【虹科方案】AI Agent 落地實錄:六大行業企業級部署與底層基礎設施邏輯
深度剖析企業如何從單次 LLM API 呼叫跨越至自主 Agentic 系統。本文整理零售、金融等六大行業的 AI Agent 生產環境部署實例,並解構高併發、跨互動記憶(Memory Infrastructure)與分散式狀態持久化等底層基礎設施邏輯。
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全球知名的模擬與驗證方案供應商 dSPACE,成功透過 GNSS 模擬器構建了一套基於 GNSS 的駕駛功能 HIL(Hardware-in-the-Loop)仿真系統。此系統可廣泛應用於自動駕駛、車聯網(V2X)、智慧座艙等汽車領域場景,並具備高度靈活性與多功能性,適用於各類複雜測試環境。
dSPACE 是在模擬與驗證領域具有全球影響力的企業,同時也是航空航天與國防領域的創新先驅。其產品組合完整覆蓋從概念設計到量產支持的全開發鏈,可應用於自動駕駛、電動車、電機、電池管理系統、燃料電池、功率電子、充電基礎設施等領域。
dSPACE 亦提供多類型模擬模型,完整支援從功能開發到 ECU 測試的全階段開發需求。
在自動駕駛中,GNSS 信號的重要性在於能提供精準、可靠與穩定的定位資訊。不論是 V2X 通信或自動駕駛功能驗證,各項核心應用都仰賴衛星支援的定位能力。
然而,不同 GNSS 系統的可用性差異巨大,同時 GNSS 訊號品質也容易受到地形環境(如城市峽谷、高架橋、密集建築)影響。此外,GNSS 訊號亦可能遭遇無意干擾、惡意干擾或欺騙攻擊。
為確保應用在日常場景中的穩健性與可靠性,必須仰賴性能更強且穩定的 GNSS 模擬器。
整套系統主要由以下部分組成:
在此方案中,HIL 模擬器可指定 3D 行駛軌跡與相關場景,並將位置信息(經度、緯度、海拔)、三軸速度、三軸加速度與加加速度等資料輸出。可選用 ASM 模組獲取三軸角速度等姿態資訊,並將各項數據即時傳送至 GNSS 模擬器,再由模擬器將其以 RF 信號回饋至待測設備。
在 GNSS 仿真過程中,可即時觀測模擬器輸出與待測件接收的 GNSS 數據,並可查看定位誤差、比較仿真座標等表現。透過即時監測 GNSS 模擬器與 DUT(Device Under Test)之間的互動資訊,能更準確評估定位演算法與 GNSS 模組在不同環境中的性能。
透過此方式,GNSS 模組可完全接入 HIL 的 3D 仿真場景之中,使其能在實驗室環境下完成多種複雜環境與工況測試。無需大量道路實測,即可模擬多樣化路況與環境變化,大幅提升測試效率,同時提供更多可量化數據佐證,用於性能優化與演算法調整。
透過 GNSS 模擬器,可實現高精度的地理位置模擬與衛星訊號生成。當 GNSS 信號發生器整合至 dSPACE ASM 模型後,系統可自動選擇預設 GNSS 測試場景並控制信號發生器。
在典型的自動駕駛測試中,起始位置、日期、行駛路線與駕駛操作等均可在 ASM 模型中參數化設定,並可選擇各類 GNSS 星座(GPS、Galileo、GLONASS、北斗等)及信號衰減模式。HIL 模擬器會持續將車輛位置資料傳送至信號發生器,後者依據場景生成模擬信號,並以真實 RF 信號形式輸出給待測 GNSS 裝置。
透過此完整流程,可完整重建 GNSS 模組在各類複雜場景下的定位狀態、誤差行為與性能極限,有效支持自動駕駛感知定位測試的快速驗證。
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