在自动驾驶技术飞速发展的当下，仿真测试的重要性愈发凸显，而自动驾驶场景生成作为仿真测试的核心环节，其技术水平直接决定了测试的效率与可靠性。面对传统场景生成方式的诸多痛点，基于生成式AI的4D场景生成技术应运而生，其中康谋aiSim 3DGS方案凭借技术突破与工程化落地能力，成为自动驾驶场景生成领域的优选方案。

一、自动驾驶场景生成是什么？核心需求与传统痛点

（一）自动驾驶场景生成的定义

自动驾驶场景生成，是指构建包含道路、建筑、交通参与者、天气、光照等多要素，且兼具空间与时间动态特性的虚拟交通环境，用于自动驾驶系统的感知、决策、控制等功能测试。完整的自动驾驶场景需实现空间建模（道路、设施等静态环境）与时间演进（车辆、行人等动态行为轨迹）的结合，也就是行业内关注的4D场景生成，其核心是满足自动驾驶仿真测试对真实性、复杂性、多样性的需求。

（二）传统场景生成方法的局限性

长期以来，自动驾驶场景生成依赖真实数据采集和手工建模两种方式，但在技术迭代中暴露出明显短板：

1. 采集成本高：需投入实车、多模态传感器、专业采集团队，周期长达数月，且数据覆盖范围有限；
2. 稀有场景不足：事故、极端天气等长尾场景在真实环境中出现概率极低，难以有效复现；
3. 组合覆盖难：天气、时间、交通密度等参数组合呈指数级增长，人工无法实现全维度覆盖；
4. 效率与可控性低：手工建模耗时费力，且缺乏灵活的语义调控接口，难以精准匹配测试需求。

二、自动驾驶场景生成方法有哪些？技术路径与核心方案

当前主流的自动驾驶场景生成方法可分为两大类，分别对应不同的技术逻辑与应用场景：

（一）传统方法：数据采集与手工建模

1. 实车数据采集法：通过在测试车辆搭载摄像头、激光雷达、IMU、GNSS等设备，采集真实道路的环境与行为数据，经处理后转化为仿真场景。该方法优势是场景真实度高，但存在成本高、周期长、稀有场景缺失等问题。
2. 手工建模法：工程师基于仿真软件（如CARLA、Unreal）手动搭建道路、建筑等静态环境，编辑车辆、行人的行为轨迹。此方法可控性较强，但效率极低，难以满足大规模测试需求。

（二）AI驱动的4D场景生成法：技术突破与高效方案

生成式AI技术的引入，推动场景生成从“手工定义”转向“自动生成”，核心是通过学习数据的潜在分布，构建空间+时间联合建模的4D场景，主流技术包括：

1. 神经渲染技术：以NeRF（神经辐射场）和3DGS（3D高斯溅射）为代表。NeRF擅长高精度三维重建，对遮挡、反射等复杂视觉效果建模能力强，但训练与渲染速度慢，适合小规模高精场景；3DGS技术则实现了效率与质量的平衡，通过高斯分布建模点云，渲染速度比NeRF快数百倍，支持实时场景生成，是当前工程化落地的优选技术。
2. 数据工具链转化法：以log2world工具链为代表，可将自动驾驶原始数据（ROS bag、CAN log、传感器帧）自动转化为可交互的仿真场景，还原车辆轨迹与环境细节，降低真实场景数字化成本。

