团队针对智驾具身极端环境预期功能安全难题、提出基于多模态大模型生态的智驾安全保障技术、类脑决策安全为核心多目标优化技术，研发智驾虚实融合仿真与实测平台。发表SCI论文50余篇，中科院1区及top期刊论文20余篇，专利40余项(美国/瑞典)，近三年转化2项。
应用于智能车辆安全苛求系统，实现车企安全分析与评估降本增效，缩短产品研发周期，极大提升产品预期功能安全，实现经济效益显著提升。为国产大模型技术及算力生态在智驾安全领域的示范应用提供关键方法论支持，实现领域技术交叉增益。三大核心技术优势应用价值展望构筑商业化技术壁垒加速大模型迭代效率提升主动安全性能海量原始数据（100TB）DS引擎自动挖掘Corner Case（10G）场景复杂度风险——传统方案——搭载DS引擎“白箱”可解释性轻量化与兼容性现有自动驾驶软件栈(Software Stack)DS-Uncertainty Engine
面议（具体合作方式与投资规模可联系洽谈）
构建智驾场景风险基因库，覆盖至少20个智驾场景。开发高质量预期功能安全分析数据集，实现单个不安全控制行为对应的致因场景数量提升至3.55个以上，相较于专家分析提升33.5%，单个控制行为识别的UCA数目提升至3.58个，提高分析的完整性和具体性。
超高强镁合金及其制备成形技术
技术茂
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