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介绍一款基于世界模型和3DGS的自动驾驶数据合成仿真平台-GRD

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作者 | 李慢慢

编辑 | 李慢慢

出品 | 车路漫漫


2026年自动驾驶的核心痛点是什么?

2026年是高阶自动驾驶规模化商业化的关键之年,随着L3级智驾法规落地、车载世界模型与端到端大模型开始量产应用,行业正式进入模型驱动、高频迭代、合规落地的新阶段。L2+普及下探、L3城区及高速场景开放试点、L4无人业态加速落地,对全场景、高价值训练/测试数据的需求呈爆发式增长。

但传统实车路测模式的固有短板,在2026年量产迭代节奏下被彻底放大,成为智驾安全落地的核心瓶颈:其一,真实道路长尾高危场景数据极度稀缺,极端天气、突发路况、复杂路口等事故高发样本积累周期长、获取难度大,直接导致模型泛化能力不足、边缘场景失效频发;其二,真实数据采集成本高昂,依赖昂贵传感器阵列与专业路测团队,单小时有效数据成本达数万元,效率低下,无法匹配智驾模型周级迭代节奏;其三,行业数据合规监管持续收紧,真实路测含大量隐私与地理敏感信息,全流程存在泄露风险,大幅抬高了企业研发与运营合规成本。传统数据研发范式,已无法适配新时代智驾产业化发展需求。

1、来自仿真的解题思路

实车数据不够,仿真来凑。

自动驾驶仿真,不是一个新名词,从自动驾驶诞生之日开始,仿真就是其伴生物。仿真世界中,可随意仿真车辆动力学、交通参与者行为、天气、光照等,理论来讲可以生成海量的场景,从而挖掘出来各种corner case,测试甚至训练自动驾驶的算法。加速软件迭代,让未来快速到来,仿真技术是带着金钥匙出生的。

但,传统仿真技术的软肋逐渐凸显。

诚如《自动驾驶仿真,扯掉最后一块遮羞布,请直面置信度难题》一文所讲,传统自动驾驶仿真难以进行感知仿真而只能测试规控逻辑。感知仿真难,可以简单理解为各类传感器数据难以有效模拟出来,这导致仿真一直停留在“仅能测试规控”的局面。

备注:传统仿真也不是不能测感知,只是代价很大,需要更精细化的3D建模,更高规格的渲染引擎和显卡,甚至借助各类视频注入的硬件设备等,仿真本就为“降本增效”而生,如此强行仿真反而有些本末倒置了。

随着一站式端到端的出现,从感知到融合到规控整个被整合到了一个大模型中,已经无法再把局部的“规控”拆出来进行测试,端到端大模型的输入,变成了传感器数据,这一下就戳中了传统仿真“感知仿真难”的软肋。

来自时代新技术的解题思路。

所幸的是,随着技术的进步,涌现出Nerf、3DGS、4DGS、NuRec、世界模型等全新的仿真方式,有人把3DGS和传统仿真进行结合,也有人仅使用世界模型进行闭环仿真,然而今天想为大家介绍的,是一种把3DGS和世界模型进行结合的全新仿真方式,让我们一起来看看他们是怎么做的,以及效果怎样吧。

2、基于世界模型和3DGS的自动驾驶数据合成仿真平台-GRD

在2026年西洽会上,西部智联人工智能中心负责人刘虹葳发布了一款名为GRD的深度融合世界模型与3DGS重建技术的自动驾驶数据合成仿真平台。

GRD(Generate Real Driving)平台的核心破局思路是什么样的呢?

第一步:根据实车采集的数据(视频数据/点云数据/轨迹数据等)进行标准化处理后用来训练3DGS模型。由于实车采集到的数据存在很多遮挡,因此此处也会用到世界模型来补全遮挡信息。

第二步:实车数据先进行动态交通参与者和静态道路的分解,然后分别用于提取动态和静态的3D模型,这一部分是用世界模型来生成的。

第三步:依靠第二步生成的分割的动态3D模型和静态3D模型,以及交通参与者交互行为的泛化算法,可以组合出一系列泛化场景(此处仅作行为的泛化),由3DGS模型进行渲染输出(这里会用到第一步训练出来的3DGS模型),这里能输出各类传感器数据,如摄像头图像、激光点云、IMU数据等。这里主要可用于自动驾驶算法的闭环仿真测试。

第四步:第三步的输出的传感器数据,可以进一步通过世界模型对天气和光照等进行泛化,生成雨天/雪天/夜晚等场景的传感器数据,此数据可以用来训练自动驾驶的算法。

过程比较复杂,可以看看如下的技术原理图。

整体来看,平台具备高保真3D资产(世界模型生成,替代人工建模)、多模态数据一体(视频/点云/惯导同步输出)、实时闭环仿真(低延迟交互,实时状态更新)以及AI交通大模型(自动生成复杂交互的长尾场景)四大核心能力。

3、GRD的核心组件

围绕上述四大核心能力,GRD按数据流转的底层物理逻辑,系统构建三大核心组件。

核心组件一:AI数据处理系统

系统集成AI自动化的数据理解、切片、脱敏、分类管理工具链,自动高效将原始数据转化为高质量的标准化数据。可为客户提供一站式数据管理与后处理服务。

核心组件二:用于3D数字资产生成的世界模型底座

传统人工建模成本高昂且周期漫长。依托自研的世界模型底座与3DGS技术,GRD平台可对车端采集的真实视频进行智能化三维重建,批量生成标准化的3D数字资产,几何与视觉综合保真度超过90%。

