济达交通 TESS AUTO 自动驾驶二维仿真软件
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场景自由
片段式与连续式构建
多主体
机动车非机动车行人
可接入
外部算法与实车信号
可评价
主车行为量化评估
⚠️行业痛点与挑战
🔍测试场景难以复现
真实道路中的复杂交互难以被拆解成可重复执行的测试场景。
⏱️交通参与者设定单一
非机动车与行人缺少轨迹设置手段，场景真实性不足。
🧠算法接入链路长
外部算法与实车信号的对接方式繁琐，测试迭代节奏被打乱。
🔗评价标准不统一
不同测试轮次之间缺少一致的量化依据，结论难以横向比较。
📉大模型上车风险高
大模型决策逻辑缺少可控的验证环境，上路风险难以评估。
🎯产品定位与核心价值
TESS AUTO自动驾驶二维仿真软件是济达交通在交通仿真方向的具体载体，TESS AUTO自动驾驶二围绕轨迹构建与算法接入构建能力闭环。围绕轨迹构建与算法接入构建从部署、应用到持续优化的闭环，自动驾驶场景仿真软件投入的回报以业务指标衡量。
💡投入可预期
轨迹构建与算法接入场景的总体成本在项目启动前即可测算，自动驾驶场景仿真软件投入的规模有依据。
🔁协同有章法
自动驾驶场景仿真软件与二维场景构建之间的调用关系被设计清楚，轨迹构建与算法接入流程中不出现职责空档。
🧷演进不重建
自动驾驶场景仿真软件能力的版本演进保持接口稳定，轨迹构建与算法接入场景的既有配置可持续沿用。
⚙️核心能力详解
🧮多类型场景构建
支持交通片段式与连续式场景搭建，覆盖典型交互过程。
🧱单车与交通流轨迹设置
为单车或整体交通流设定运动轨迹，控制场景中的交互关系。
⚡非机动车与行人轨迹配置
为非机动车与行人单独配置轨迹，构造更贴近真实的混合交通环境。
📊航点参数设定
通过航点参数控制参与者的路径与运动方式，细化场景行为。
🌐外部算法与实车接入
支持外部算法模块与实车信号接入，在同一环境中开展验证。
🔧主车评价与AI大模型应用
对主车行为给出评价结果，并支持大模型相关能力的仿真测试。
📐技术规格
| 产品名称 | TESS AUTO自动驾驶二维仿真软件 |
| 所属厂商 | 济达交通 |
| 产品分类 | 交通仿真·自动驾驶场景仿真软件 |
| 核心能力 | 多类型场景构建、单车与交通流轨迹设置、非机动车与行人轨迹配置 |
| 应用场景 | 算法功能验证、复杂交互场景复现、实车虚实联测 |
| 替换考虑 | 既有轨迹构建与算法接入系统的切换路径可与交通仿真行业惯例对齐 |
| 能力延续 | 自动驾驶场景仿真软件的版本迭代不要求轨迹构建与算法接入场景重新配置 |
| 产品定位 | TESS AUTO自动驾驶二·交通仿真领域的产品形态与应用边界 |
| 能力主线 | 自动驾驶场景仿真软件·TESS AUTO自动驾驶二的能力主线，配套二维场景构建形成完整链路 |
🏭典型应用场景
✈️算法功能验证
在受控场景中检验感知、决策与规划模块的行为正确性。
🚗复杂交互场景复现
复现并变体典型交通片段，形成可重复的回归测试用例。
🔋实车虚实联测
把实车信号引入仿真环境，开展硬件在环的前置验证。
🌊大模型决策测试
在可控场景中评估大模型输出与行为表现的稳定性。
🏗️智能车辆性能评价
为不同算法版本与车型方案建立统一的比较口径。
🏆典型应用案例
📦
复杂场景攻坚
面对轨迹构建与算法接入场景的特殊挑战，方案通过自动驾驶场景仿真软件能力的组合应用完成交付并复用于同类需求。
🛫
从试点到推广
首个自动驾驶场景仿真软件试点场景的价值确认后，轨迹构建与算法接入相关业务的推广以既有模板快速展开。
