凯捷科技：2023自动驾驶未来今日白皮书_21页_1mb

自动驾驶高效验证的协同技术分析与总结

各方面集成验证技术

整合战略、法律、企业的协同视角，及明确测试策略与目标。

• 挑战包括数据隐私、跨区域法规、路测数据管理复杂性。
• 解决方案：多维度结合云资源，加入敏捷数据处理流程。

数字化与软件自动化应用

借助软件驱动测试流程自动化，加速测试验证与大数据分析。

• 利用云原生架构与DevOps提升OTA（车联网）功能的迭代效率。
• 通过高速数据治理确保合规性，所有操作遵循数据安全标准。

新兴验证方法论建议

提倡虚拟仿真、数字映射、人工智能驱动并掌握流程泛化，确保数据生态圈稳健扩展。

• 云端仿真结合法规标准，自动化场景生成以提高测试覆盖面与真实性。

多层面技术要素分析

传感器数据融合、工具链整合、混合云环境部署是高效验证的关键。

• 使用容器化和云端平台，解决测试资源扩展的弹性需求。

合规与认证对验证流程的要求

• 强调可靠和仿真的独立验证，应基于真实路测数据和数字模型。
• AI形成可追溯与认证储备，关键是发展仿真系统与对应标准一致性。

自动驾驶的迅猛发展要求多元技术紧密协作，跨部门协同作战是目前解决验证瓶颈的有效途径。