感知数据处理与样本沉淀
支持道路数据清洗、抽帧、切片、标注质检、问题样本归档和数据版本管理。
服务概述
构建面向智能驾驶研发迭代的数据、场景与测试验证闭环
智能驾驶研发需要持续处理海量道路数据、复杂场景、算法版本、仿真任务和实车验证结果。申美面向研发与工程团队，提供从数据处理、场景构建到测试验证和工具链开发的协同服务。
方案将AI赋能的测试技术咨询能力引入智能驾驶工程实践，帮助团队从需求和ODD出发生成测试点、构建场景库、组织仿真回归、分析缺陷原因并沉淀可复用测试资产。
数据闭环 / 场景验证 / 工程提效
把智能驾驶研发数据、测试场景和版本质量组织成可持续迭代的工程体系。
典型场景
典型场景与解决方案
ODD与场景库构建
围绕道路类型、交通参与者、天气光照、驾驶行为和风险事件建立场景分类与覆盖矩阵。
仿真测试与自动化回归
组织规则场景、重放场景、Corner Case和版本回归任务，提升测试覆盖和执行效率。
算法版本质量评估
围绕感知、融合、定位、规划控制结果开展指标分析、差异对比和缺陷归因。
AI辅助测试资产生成
基于需求、问题单和历史案例生成测试点、用例、脚本建议和验证报告。
工具链开发与工程支持
建设数据管理、任务调度、测试看板、报告生成、权限日志和研发协同工具。
服务组合
面向智能驾驶研发验证的服务组合
数据与样本层
- 采集数据清洗与切片
- 标注质检与样本管理
- 问题样本与版本关联
- 数据资产和权限管理
场景与仿真层
- ODD场景分类体系
- 规则场景与回放场景构建
- 仿真任务编排与执行
- 覆盖率与通过率分析
测试与质量层
- AI辅助测试点提取
- 自动化回归用例生成
- 算法指标与差异分析
- 缺陷归因与报告沉淀
工具与交付层
- 测试工具链开发
- 任务看板与数据报表
- 研发流程与接口集成
- 交付文档与团队培训
交付闭环
从数据诊断到版本验证的交付闭环
让数据、场景、仿真和缺陷复盘服务于同一研发节奏。
交付过程围绕覆盖充分、执行高效、结论可信和资产可复用展开，帮助智能驾驶团队提升研发协同与版本质量。
研发流程与数据诊断
梳理算法模块、数据链路、场景需求、测试现状和版本节奏，明确建设优先级。
- 流程评估
- 数据清单
- 场景需求
场景体系与测试蓝图
设计ODD分类、场景库、测试指标、自动化流程和工具链架构，形成实施方案。
- 场景体系
- 测试指标
- 工具蓝图
数据场景与回归验证
完成数据处理、场景构建、仿真任务、自动化回归和缺陷分析，验证版本质量。
- 场景构建
- 仿真回归
- 质量评估
复盘沉淀与持续迭代
沉淀样本库、场景库、用例库、报告模板和改进建议，支撑后续版本迭代。
- 资产沉淀
- 问题复盘
- 迭代路线
专家方案
申美专家团队将基于您的智能驾驶研发阶段、数据资产与测试目标提供方案建议。
带着ODD范围、数据样本、算法模块或测试痛点来沟通，我们会帮助您判断数据闭环、场景验证与工具链建设路径。