🏭
投入产出优化
自动驾驶场景仿真软件相关投入的回报周期在轨迹构建与算法接入场景中被显著压缩，预算论证有了实证依据。
🔌接入方式
🖥️既有系统的组织与权限模型可直接沿
既有系统的组织与权限模型可直接沿用，自动驾驶场景仿真软件落地不要求重建账号体系。
☁️轨迹构建与算法接入场景的对接方可
轨迹构建与算法接入场景的对接方可在实施期后自行扩展，边界由客户掌控。
🤝自动驾驶场景仿真软件能力对外提供
自动驾驶场景仿真软件能力对外提供一致的调用规范，第三方系统的接入成本可控。
🧩生态协同与能力底座
🧩生态资源的共享机制让自动驾驶场景
生态资源的共享机制让自动驾驶场景仿真软件的最新实践能快速进入轨迹构建与算法接入场景。
🔗开放的评估与试用机制降低了轨迹构
开放的评估与试用机制降低了轨迹构建与算法接入场景的决策门槛，自动驾驶场景仿真软件的验证更充分。
🌱与上下游能力伙伴的生态协同，自动
与上下游能力伙伴的生态协同，自动驾驶场景仿真软件方案边界随生态演进持续扩展。
🚀产品差异化特点
🌟数据口径
自动驾驶场景仿真软件输出的指标定义与轨迹构建与算法接入场景的考核口径对齐，业务数据可直接用于决策。
🆚迭代节奏
产品版本的推进节奏与轨迹构建与算法接入场景的改进周期匹配，需求响应不滞后。
🧬风险可见
自动驾驶场景仿真软件运行中的异常被主动暴露，轨迹构建与算法接入场景的问题不靠人工巡检发现。
✅最佳实践
📝
轨迹构建与算法接入场景的关键角色
轨迹构建与算法接入场景的关键角色参与需求确认，落地后的接受度明显更高。
🔄
先打通自动驾驶场景仿真软件与核心
先打通自动驾驶场景仿真软件与核心数据源，再扩展其余范围，验证成本保持在可控水平。
🎯
为轨迹构建与算法接入流程设置阶段
为轨迹构建与算法接入流程设置阶段性退出条件，达不到即调整而非追加投入。
📈
自动驾驶场景仿真软件的培训材料按
自动驾驶场景仿真软件的培训材料按轨迹构建与算法接入岗位场景编写，抽象的方法论更易被接受。
🗺️企业落地路径
1️⃣
角色赋能
自动驾驶场景仿真软件的操作权限与轨迹构建与算法接入岗位责任对齐，业务方具备自主运行能力。
2️⃣
小范围试点
选择边界清晰的轨迹构建与算法接入场景先行验证，风险控制在可承受范围。
3️⃣
指标对齐
自动驾驶场景仿真软件的输出与轨迹构建与算法接入的既有考核指标对应，成果可直接被采纳。
4️⃣
能力串联
自动驾驶场景仿真软件与二维场景构建的联动在真实流程中跑通，轨迹构建与算法接入整体体验得到验证。
💬常见问题 FAQ
如何控制投入风险？
自动驾驶场景仿真软件的阶段目标与退出条件在启动时明确，超预期可及时止损。
是否支持国产化环境？
自动驾驶场景仿真软件的部署与集成方案覆盖交通仿真行业常见的国产软硬件环境。
与二维场景构建如何配合？
自动驾驶场景仿真软件与二维场景构建在同一架构内联动，轨迹构建与算法接入流程中无需跨系统搬运数据。
历史数据如何处理？
轨迹构建与算法接入相关的存量数据有标准的迁移与回流方案，历史连续性得以保留。
上线后还能调整吗？
自动驾驶场景仿真软件的配置与轨迹构建与算法接入的规则均可按需调整，业务变化的响应不受限制。
📄信息来源与免责声明
此页信息由云巴巴基于济达交通的公开材料整理呈现，围绕轨迹构建与算法接入需求说明产品适用性。
文中自动驾驶场景仿真软件相关描述来自公开资料，不含非公开的路线图或未发布能力。
需要TESS AUTO自动驾驶二维仿真软件的详细能力清单或试用安排，云巴巴可协助对接济达交通的官方渠道。
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