SIMULATION FIRST
仿真先行
在本体打样和大规模真机数采完成前，算法团队即可并行启动训练与验证。
- 本体数字孪生将硬件结构、动力学、传感器与业务约束沉淀为可复用资产。
- 场景与工况生成围绕目标任务批量编排正常、边界与长尾条件。
- 合成数据生产自动采集、标注、质检并形成可追踪的数据版本。
News
AI-Native Simulation Infrastructure
构建自主AI新基座
为客户提供一流仿真Agent解决方案，助力算法预研，数据管理，模型评测，客户交付演示，低成本获取高价值服务，与真机回灌数据协同进化。
核心价值
让数据飞轮在真机到位前先转起来
仿真数据不是为了替代真机数据，而是提前建立场景、数据、评测和调参管线。真机数据到位后直接进入同一闭环，持续校准仿真并驱动下一轮定向生成。
REAL-WORLD SYNC
真机协同
真实部署产生的一手数据用于校准分布、复现失败并提高下一轮数据价值。
- 真机数据回灌接入客户现场样本、系统日志与模型失败案例。
- 校准与场景重建对齐传感器特性和环境分布，把问题还原为可复现实验。
- 定向数据再生成针对算法缺陷生成训练集，并回到同一套评测基线验证。
SHARED PIPELINE
一套管线，贯穿产品全生命周期
仿真与真机共享数据规范、场景定义、版本追踪和评测标准，减少重复建设与阶段切换成本。
仿真先行真机协同
- 场景定义01
- 数据治理02
- 闭环评测03
- Agent 调参04
解决方案架构
一套贯穿数据、训练与评测的仿真基础设施
以 AI Native 仿真为锚点，把物理环境、融合数据、控制回路评测与部署前决策预演组织为可部署、可复用的研发系统。
01
02
03
04
决策仿真平台
在真实部署前预演智能体集群作业能力
神太再现正在建设的升级版 AI 数字孪生，面向无人机、自动驾驶与具身智能，复现环境、本体、智能体角色、策略、协同关系与任务约束，让智能体集群在闭环中运行、测试和评估，并将失败 rollout 与反事实轨迹回收为后训练数据。
- 场景构建
- 动态数字孪生
- 闭环评测
- 反事实数据
- 后训练适配
客户用例
算法研究场景的仿真需求矩阵
统一梳理 VLA、感知、SLAM、RL 运控、世界模型与 FSD 研发 pipeline 对环境、数据、真值和闭环评测的差异化需求。
从算法目标反推仿真环境、传感器、数据真值、评测协议与真机回灌路径，形成可直接用于方案澄清的需求模板。
- VLA
- 感知
- SLAM
- RL 运控
- 世界模型
- FSD
查看需求矩阵
关于我们
为什么选择神太再现
我们不只交付一次性的仿真工具，而是与客户共同搭建可复现、可持续回归、能够长期演进的 AI 自主研发基础设施。
AI-Native 仿真
从物理世界、场景生成到数据采集与任务调度，能力均以 Agent 可理解、可调用、可组合的方式构建，让仿真真正进入研发流程。
控制论闭环
将决策、规划、控制、被控对象、传感器和环境组织成可替换的闭环角色，使模块更新可以持续回归、对比和自动判分。
FDE 深度交付
深入客户真实研发链条，把非标场景、设备模型、数据管线和评测流程沉淀为可复用的工程模块，而不是交付后即停止演进。
安全与长期演进
支持企业内网、本地 GPU 集群、私有云与混合云部署，在保护数据和算法资产的同时保留弹性算力与长期迭代能力，让研发经验与真机反馈持续沉淀在客户组织内部。
把单向研发链变成持续进化的闭环
从新产品立项、上线后 OTA 到客户现场长尾问题，选择您当前所在的研发阶段，我们将据此评估仿真、数据与评测方案。
建议附上本体类型、传感器配置、当前算法阶段与最希望解决的研发瓶颈