
【虹科動態】為何規則密集型業務更適合低程式碼:把決策邏輯從「寫死」變「可配置」
眾多規則密集型企業於數位轉型時,常面臨業務規則與底層程式綁死、調校流程繁瑣、跨系統邏輯難統一等痛點。低程式碼可將判斷邏輯轉為可視化配置,縮短規則迭代週期,釐清業務與IT分工。Decisions平台整合低程式碼環境與規則引擎,獨立搭建共用決策層,支援拖拉式規則管理、跨系統串接調用,兼顧營運彈性與IT治理監管需求。
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隨著全球汽車產業向智能化轉型,東南亞新興電動車 (EV) 品牌在加速佈局全球市場的同時,正面臨前所未有的技術准入挑戰。特別是進軍歐洲 (Euro NCAP) 與北美市場時,功能安全 (Functional Safety) 已成為不可逾越的硬性指標。
對於追求快速擴張的新興車企而言,構建符合國際標準的驗證體系不僅耗時巨大,且合規成本極高。如何在確保產品安全性的前提下,快速通過國際認證並縮短上市時間 (Time-to-Market),已成為出海成功的關鍵。
aiSim 是目前全球唯一獲得 ISO 26262 ASIL-D 級別認證的端到端自動駕駛模擬仿真軟件。這意味著該平台不僅能生成高保真數據,其驗證邏輯與輸出報告本身即具備法律效力。
aiSim 確保在相同的輸入條件下,無論運行多少次,輸出結果均完全一致。這對於精確定位自動駕駛系統中的極端場景 (Corner Cases) 至關重要,亦是符合 ASIL-D 認證要求的技術基石。
系統深度模擬傳感器的物理反饋(如雷達散射截面、激光雷達波束),支持對東南亞常見的強降雨、霧霾等極端氣候進行精確建模,全面驗證感知算法的魯棒性。
利用領先的 3DGS 技術,aiSim 能夠將現實採集的原始數據快速轉化為可交互的仿真場景,使車企能低成本復現複雜的城市交通環境。
為替代繁瑣且成本高昂的現場路測,aiSim 提供標準化的驗證流程,協助車企實現全球化部署:
在智能化的下半場,車企的競爭力將由「製造能力」轉向「驗證與合規能力」。aiSim 憑藉其 ISO 26262 ASIL-D 認證資質,將成為東南亞品牌進軍全球市場、建立國際信任的強大基石。

眾多規則密集型企業於數位轉型時,常面臨業務規則與底層程式綁死、調校流程繁瑣、跨系統邏輯難統一等痛點。低程式碼可將判斷邏輯轉為可視化配置,縮短規則迭代週期,釐清業務與IT分工。Decisions平台整合低程式碼環境與規則引擎,獨立搭建共用決策層,支援拖拉式規則管理、跨系統串接調用,兼顧營運彈性與IT治理監管需求。

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