aiSim 作為通過ISO 26262 ASIL-D認證的自動駕駛仿真平臺，搭載自研aiSim AIR確定性仿真引擎，提供物理級傳感器仿真、高精度環境模擬與多模態感知數據輸出，覆蓋 SIL/HiL 全流程測試，是 ADAS / 自動駕駛研發與驗證的核心工具，更能助力主機廠獲取L3準入資質！

下面為您逐一介紹！

在 aiSim 5.11.0 中，我們引入了動態落葉效果，落葉會受重力、風力以及路過車輛氣流的影響，實時出現在攝像頭和激光雷達傳感器中，讓秋季道路場景更加逼真。

同時，新的色調映射器能夠模擬人眼視覺系統對亮度的感知能力，特別適合分析車輛前照燈的照明表現。

在交通邏輯層面，OpenSCENARIO 的支持得到增強，DistanceCondition 新增了 freespace 參數，使動作觸發基于物體之間的實際間隙而非中心點，并且支持縱向與橫向距離測量，讓安全檢測更加貼近真實駕駛判斷。

aiSim Web 的傳感器編輯能力大幅增強。用戶可從庫存中選擇預設構建傳感器配置，添加的傳感器會在可視窗口中實時顯示并支持參數編輯。傳感器配置現已成為項目的一部分，支持導入導出。大規模測試工作區中，可通過 Exporter Executor 生成并下載攝像頭、雷達等核心傳感器的數據。此外，aiSim Web 新增了輕量版部署包，適合快速評估。

aiSim Web 傳感器編輯器更新

地圖編輯方面，神經渲染的GS地圖支持從本地導入，兼容編輯、烘焙和仿真。用戶可上傳 GLB 格式的自定義 3D 資產，像原生資產一樣使用。內容瀏覽器也得到優化，資產信息增加了語義標簽、包圍盒和三角面數等詳情。

自適應泛化功能現支持創建自定義指標。aiFab Web 還增加了約束迭代、整型/浮點型參數支持、貝葉斯優化診斷圖、資源顏色標記、關鍵值紅色高亮等功能。

aiFab 工作空間在運行四次迭代后

aiSim 內容瀏覽器用戶體驗更新

其他工具改進包括：車輛燈光節點可重定位并實時預覽；視場角調整同步影響預覽面板；自車燈光節點支持一鍵開關；表達式支持在 Scenario Context 中計算；外部控制器目錄可直接加載。

資產庫新增了大量內容。動物模型包括德國牧羊犬、狍鹿（雄/雌）、馬鹿（雄）和赤狐，每種動物帶有不同移動速度。

新的森林和城市動物模型

車輛模型新增 UD Trucks Quon GW Quester 2022（帶箱體和不帶箱體）、Hyundai Ioniq 5 XRT 2025 和 Kia EV4 Fastback 2025。

同時新增了建筑、建筑元素、道具、交通標志及行人模型。

內容管線方面，新增從 GeoPackage 自動創建 OpenDRIVE 地圖的管線。Atlas CLI 現支持將 OpenDRIVE 導出為 glTF 文件，也支持從 glTF 導入自定義資產。車輛動力學資產創建工具可一鍵生成動力學數據。基礎地圖 GeoPackage 已統一圖層，RoadModel API 新增路徑導航查詢和 GetTrafficLights 支持。

地圖庫新增了洛杉磯 La Canada Flintridge、Culver City、圣地亞哥鐵路道口、Steyr 環島、環形測試跑道，以及裝飾版 West Valley North 地圖。

裝飾版 West Valley North 地圖

車輛外部的 IES 燈現在以平滑的漸變，消除了突兀銳利的邊緣。這一變化帶來了更真實的照明效果和自然的前燈外觀，同時保持了性能不變。

更平滑的默認 IES 大燈衰減

光線追蹤相機現支持自陰影開關。相機曝光新增ManualFromLuminanceRange 類型，基于配置的亮度范圍重新映射 RGB 值。光柵化管線進行了多項優化，包括增強排序和可選的網格著色 GPU 管線。異步執行能力也有所提升。

雷達傳感器方面，PLY 輸出新增 segmentation_id 字段。AdvancedRadarRaytracer 支持異步讀取，新增目標丟棄率參數和噪聲目標點生成選項。

車輛動力學方面，調整了 Jeep Grand Cherokee 以支持 AEB 場景。新增僅包含高斯潑濺地圖相關場景的數據工具鏈。引擎配置新增 enable_ray_query 參數，控制 GPU 光線查詢功能開關。