用故障注入模塊（I/O、總線、電氣類等）；
• 安全機制驗證：故障檢測和處理機制測試、安全狀態轉換驗證

展望未來，隨著自動駕駛技術的不斷演進，測試驗證技術也將持續創新。北匯信息將繼續深耕測試領域，通過技術創新和方法革新，為自動駕駛產品的質量提供更加全面和可靠的保障，推動自動駕駛技術的安全落地和快速發展。