行业趋势与核心观点 - 行业领袖黄仁勋将自动驾驶定义为Physical AI的第一个大规模主流市场，并明确指出拐点正在当下发生，未来十年世界上相当大比例的汽车将进入高度自动化阶段[1] - 智能驾驶被视为物理AI率先进入真实世界并走向规模化落地的起点，其核心挑战在于验证AI在真实环境、物理约束及人类行为中是否安全、可控、可信[1] - 在物理AI时代，Driver-in-the-Loop因其能系统性地将驾驶员变量引入验证闭环，以解决真实使用状态下的安全问题而重新受到重视[1] DIL技术定位与价值 - DIL在智能驾驶研发中的核心价值并非简单的“模拟驾驶”，而在于系统性地将驾驶员引入仿真与验证闭环，以评估人、车、系统高度耦合下的整体安全性、可控性、可信性与易用性[3] - 相比传统仿真或道路测试，DIL能在可控安全环境中复现高风险、低频次复杂场景，通过驾驶员真实操作交互，验证接管策略、HMI提示及驾驶员反应，并采集可量化行为与生理数据用于系统迭代[3] - 新一代DIL解决方案是连接算法验证、系统工程与真实用户行为的关键桥梁，是智能驾驶从“功能可用”迈向“系统可信”的必经环节[5] 公司DIL解决方案的差异化优势 - 公司构建了完整的闭环验证体系，其核心差异在于从系统设计之初就面向工程闭环与量产验证，方案已通过数十家主机厂、Tier1、高校及科研机构的验证[6] - 提供硬件、软件、内容一站式交付的DIL系统，将驾驶模拟硬件、SimOne仿真平台与可复用场景数据统一，避免了多系统拼接问题，提升了稳定性、工程效率及测试结果的一致性与可复现性[8] - 具备高可控场景编辑与更新能力，工程人员可通过参数化方式灵活调整道路、交通流、环境及触发逻辑，快速响应测试需求，实现场景的可持续演进与低成本维护[10] - 系统以超高稳定性和耐用性为核心设计目标，采用定制化工业级硬件，优化以适应长期高强度工程使用，确保在复杂条件下保持稳定运行，可作为长期工程基础设施支撑研发与量产验证[11][12] 公司DIL解决方案的应用场景 - 应用于美系车企的智能座舱设计，通过高精度6轴驾驶模拟器与SimOne平台构建人机交互快速验证体系，支持设计师高效迭代方案，实现从场景仿真到控制闭环的全流程验证，显著提升研发效率[13] - 为高校构建多车智能实训实验室，包含驾驶模拟器、环幕等设备，让学生通过实操学习虚拟仿真与DIL测试原理，并直观感受自动驾驶算法接入后的车辆运行状态与体感[14] - 帮助上海汽检搭建国内首个集机动车驾驶员、非机动车驾驶员及行人在环于一体的多车互动在环仿真测试系统，包含多自由度模拟器、大型环幕视景系统及动作捕捉设备[16]