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?；A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。