架构突破
空间占用网络Occupancy 3D重构算子全面升级
实现无图场景下对异形静止障碍物的几何体素精准预测,在同等车载功耗下感知有效辨识距离拓展至280米以上。
针对乘用车智驾量产标定痛点,J9APP提供纳秒级激光雷达与多目摄像头点云时间戳对齐、动力学在环仿真以及影子模式数据回流体系。无缝打通从真实极端路况挖掘到车载NPU部署全流程,帮助研发团队在安全受控的虚拟环境中加速长尾场景收敛,彻底解决复杂城市路况下的决策抖动难题。
围绕车载研发全生命周期构建,将高精数据采集、动力学建模、大规模云端仿真与片上推理打通为无缝协同的模块集群,赋能工程团队快速完成标定与验证。
架构突破
实现无图场景下对异形静止障碍物的几何体素精准预测,在同等车载功耗下感知有效辨识距离拓展至280米以上。
硬件在环
集成线控转向、制动与电子悬架真实执行器非线性响应模型,虚拟仿真闭环控制误差稳定在0.5%以内。
安全审计
车端边缘侧实时对关键敏感地理目标实施加密失真化编码,保障影子模式海量数据安全高效合规回流。
按研发流水线解耦交付,每一套件均附带严格的车规级接口定义与标准化开发文档,满足单点替换或整套系统无缝嫁接的需求。
针对实车下线前装检测与售后标定场景,自动化识别激光雷达、毫米波雷达与环视相机的安装几何偏差,支持手持标定靶与免标定无靶场路试自检双模式。
内建十万公里高保真数字路网,支持由实车影子模式回传触发的罕见突发险情一键反演。在云端分布式集群上并行运行千万级随机扰动仿真。
专为汽车算力芯片定制的异构图优化编译器,将Transformer及CNN感知规划一体化模型编译为高执行效率的硬件二进制微指令,彻底根除车端内存瓶颈。
从依赖实车堆叠路测到端到端数据闭环进化的质变,以清晰数据印证工程研发范式的跨越。
记录核心引擎从规则驱动基础模块进化至端到端世界模型的坚实工程足迹。
引入多模态世界模型端到端决策架构;集成对800万像素高动态感知相机与混合固态激光雷达联合硬件在环(HIL)微秒级时钟同步模拟器。
完成全国高速与城市快速路数字资产仿真导入,全面落地无图城市导航驾驶仿真功能,通过ASIL-D级工具链合规认证。
首次实现实车急刹与人工接管触发日志的毫秒级切片上传与云端数字孪生复现场景重建,极大降低Corner-case采集门槛。
确立整车空气动力学与轮胎非线性抓地力数学模型,完成核心渲染管线搭建并为首批行业客户量产交付。
J9注册原生支持从云端分布式超算中心、工程师工作站,到车端嵌入式微内核的全场景多端环境。
车端边缘实时控制执行,毫秒级调度低延时确定性保障。
Kernel 5.15+大规模并行仿真与海量数据标注清洗,弹性扩缩容算力编排。
Cloud Native Ready跨平台指令集深度指令内联,全速挖掘片上矩阵乘法硬件单元。
全面算力覆盖高保真三维图形交互界面,支持工程师实时挂载断点与点云探针。
Win / macOS / Ubuntu该车型全系标配高精激光雷达与双车载智能计算单元。在引入J9直营全套仿真闭环后,项目组在无图城市领航系统(NOA)开发周期中,成功将长尾变道决策错误率由千公里4.8次骤降至0.12次,节省实车路测试验经费逾千万元,如期达成量产节点交付。
来自头部主机厂底盘标定团队、Tier 1感知算法组与自动驾驶实验室的真实量产工程评价。
“在做城市NOA无保护左转与加塞交互标定时,J9集团的数字孪生回流让博弈策略迭代快了数倍,极端工况的复现精细度完全满足量产准入线。”
“异构编译器的算子融合效率令人惊喜。我们把占用网络移植到目标车规芯片时,显存带宽占用降低了将近一半,端到端延迟死死压制在4.8毫秒以内。”
“传感器无靶标在线自校准组件帮了我们大忙。整车售后维修后不再需要耗费几小时回专业光场重新标定,实车行驶几百米即可完成高精度自收敛。”
汇总主机厂与自动驾驶技术团队在仿真适配、芯片算力要求与合规部署时的常见关注点。
申请开通专属算法沙盒镜像,包含全功能传感器虚拟标定器、高吞吐推理编译器以及千万级Corner-case仿真场景库试用授权,加速整车智驾功能量产达标。
请填写您所在的整车工程机构或供应链研发信息,我们将于24小时内联系交付评估授权。