51Sim 4DGS闭环仿真架构，让基于真实数据的闭环仿真成为可能

随着行业从 L2++ 迈向 L3 量产，智能驾驶由局部算法走向端到端整体智能：算法复杂度上升、场景覆盖扩张、验证成本呈指数级增长。一套系统往往需要数百万公里实测才能收敛，而仿真可将这一过程加速一个数量级。

既有仿真技术仍沿用传统图形路线：场景制作成本高、结果置信度不足、效率受限，面对复杂与长尾场景覆盖存在先天短板。51Sim在技术领域不断创新突破，目前正基于海量真实数据构建高置信度仿真环境，实现从传统图形仿真到数据驱动的跨越。同时，通过引入了4DGS技术并构建了下一代分布式新架构的仿真体系和世界建模新范式，实现了实采场景的LogSim、WorldSim仿真一体化，让基于真实数据的闭环仿真成为可能。

拓展真实数据的丰富度与复用性

实采的LogSim数据虽无置信度的问题，但因缺乏可交互性和泛化性，无法完全满足端到端系统对数据丰富度的需求。同时由于不同车型的传感器配置、车身结构和摄像头视角存在较大差异，导致数据复用性差，重复采集带来高昂的时间成本。

51Sim基于4DGS构建的端到端LogSim仿真体系，可利用不同品牌、型号车辆及其他障碍物的资产，对原始资产进行替换，并确保替换资产与场景光照、阴影、反射等保持一致，以提升视觉真实感和仿真质量。同时利用扩散模型对轨迹实现泛化，并对新轨迹的细节进行补全，提高了合成图像的清晰度、真实感和感知一致性，确保轨迹泛化的合理性。

车型和轨迹泛化

针对数据利用率低的问题，还可通过改变摄像头位置、姿态、视场角、畸变、以及ISP后处理参数（色彩、亮度、噪声）等，对单一车型采集的数据进行进行全新视角的合成，将数据迁移到其他车型，提升数据的复用性，减少实际道路测试的成本和时间。

4DGS新视角合成

51Sim 4DGS闭环仿真体系在确保数据置信度的前提下，指数级地提升数据的泛化性和复用性，有效解决了端到端仿真测试的数据痛点。