自动驾驶行业解决方案
基于激光点云的自动化Scan-to-BIM建模方案
以最低的成本为自动驾驶提供真实、高精度、可复用的三维仿真场景模型解决方案，从而加快算法训练、降低测试成本并提升落地效率。
自动驾驶行业痛点
场景建模
效率低成本高
自动驾驶所需测试环境复杂多样，传统建模依赖人工建模+现场测绘，效率低、周期长、人力成本高。
三维模型
精度与语义不足
现有点云建模成果往往缺乏丰富的语义信息（如车道、标识、信号灯等），难以支持自动驾驶行为逻辑仿真。
场景还原
与现实差异较大
建模成果难以准确还原道路宽度、坡度、交通设施布局，影响算法仿真训练的有效性与泛化能力。
大规模测试场景
缺乏高效生成机制
自动驾驶需海量长尾场景训练与验证，手工建模无法满足数量级需求，缺乏高效、自动化建模工具链。
产品流程
深度契合用户需求，构建体验优化闭环运转
业务价值
空间数据生产方式创新，兼顾精度、成本与体验
高效构建真实道路场景模型
通过三维激光点云扫描快速采集城市道路、园区、高速等复杂环境
实现毫米级精度的BIM模型重建，替代传统人工建模，大幅提升场景复原效率与精度。
实现毫米级精度的BIM模型重建，替代传统人工建模，大幅提升场景复原效率与精度。
降低建模成本与周期
借助自动化建模流程与智能识别技术
可实现批量、快速的道路与设施建模，显著降低测试环境建设的人力与时间成本。
可实现批量、快速的道路与设施建模，显著降低测试环境建设的人力与时间成本。
构建统一的数字测试资产库
将建好的BIM模型按标准格式统一管理
形成可复用的测试场景数据库，支持不同地区、不同系统间模型共享，提升数据资产价值与系统兼容性。
形成可复用的测试场景数据库，支持不同地区、不同系统间模型共享，提升数据资产价值与系统兼容性。
我们用AI和大模型为基建行业
提供高精度工程可用的数字化模型
提供高精度工程可用的数字化模型