在自动驾驶系统中，激光雷达对环境实时建模，帮助车辆定位导航。在自动驾驶测试验证中，将激光雷达捕捉的关键场景导入仿真平台，可以开发和验证算法。
要实现这些功能，离不开对激光雷达点云数据的处理和挖掘，这也是亮道智能创立至今的核心积累。
最近，我们将这项能力运用到了激光雷达数字化应用领域。
6月初，亮道智能参与的欧盟项目“ASIMOV”正式启动，服务人工智能及数字化工厂方面的科研决策。
这是一个为期3年的跨国项目，由德国、芬兰、荷兰3个国家16个成员单位参与，支持总额约1600万欧元。
其中德国的项目由德国联邦教育及研究部BMBF资助，亮道智能也是承接方之一。
ASIMOV的关注方向是人工智能与数字孪生在智能工业中的应用。
简单来说，数字孪生是物理世界的“拷贝”。在智能制造领域，生产者可以在数字孪生中对产品、生产过程甚至整个工厂进行虚拟仿真，模拟修改零部件、验证流程是否可行、预测故障产生等，最后反馈到物理现实中。
信息物理系统（CPS）用来管理物理世界和数字孪生系统之间的数据流通、智能交互和决策控制……AI算法让CPS能够部分代替人工，有条不紊的工作，从而提高产品研发、制造的生产效率。
ASIMOV项目的主要目标，就是通过创建物理逼真的数字孪生，并使用它们训练用于CPS控制的AI 算法，来帮助提高 CPS 的自主性和自我优化。
在整个项目中，亮道智能主要承担两方面的工作：创建数字孪生，建立工具车辆，车间及矿场等智能生产综合环境模型；基于人工智能技术与仿真模拟，优化生产及工艺流程。 其亮点在于，亮道智能将基于自身对激光雷达的理解，通过协同感知对物理环境进行数字化建模。我们将使用车端及场地端的多激光雷达融合感知技术，进一步挖掘激光雷达采集获得的数据，将其整合到数字孪生中。
最终，ASIMOV项目会通过智能生产的应用案例落地展示，亮道智能在项目中形成的创建验证数字孪生的方法、流程和工具，将有望在车间、矿场、封闭园区等生产场景中发挥作用。通过与VTT Technical Research 和TNO 的合作，亮道智能也将进一步在北欧拓展业务。
