▍文章来源于 康谋自动驾驶 点击下方 卡片 ，关注" 康谋自动驾驶 " 公众号 获取更多自动驾驶资讯 随着自动驾驶技术的日益升级，以UniAD、FSD V12为代表的" 端到端 "架构正重构行业格局。这一架构试图通过 单一 神经网络 直接建立从 传感器输入 到 车辆控制 的映射，从而突破传统模块化累积误差的局限。 然而 端到端模型 对数据分布的 广度 与 深度 均有着高要求，尤其是对缺乏归纳偏置的 Transformer架构 而言，" 数据 规模 "与" 场景覆盖度 "可谓直接决定了 模型上限 。 现实路测数据 面临极端的 长尾工况 数据局限，如实车采集" 采不到、标不准、测不起、太危险 "。在此背景下，" 虚拟 数据集 "成为了大家关注的热点，通过构建涵盖极端天气、复杂交互及事故场景的高保真虚拟数据，我们不仅能够以 低成本、高效率 的方式生成 海量带标签的样本 ，更能为端到端模型提供 闭环训练环境 。虚拟数据集已不再是现实数 据的简单补充，而是训练 高阶端到端模型 不可或缺的一环。 为满足自动驾驶算法对 高质量数据资产 的迫切需求，并有效应对真实路测的局限，本文将全面阐述 高 保真虚拟数据 集SimData ...