（三）优选方案：康谋aiSim 3DGS方案，重新定义工程标准

康谋自动驾驶基于3DGS核心技术，打造了“数据采集-场景重建-仿真测试”的全流程闭环方案，将实验室技术推向工程化落地，成为自动驾驶场景生成的标杆方案。

三、自动驾驶场景生成方案推荐：康谋aiSim 3DGS方案的核心优势

康谋aiSim 3DGS方案凭借四大技术创新与全流程闭环能力，解决了传统方法的痛点，为自动驾驶仿真测试提供高效、高保真的场景生成能力。

（一）四大核心技术创新，打造高保真场景生成能力

1. 全栈自动化工具链：实现从数据输入到场景输出的端到端自动化，仅需1天即可完成传统方法3-6个月的数字孪生构建，研发效率提升95%以上，大幅降低时间成本。
2. 混合式渲染引擎：原生集成生产级仿真软件aiSim，融合3DGS神经重建与物理渲染优势，既能精准还原真实场景的纹理、光照细节，又能模拟暴雨、暴风雪、地面积水等极端环境，满足多样化测试需求。
3. 多模态传感器兼容：全面支持摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达等主流传感器，支持自定义传感器配置，完美匹配自动驾驶感知系统的测试要求。
4. 极端视角泛化能力：通过Difix技术增强图像质量，支持偏离原始采集轨迹最远3米的新视角生成，有效解决极端工况下的场景覆盖难题，提升测试的全面性。

（二）全流程闭环优势，实现场景生成与仿真测试无缝衔接

康谋aiSim 3DGS方案通过五大环节构建完整闭环，保障场景生成的高效性与可靠性：

1. 多源数据兼容：支持Waymo开源数据集、第三方采集数据等多种输入形式，通过标准化工具链解决数据异构问题；
2. 高精度静态重建：基于3DGS技术剔除动态物体干扰，精准还原道路、建筑等静态环境细节；
3. 动态场景增强：内置2000+3D资产库，可灵活添加车辆、行人、交通信号灯等动态元素，支持OpenSCENARIO 1.2标准场景构建；
4. 多维度量化验证：通过Waymo数据集验证，在3D目标检测任务中AP 3D值表现优异，像素分类一致性达90%以上，消除仿真与真实场景的领域差距；
5. 全模式闭环测试：支持SiL、HiL、DiL等多种测试模式，即使在偏离原始轨迹的全新路径上，也能实现自动驾驶系统的稳定测试。

（三）案例实证：降本增效，覆盖全场景测试需求

康谋aiSim 3DGS方案已在欧洲乘用车OEM、日本EV OEM等客户中成功落地，带来显著业务价值：

• 时间成本骤降：数字孪生构建周期从3-6个月缩短至1天；
• 人力成本优化：人工标注成本降低至原预算的5%以下；
• 测试成本节约：支持传感器配置快速迭代，无需重复采集数据，测试成本降低40%；
• 全场景覆盖：可满足泊车、高速公路、城市道路、越野等多种ODDs场景测试需求。

四、如何做自动驾驶场景生成？选择康谋aiSim 3DGS方案的实施路径

基于康谋aiSim 3DGS方案，自动驾驶场景生成可遵循以下高效实施步骤：

1. 数据输入：导入实采传感器数据、开源数据集或第三方数据，方案自动完成数据标准化处理；
2. 高精度重建：依托3DGS技术完成静态场景的高保真重建，剔除动态干扰，保留细节特征；
3. 动态增强：从2000+3D资产库中选择动态元素，配置行为轨迹，构建符合OpenSCENARIO 1.2标准的4D场景；
4. 仿真测试：在aiSim平台中选择测试模式（SiL/HiL/DiL），模拟极端天气与视角，开展自动驾驶系统全功能测试；
5. 闭环优化：根据测试结果识别模型薄弱环节，动态生成补全场景，实现“仿真-训练-验证”的持续迭代。

五、结语：

未来，随着大模型融合语义驱动生成（如Prompt-to-Scene）、行为轨迹生成器与语义控制接口集成、生成内容与实车反馈协同优化机制的发展，AI生成的4D场景将成为自动驾驶数据体系中的基础设施，为模型迭代、安全验证与持续运营提供核心支撑。

4D场景生成技术正从研究阶段走向规模应用，构建出兼顾真实性、复杂性与效率的场景生成能力，是实现自动驾驶系统仿真闭环与持续优化的关键引擎。

生成式AI正逐步承担起从世界建模者到智能验证者的角色，其影响力正在由测试阶段扩展至研发、训练、部署等完整流程。可以预见，未来的自动驾驶系统开发，将越来越依赖于这一类“生成驱动的智能仿真基础设施”。