新闻中心

行业洞察，前沿信息与公司发展资讯

自动驾驶车辆从实验室走向城市道路，仅搭载传感器远远不够。面对复杂路况与各类突发工况，需要经过大量仿真推演与硬件闭环验证，反复打磨感知、决策、控制全链路逻辑，才能保障行车安全。

锐昕普自动驾驶模拟演示系统，以智昕・IRC-H1000 AI 边缘智算盒子为核心，还原实车运行机制，直观呈现自动驾驶 “大脑” 感知、判断、路径规划的全过程，为算法调试、功能验证、车路协同方案预演提供有力支撑。

一、实时本地运算构建智驾安全底座

模拟演示系统中完整复刻智能驾驶车辆座舱运行环境，整套方案的核心载体是锐昕普智昕・IRC‑H1000 边缘智算盒子。硬件基于 NVIDIA AGX 平台构建，具备275 TOPS AI 算力，在整套应用体系中充当智能驾驶控制器，承担起整车的 “大脑” 角色。

屏幕上的激光雷达点云、目标感知框与实时更新的行驶路径，都不是预录素材，而是 IRC‑H1000 实时运算输出的结果。感知融合、目标识别、路径规划、决策响应，整条自动驾驶业务链路在车端本地闭环运行，计算无需依赖云端。时延是自动驾驶的安全红线：道路工况瞬息万变，突发状况留给系统的反应时间仅数百毫秒。数据上云再回传的模式，会受网络波动、传输延迟影响，无法满足刹车、避让这类高时效动作的要求。本地闭环算力，才能保障稳定可控的低时延，消除网络不确定因素，保障行车安全。

系统搭配同步可视化服务器，实现车端与显示端双向实时联动。一端还原车内第一视角行驶画面，模拟实车驾乘感知；另一端输出全局俯视路线视图。车辆位置、识别到的机动车、非机动车与行人、系统规划的行驶轨迹，全部实现毫秒级同步。

看得见车辆如何行驶，更能读懂自动驾驶系统如何思考决策，把原本底层看不见的算法逻辑，转化为可观测、可调试的可视化信息，极大方便研发人员开展算法迭代与功能验证。

车载、路侧两大业务场景复用同一套智昕· IRC‑H1000 硬件算力平台。统一的硬件底座，既可以用于单车自动驾驶算法验证，也可以完成车‑路交互业务的仿真预演，有效降低方案开发、测试、落地的综合成本，为智慧路口、车路协同项目提供软硬一体的验证手段。