2024年是汽車產業蓬勃發展的一年。汽車保有量的迅速攀升固然可喜可賀，然而伴隨而來的交通事故頻發、道路擁堵、停車困難、環境污染、能源消耗等現實問題日益凸顯，嚴重阻礙了汽車工業的持續健康發展。

　　據世界衛生組織最新統計，全世界范圍內每年由道路交通事故引發的人員死亡人數約有130萬人，造成的社會財產損失占大部分國家國內生產總值的3%。道路交通事故給個人、家庭和整個國家帶來巨大損失。

　　影響汽車行駛安全性的因素非常多，既有駕駛員的注意力分散、酒后駕車、駕駛技術等人為因素，也有汽車設計缺陷、行駛中突發故障等車輛因素，還有道路設施設計、交通流過載、監管不足、天氣條件等諸多環境因素。根據美國國家公路交通安全管理局的統計，由于人為因素而導致的道路交通事故在事故總數中的占比高達94%。

　　毫無疑問，駕駛員在交通系統中起主導作用，是導致交通事故發生的關鍵因素之一。以汽車智能化的方法來彌補駕駛員這一環節的不足，是解決汽車行駛安全性的重要途徑。智能汽車、車路協同、車聯網、出行智能化等新技術引起汽車行業的變革，推動現代交通運輸產業的發展。

　　近年來，我國加大了對智能汽車研發項目支持的力度。2015年國務院出臺了《中國制造2025》第一個十年制造強國戰略行動綱領，將智能網聯汽車劃分為：

　　這五個等級的劃分旨在依托人工智能、互聯網、大數據和云計算技術使車輛實現自動化、網聯化和智能化。在這一綱領發布后，國內誕生了一大批自主研發的自主駕駛汽車。

　　自動駕駛汽車技術是一項復雜的系統工程，主要由環境感知、規劃決策和控制執行三個技術模塊構成。

　　環境感知是自動駕駛汽車安全行駛最重要的一個環節，指通過自動駕駛汽車搭載的視覺相機、激光雷達、毫米波雷達等傳感器，感知周圍的道路環境并快速準確地獲取自身位置和周圍目標的類別、位置、尺寸和速度等信息，是自動駕駛汽車智能化體現的主要方面，也是汽車決策、安全、自主、可靠行駛的基礎和前提。

　　上述事故均是由于智能駕駛汽車環境感知失效導致。復雜交通環境依然是智能汽車面臨的最大挑戰，自動駕駛汽車邁向更高級別的決定性因素就是實現對復雜環境的全面認知。

　　自動駕駛汽車的傳感器，是影響智能駕駛汽車環境感知的重要因素。由于單一傳感器自身的固有局限，多傳感器融合成為實現復雜環境可靠感知的重要途徑，也是該領域的前沿技術方向。越來越多的汽車開始搭載多種環境感知傳感器。

　　不同傳感器各有優勢和局限性，無法在使用單傳感器的情況下實現自動駕駛汽車功能性和安全性的全面覆蓋，多傳感器融合具有必要性。

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　　根據上表可見，各類傳感器的設計原理和物理特性不同，對環境的描述方法和表現形式均不同，既存在工況適應性的較大差異，又存在耦合對應關系，如何實現各類傳感器的充分感知與有效融合是該研究方向的難點所在。數字樣機（Digital Prototyping）技術可為這一難題提供重要支持。

　　數字樣機指計算機虛擬空間中存在的與物理實體完全等價的信息模型，可以此為基礎，借助歷史數據、實時數據實現對物理實體的分析預測和改善優化。通過構建高精度的虛擬模型，用戶可以在開發早期階段模擬和測試不同傳感器的行為及其相互之間的交互作用。

　　基于仿真的數字樣機技術不僅有助于理解各傳感器在不同環境條件下的性能，還能評估其融合效果，從而優化整體系統的感知能力和響應速度，在產品實物樣機制造前實現功能驗證和性能優化，顯著降低研發成本和周期。

　　天目全數字實時仿真軟件SkyEye，是一款基于可視化建模的硬件行為級仿真平臺，支持用戶通過拖拽的方式對硬件進行行為級別的仿真和建模，可基于協同仿真平臺與其他仿真軟件聯合仿真，支持構建數字樣機。

　　基于SkyEye搭建的嵌入式系統虛擬化運行環境，工程師可不受物理硬件限制，隨時訪問目標系統，快速搭建虛擬硬件模型并提前進行開發、測試和驗證工作，實現高效率、高質量的軟件交付。SkyEye支持主流的嵌入式硬件平臺，可運行國內外主流的操作系統，對國產生態的支持尤為出色。通過利用基于LLVM的動態二進制翻譯技術，SkyEye可使虛擬處理器在典型的桌面計算機上運行速度達到2000MIPS以上。

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　　目前，SkyEye已支持與MATLAB/Simulink集成進行多領域協同仿真，可有效解決汽車多傳感器融合課題中多學科、多領域的系統協作問題。