“数据采集-数据处理-仿真训练”
闭环工具链。
封面来源｜企业供图
硬氪获悉，安徽深信科创信息技术有限公司（以下简称“深信科创”）近日完成A轮融资，由合肥高投领投，合肥创新投、安徽省创投、科大硅谷基金、青岛西海岸人才生态产业集团跟投，帕累托森林担任独家融资财务顾问。所融资金将用于合成数据生成技术、持续学习框架及世界模型的研发，加快在自动驾驶、工业场景与具身机器人领域的应用。此前，“深信科创”已完成四轮融资。
“深信科创”成立于2019年，由2000年图灵奖得主姚期智院士孵化，总部位于合肥高新区。公司专注“数据采集-数据处理-仿真训练”闭环工具链，推出数据采集系统Oasis Rover、数据平台Oasis Data、仿真系统Oasis Sim三大核心产品，服务自动驾驶、机器人及工业数字孪生三大场景。
“深信科创”客户演示场景（图源/企业）
工信部《智能网联汽车准入与上路通行试点》要求L3+车型完成1000万公里等效测试。传统人工建模100万公里需6个月，成本高昂且极端场景覆盖率不足。同时，核电、港口等工业场景也面临数字孪生精度低、跨场景适配成本高的痛点。
创始人杨子江告诉硬氪，AI训练中人工标注的人类数据与合成数据的价值需要重新审视。长期以来，人工标注的人类数据被广泛用于AI训练，存在一定局限：一是AI训练对数据的需求快速增长，人工标注效率难以匹配；二是人工标注成本较高，且数据量增加时，标注质量可能因多种因素下降。
“未来AI训练数据组合将从目前‘99%真实数据+1%合成数据’范式转向‘1%真实数据牵引+99%合成数据主导’范式，合成数据将包含人类已有数据中未涵盖但有价值且符合人类行为规律的内容”，杨子江介绍。
“深信科创”的核心技术主要体现在持续学习框架与世界模型两方面。持续学习框架通过“真实数据种子→多智能体动态对抗→自主泛化迭代”的闭环，实现场景的真实性、挑战性与多样性。其依赖Oasis Rover设备采集相关时序数据，将仿真环境中的元素建模为“对抗智能体”进行动态博弈，并能自主生成海量泛化场景，场景难度可随算法性能调整。
“深信科创”对抗仿真技术（图源/企业）
世界模型融合多种技术，构建“几何-物理-语义”一致的数字孪生系统，包括环境动态建模、多智能体交互预测及虚实融合校准等环节。杨子江介绍，“正是基于我们的核心技术，在与某头部汽车公司的合作中，基于上述技术的合成数据使自动驾驶算法测试效率提升了210万倍。”
目前，“深信科创”的合成数据技术已在多个领域得到验证：在自动驾驶领域，覆盖了传统路测难以触及的场景；在工业场景，可模拟设备老化与故障演化，提升调度算法效率；在机器人领域，复用相关技术模拟物理交互，拓展了应用场景。
去年，“深信科创”的营收成倍增长，其高保真仿真与合成数据软件产品是主要创收产品，客户以车企和研究院所为主，已与10余家头部车企与工业企业达成合作。预计今年在去年基础上实现数倍增长目标。
目前，“深信科创”现有团队80人，其中研发团队10%是美国宾夕法尼亚大学、加州大学洛杉矶分校等海外顶级名校博士。核心成员多具备计算机、物理学等相关专业背景，在自动驾驶、人工智能、仿真建模等领域拥有深厚积累。创始人兼CEO杨子江为美国宾夕法尼亚大学博士，现任中科大教授，发表数十篇CCF A 类论文，担任IEEE自动驾驶标准组副主席。顾问团队包括Moshe Vardi院士等，形成“产学研”结合的研发体系。
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