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汽车智能驾驶软件工程能力
极赛汽车AI智能驾驶工具技术能力
从车端感知到驾驶决策，构建可集成、可验证、可持续迭代的软件技术链路，支持多传感器车辆在复杂道路和限定运营环境中的研发协同。
技术索引
让每一层算法都能进入工程链路
极赛汽车AI智能驾驶需要处理连续感知、实时决策和车身执行之间的复杂关系。我们以模块边界、数据接口和测试证据为基础，支持研发团队进行分层建设。
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端云协同架构
车端实时执行，云端持续进化
极赛汽车AI智能驾驶系统采用分层解耦的技术组织方式：车端负责感知、决策和控制的实时闭环，云端承载数据管理、场景编排、模型评测和版本协同，减少模块之间的重复改造。
01车载传感层 采集视觉、雷达、定位与车辆状态数据
02算法服务层 完成融合感知、预测规划与控制计算
03云端工程层 支持样本管理、仿真评测与版本追踪
算法验证
用分层测试记录软件变化
验证工作从单模块检查延伸至系统联调和道路场景复现，按照车辆类型、道路条件、天气光照与任务目标建立可回溯的测试记录。
极赛汽车AI智能驾驶方案测试链
每次模型或策略变更均对应输入数据、版本信息、测试场景和结果指标，便于研发人员定位差异来源。
- 模块级：输入输出边界与异常数据检查
- 闭环级：感知、规划、控制连续运行验证
- 场景级：路口、跟车、变道与障碍物回放
- 系统级：车载计算资源与接口联调记录
4层验证颗粒度
可追踪版本与样本记录
多条件道路与环境组合
软件接口
清晰的接口，让算法更容易接入车辆
根据现有电子电气架构和开发工具链梳理数据流、控制流与状态反馈，帮助研发团队明确接口责任、通信频率和故障处理边界。
感
传感器数据接入
支持对时间戳、坐标系、目标列表和原始数据进行统一管理，为融合感知提供稳定输入。
输入：目标 / 车道 / 定位 / 状态
策
决策规划服务
通过标准化任务状态和道路约束传递，让行为决策、轨迹规划与车辆控制保持信息一致。
输出：路径 / 速度 / 优先级 / 状态
控
车身控制协同
对接车辆执行器和底盘反馈，建立控制指令、响应状态及异常回传的工程闭环。
反馈：转角 / 加速度 / 制动 / 故障
技术咨询
为您的极赛汽车AI智能驾驶服务项目梳理技术路径
告诉我们车型、传感器配置或当前研发阶段，技术顾问将从接口集成、仿真验证、端云协同和数据闭环等方向提供针对性沟通。
车型适配评估接口与架构梳理测试方案交流