​AI融合智能驾驶仿真，「昇启科技」完成天使+轮融资

AI融合智能驾驶仿真，「昇启科技」完成天使+轮融资

文｜刘年华

编辑｜彭孝秋

36 氪获悉，自动驾驶仿真工业软件企业「昇启科技」完成天使 + 轮融资，投资方为华山资本。本轮融资将用于研发投入，打造更好的智能驾驶仿真产品。

提起自动驾驶，许多人都有一个疑惑：在中国，怎么应对千变万化的交通场景？从老头乐到电单车，各类尺寸不一的交通工具和各种规则之外的行为，给城乡道路添加了无数复杂的交通场景。要实现自动驾驶，就必须尽可能仿真和模拟这些场景。Transformer 模型到来和 AIGC 技术升级，给复杂交通场景仿真提供了更多可能性。

成立于 2022 年 8 月，昇启科技主要聚焦于将 AI 算法与仿真应用场景深度融合，帮助客户提升 AI 能力、建立一个完整的数据链。

昇启科技千行自动驾驶仿真平台 AI 交通流

四大产品，围绕智驾仿真

为了满足自动驾驶仿真多样化需求，昇启科技目前发布和规划四款相关产品，包括自动驾驶仿真平台、地图编辑平台、场景库编辑平台及 AI 训练平台。

自动驾驶仿真平台：仿真平台是昇启科技最初的核心产品，致力于提供全栈仿真功能，打造真实、高效的自动驾驶测试虚拟环境。这个平台包括地图构建、智能交通流、感决控模型、车辆动力学、V2X 通信、二次开发接口、性能评估等功能，为自动驾驶的研发提供端到端的模型开发路径。

地图编辑平台：为了应对客户地图数据的不完整性和格式问题，昇启科技决定推出了地图编辑平台，计划于 2024 年第一季度完成开发。该平台对标 SUMO netedit 和 Matlab RoadRunner，为客户提供地图绘制和编辑功能、路网功能组件、交通流和信控配置方案，帮助高效创建和修改地图数据，简化地图编辑工作流程。

场景库编辑平台：沉淀场景数据、挖掘数据价值是智驾企业核心壁垒。昇启科技计划于 2024 年第二季度上线场景库编辑平台，旨在通过数据挖掘和场景生成，丰富自动驾驶测试场景库。该平台支持自定义场景创建，有效地提升了自动驾驶系统的测试覆盖度和研发效率。

AI 训练平台：昇启科技预计在第四季度之前完成 AI 训练平台上线，平台专注于自动驾驶端到端模型训练，通以类脑学习和大模型技术赋能自动驾驶，突破专家规则型自动驾驶智能化瓶颈。

已上线仿真平台和即将上线的三个平台，将构成昇启科技核心产品线。

地图编辑平台，图片来源：昇启科技

主攻算法技术，强化数据壁垒

随着智能驾驶走过概念验证阶段，许多路线开始被证伪。

直通高阶自动驾驶的跨越式路线，由于短期无法验证，开始走向淘汰；以高精地图为代表的路线，由于成本高昂，也难以为继，业界开始逐渐抛弃；车路协同路线，由于道路业主方无法明确，构建标准很难统一，也无法被行业接受。

经过多轮验证，单车智能感知路线，开始得到行业认可，变成许多车企核心技术路线。

昇启科技 CEO 孙琪告诉 36 氪，要成功实现自动驾驶，需要有效整合算力、数据和算法这三个核心要素。

算力是最容易解决的问题，主要通过购买硬件资源如 CPU 和 GPU 来实现。对于数据而言，主机厂能够通过每年销售车辆收集到足够数据；但对于创业公司来说，数据可能是一个挑战，销售数量不足，就代表数据获取成本会很高。算法是最后一个也是最关键的要素，算力和数据都是为了提高算法质量，传统主机厂可能在这一方面相对较弱。

昇启科技通过其仿真工具和 AI 能力，帮助主机厂客户建立一个完整数据链，包括数据采集、上传、处理、增强，以及支持 AI 算法训练、模型优化和部署等环节。

在这一数据闭环中，昇启科技负责通过仿真技术增强数据和训练 AI 算法，以支持主机厂和其他客户完善整个自动驾驶系统。

图片来源：昇启科技

明确自身定位

围绕自动驾驶，昇启科技也明确了定位：Tier 2，或者最多 Tier 1.5 的角色，主要服务于有自动驾驶研发需求的客户，提供必要仿真技术和数据处理的工具和服务，不直接与量产供应商如博世或华为竞争。

孙琪表示，公司不会深入到量产和终端销售环节，但为了更好满足本地市场定制化需求，公司会提供贴身服务，以确保技术解决方案的实际应用，帮客户做一个满意的上车方案。

目前，昇启科技主要合作客户包括主机厂、政府与大型 B 端客户、科教机构等。

与主机厂研发合作是主要业务模式，通过项目论证（POC）来验证技术优势，提供从早期的功能验证到软件使用过程中的咨询支持，以及最终产品的打磨和迭代。

除此之外，部分地方政府也有示范区建设需求，如智慧交通和智慧城市项目。昇启科技针对具体的政府需求设计定制化开发，提供准入测试服务。

三大技术目标

2024 年，昇启科技设定了三大技术攻关点：

工程流程标准化：首要目标是优化其 AI 解决方案落地效率。当前，解决方案的测试和应用还停留在针对特定场景单点测试阶段。例如，与单个主机厂的合作测试成果，可能无法直接迁移到其他车企或城市，需要重新调整和标定参数。因此，今年目标是形成一套更标准化的工程流程，以加快项目从概念验证（POC）到实际部署的转换，目标是将流程周期从六个月缩短至一个月内，从而加强与主机厂的深度合作。

缩小仿真与现实差距（Reality GAP）：仿真技术的一个持续挑战是确保其真实性——即所谓 Reality GAP 问题。昇启科技致力于让仿真平台生成的数据能够尽可能地反映现实情况，减少仿真与实际应用之间的差距。目标是在仿真阶段解决绝大多数问题，确保技术在真实环境中的移植和应用时，能够最小化现实差距，提高仿真数据的应用价值。

完整的数据闭环建设：实现一个完整的项目落地，实现数据闭环。这包括从技术论证、定制化开发到产品交付和咨询服务的全过程。昇启科技希望通过这种合作模式，验证其技术解决方案有效性，实现与主机厂研发生态完整融合。

完成天使 + 轮融资后，昇启科技在 2024 年仍有一轮融资计划。孙琪表示，公司融资周期比较开放，不会绑定产品开发节奏，也欢迎有意愿的机构随时联系。

团队方面，昇启科技由清华大学国家重点实验室孵化，核心团队成员来自清华、北航、浙大、法国中央理工大学等高校，拥有十余年自动驾驶研究经验。