
【虹科方案】 自動駕駛仿真混合渲染方案 – 3DGS 與NeRF高保真重建
虹科推出自動駕駛仿真混合渲染方案,融合 3DGS 實時潑濺與 NeRF 重建優勢,支援相機/LiDAR 多模態數據輸出與 HIL 硬件在環測試,有效消除域偏移與場景固化痛點。
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當下正是一個由數據驅動的偉大變革時代。從 ADAS 到 AD,每一次技術的躍遷都離不開海量道路數據的採集、標註與分析。以影像數據為例,它們是訓練與優化感知演算法、提升系統安全性的寶貴資源。
然而,當計劃將這些數據傳送至海外研發團隊時,「數據合規」這道難題便迎面而來。
對於任何一個有全球拓展計畫的車企或技術供應商而言,跨國研發與測試往往不可避免,例如驗證演算法在不同交通環境、氣候條件下的魯棒性。然而,真實世界影像數據在使用時,往往會捕捉到大量 個人身份資訊(PII),如行人面部特徵、清晰可辨的車牌號碼等。
這正是挑戰的核心所在。當數據跨境傳輸成為研發剛需時,企業即踏入全球隱私法規的「高風險區域」。
自歐盟《通用數據保護條例》(GDPR)樹立全球數據保護的里程碑後,隱私立法改革隨之在全球展開,中國《個人資訊保護法》(PIPL)便是其中的重要組成。雖然這些法規均以保障個人資訊為目標,但在 定義、原則及跨境規則 上存在差異,給全球車企帶來巨大挑戰。
以 GDPR 與 PIPL 為例:
數據定義範疇
GDPR 第四條:定義極為廣泛,凡「與已識別或可識別的自然人相關的任何資訊」,例如影像數據中的人臉、車牌號,均屬於此列。
PIPL 第四條:同樣範圍廣泛,但明確將「匿名化處理後的資訊」排除,為數據合規利用指明方向。
處理原則要求
GDPR 第五條:確立六大核心原則,首要為「合法、公平、透明」。
PIPL 第五條與第六條:強調「合法、正當、必要、誠信」及「最小化影響」原則。
跨境數據傳輸機制
GDPR 第五章:以「充分性認定」和標準合約條款(SCCs)為核心。
PIPL 第三十八條:採取「安全評估、認證、標準合約」三選一;第四十條更規定大規模數據處理者須經國家安全評估。
這種「一國一策」的格局,迫使車企必須精細化管理全球數據流。否則,不僅可能影響業務拓展,更可能面臨 巨額罰款與聲譽風險。在數據主權時代,擁抱合規並運用匿名化等前沿技術,已是企業生存與發展的必選項。
透過技術手段,若能將數據中的個人身份資訊徹底移除且不可逆,那麼這些數據便能合法自由地跨境流通,用於 AI 訓練與演算法分析。
但問題在於:如何同時保護隱私,又保留數據對研發的價值?
為此,虹科 Brighter AI 提出了一套業界領先的 AI 驅動匿名化解決方案。
精準模糊(Precision Blur)
自動識別影像/影片中的人臉與車牌。
僅針對核心區域處理,保留背景完整性。
為 AI 訓練、機器學習提供高品質數據基礎。
全身模糊(Full Body Blur)
進一步識別行人全身輪廓。
防止因姿態、服裝、紋身等間接資訊而被識別。
適合敏感場景:公共監控、校園測試等。
深度自然匿名化技術(DNAT)
利用生成式 AI,替換人臉與車牌為全新自然影像,而非傳統馬賽克遮蓋。
不可逆、真匿名:生成影像唯一且隨機,確保符合全球法規。
保留屬性:性別、種族、表情、配件(眼鏡等)依然保留。
AI 訓練友好:在目標檢測、語義分割等任務中,表現幾乎與原始數據一致。
全球數據法規的嚴格化與協同化已成大勢所趨。對於競逐自動駕駛的企業而言,將 數據合規 從「成本中心」轉化為「戰略優勢」,將成為制勝關鍵。
虹科 Brighter AI 憑藉靈活的部署模式(雲端、本地、邊緣計算)與生成式 AI 匿名化技術,為全球車企與供應商提供了一條 清晰、合規且具前瞻性的數據合規之路。

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