01 / CITY
城市道路与复杂路口
针对信号灯、非机动车、行人和临时施工等动态因素，完善路口识别、通行预测与决策衔接。
查看更多SCENARIO ADAPTATION
汽车AI智能驾驶应用场景
从开放道路到限定区域，极赛汽车AI智能驾驶服务需要理解每一种道路结构、交通参与者与运营规则。我们以场景数据和验证流程为基础，支持车辆研发团队把软件能力落到可测试、可集成的实际环境。
场景坐标 · 感知边界 · 行驶策略
场景方向
APPLICATION MAP
不同道路条件，匹配不同驾驶策略
将车辆类型、运行边界、交通流特征和任务目标放在同一张场景地图中，便于明确软件需要处理的关键变量。
02 / HIGHWAY
高速与快速路行驶
围绕车道结构、前后向目标和并线需求，建立连续道路环境中的感知、预测及轨迹规划逻辑。
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03 / CAMPUS
园区低速通行
适配园区出入口、狭窄道路、固定路线和低速作业任务，支持感知范围与车辆控制参数协同调整。
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04 / OPERATION
矿区、港区与封闭作业区
面向大型车辆、固定作业流程和限定道路，梳理障碍物类型、作业优先级与远程协同接口。
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先看清路况，再确定软件边界
同一套极赛汽车AI智能驾驶方案进入不同区域后，面对的目标密度、道路标线、通信条件和任务节奏并不相同。场景拆解让每个决策节点都有对应的数据依据。
感知差异目标类别、距离与遮挡关系
预测变化交通参与者的运动趋势
规划约束车道、速度与任务优先级
控制反馈车辆执行与数据回流
ADAPTATION MATRIX
把车辆需求映射到场景能力
通过道路类型、运行速度和任务复杂度的组合，形成面向研发与运营的适配检查表。
场景变量城市道路园区道路作业区域
目标密度较高中等可配置
道路规则开放交通规则区域通行规则任务调度规则
数据重点混行与路口低速障碍物车辆协同
验证方式回放与道路测试仿真与封闭场任务流程复现
VALIDATION FLOW
用可复现的测试流程确认场景表现
从数据准备到道路复测，极赛汽车AI智能驾驶服务的场景适配需要持续积累样本、记录变化并回看决策结果。
场景采集
按道路、天气、光照和交通参与者整理原始数据，建立可检索的场景标签。
仿真回放
复现典型路况与边界条件，观察感知输出、规划轨迹和控制响应的连续性。
封闭场验证
在限定环境中核对车辆任务、道路规则和软件接口之间的协同效果。
道路复测
将问题样本带回真实道路，形成版本记录、问题清单与下一轮迭代依据。
SCENE CONSULTATION
为你的车辆项目匹配极赛汽车AI智能驾驶技术场景方案
告诉我们车辆类型、运行区域与当前集成阶段，我们将围绕道路条件、数据接口和验证目标整理沟通重点。
车型与任务梳理场景数据建议测试路径讨论