这意味着,真实采集数据不再是一次性的训练素材,而是沉淀为企业级、可复用的核心数字资产。

核心组件三:基于世界模型的闭环仿真引擎

在数字资产之上,GRD构建了可交互、可约束的仿真验证体系。该引擎融合了多项关键技术:通过“多模态传感器模型”精准模拟雷达、摄像头、GPS、IMU等多源异构数据的物理特性;通过“交通场景模型”基于大模型驱动生成稀缺的复杂交互场景;通过“物理交互”模块支持精细路面还原。配合场景编辑器、行为泛化模块与仿真控制器,真正实现高置信度的实时闭环仿真。

有了底层的核心能力与组件支撑,GRD平台进一步面向自动驾驶研发全流程释放了更大的应用价值。

对于车企、自动驾驶研发机构和测试验证主体而言,GRD提供的不只是一个单一的数据仿真工具,而是致力于服务客户,共建“数据采集—数据处理—数据合成—场景仿真”的一站式AI数据闭环研发体系。

该体系以世界模型为中枢,打通了算法演进的四大关键环节。

这些丰富的落地案例共同指向一个核心价值:把真实采集中成本极高、难以覆盖的极端天气、特殊视角、复杂道路和长尾交互场景,成功转化为可重复生成、可控测试、可持续迭代的仿真数字资源。

由此,GRD真正完成了从数据到模型、从训练到验证的AI数据闭环体系建设。

4、GRD的优点是什么

作为一个自动驾驶仿真测试工程师,初步了解该平台的功能后,也来说下的一些看法(以下内容仅代表李慢慢本人的意见)。

1、将3DGS和世界模型的优点进行结合。

GRD算是我看到第一个将3DGS和世界模型两个前沿技术进行深度融合的一个能落地的产品了,也确实切中了端到端测试/训练的痛点。在我看来,3DGS的优势是能根据真实数据生成还原度很高的3D模型,然后进行确定性测试(人为可控,对于测试来讲多次测试的一致性非常重要),效率高可大规模测试;世界模型的优势是预测并生成极端场景(物理真实),效率低但可以针对性生成极端场景生成Corner Case制作训练集。测试的时候,3DGS为主世界模型为辅,训练的时候世界模型为主3DGS为辅,两者配合确实是个不错的思路。

2、产品化,易于植入数据闭环平台。
部署层面,GRD目前对外发布的是网页版(B/S架构,后期也可根据客户需求制定成“B/S+C/S”架构),这对于已有数据闭环云平台的企业来说,非常利于集成部署,快速增加云平台的数据合成能力。

3、 用AI测试AI、用AI训练AI,越用越好用。
智驾系统其实就是个大型的AI系统,现在能对这个AI系统进行训练或者测试的“3DGS+世界模型”的平台其实也是个AI组合,那么长远来讲,是可能打造一个真“数据闭环”的平台的,用AI训练AI,然后用AI测试AI,让系统自己成长;且长远来看,因为世界模型和3DGS本身可训练的基本属性,这套系统会随着数据的不断增加,会越来越好用。未来可期。

5、结尾

GRD平台紧扣2026年智驾数据资产化、高保真仿真、合规化量产的发展趋势,搭建起“多源数据采集回传 --> 自动化数据治理 --> 3DGS三维资产重建 --> 世界模型数据合成应用”的完整闭环链路。通过定制采集车与量产车影子模式高效回传数据,依托自动化工具链完成清洗、脱敏、标注、标准化处理,结合前沿3DGS三维重建与世界模型技术构建高精度仿真场景,实现数据资产封装、安全共享与批量合成,高效产出全覆盖、高保真、合规安全的场景数据,全面支撑高阶智驾算法训练与迭代测试,为自动驾驶规模化、低成本、合规化量产落地提供全新解决方案。

答卷已给,剩下的就是看实际应用落地来打分了,让我们拭目以待吧。

以上,本文完。

 

来源:车路漫漫
理论自动驾驶控制渲染试验人工智能
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2026-06-16
最近编辑:3月前
李慢慢
硕士 自动驾驶仿真工程师一枚
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系统布局汽车人工智能标准。推进汽车人工智能技术应用、平台架构及车用大模型能力评价等国家标准化指导性技术文件审查报批,加快汽车人工智能风险评估与治理、驾驶自动化相关人工智能模型评估与测试、汽车人工智能信息安全及数据安全、端到端模型通用开发框架等国家标准指导性技术文件研制,推进汽车人工智能智能化分级等标准立项,启动车用异构智能体通信技术等标准预研。 前瞻研究新形态汽车标准。积极响应国家战略性新兴产业发展规划,加快新形态汽车关键技术研发与标准体系构建。根据行业发展现状,围绕重点问题,优先解决新形态汽车产品在安全、电池、电机等关键领域的技术要求和测试方法等相关标准需求,推进新形态汽车术语和定义等国家标准化指导性技术文件研制进程。三、融通共赢,提升标准国际化工作效能(八)加强汽车技术法规协调。紧密跟踪联合国世界车辆法规协调组织(UN/WP.29)的国际法规发展趋势与战略动向,深度参与国际法规制定协调,持续推动自动驾驶系统、电动汽车安全、电动重型车辆车载电池耐久性等重点法规的制修订。组织开展多层次国际法规交流活动,持续优化专家队伍,持续提升我国在国际法规体系中的影响力和贡献度。(九)深度参与国际标准制定。积极参与国际标准化组织(ISO、IEC、ITU)及国际汽车工程师学会(SAE)等国际标准化活动,指导ISO/TC22、IEC/TC69、IEC/SyC 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