成果推荐|可靠车联网多车融合感知与自动驾驶场景自动生成技术-宁波数字孪生（东方理工）研究院

产业合作

成果推荐|可靠车联网多车融合感知与自动驾驶场景自动生成技术

2025-10-30

在人工智能与实体硬件深度融合的“空间具身智能”时代，AI大模型作为“大脑”，赋能自动驾驶、机器人等实体装备，使其在真实世界中实现精准感知、决策与交互，已成为推动工业自动化和全产业链智能化升级的关键课题。

成果介绍

成果名称：可靠车联网多车融合感知与自动驾驶场景自动生成技术

1.所属领域：人工智能、数字孪生。

2.市场痛点：当前，自动驾驶系统在模型训练与测试环节面临两大关键瓶颈：

（1）高质量训练数据匮乏，尤其是极端场景下的稀有数据难以获取，导致模型泛化能力不足；

（2）实车测试风险高、成本大，难以在真实环境中全面评估系统性能与安全性。

3.解决方案：针对以上问题，虚拟仿真技术平台能够提供可扩展、可重复的训练测试方法和环境，通过大规模仿真数据训练汽车、机器人等物理实体，并在虚拟环境中评估汽车、机器人等物理实体在多种环境和任务中的表现，避免了真实环境中高昂的训练数据采集费用问题以及安全性问题，从而能够有效降低开发周期与成本。

核心优势

1.技术优势：本团队开发自动驾驶仿真框架，利用三维重建技术为基础，学习少量真实数据的特征，进而“想象生成”丰富的雷达点云、RGB视频等多模态数据，实现了数据的高效扩充与语义增强，利用世界模型可控生成各类临界场景，为自动驾驶汽车大模型的端到端训练，提供了统一的数据生成平台和性能测试平台。

图1.面向自动驾驶场景的生成式虚拟仿真框架UniScene

图2.系统架构

2.团队开发优势：团队联合国内外一流的企业和高校科研院所，拥有可靠车联网多车融合感知与自动驾驶场景自动生成技术。相关成果被人工智能国际顶级学术会议CVPR2025（根据2024年谷歌学术指标公布，CVPR会议位居第二，超越Science仅次于Nature）接收。

合作需求

团队相关技术已经在多家车企应用，现面向行业寻求以下合作:

1.为有特定场景需求的企业提供定制化仿真解决方案；

2.与自动驾驶相关企业开展技术合作，推进产品联合开发与成果共享。

项目负责人介绍

项目负责人赵盛洋，中国科学技术大学工学博士，智能媒体与视觉计算实验室副研究员。主要研究方向为面向机器智能的三维数据的感知、编码和应用。主持或参与国家重点研发项目、国家自然科学基金等多项国家级课题，深度参与多个国际国内图像视频编码标准，参与起草相关技术标准和行业标准文档，有多项技术进入JPEG Pleno的光场质量评价标准，已取得授权发明专利4项。

联系人：产业合作部-李老师

联系方式：0574-86603011/15381186617

邮箱：cli@idt.eitech.edu.cn

来源：产业合作部

编辑：综合管理部

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