本项目致力于解决人工智能训练中的"数据饥渴"与"长尾场景"问题。通过PCG（程序化内容生成）技术，我们构建了一个可无限扩展、物理真实、语义丰富的虚拟世界生成引擎，为 AI 模型提供源源不断的训练数据。
PCG+DCC 管线优势
1. 范式转变：从单点制作到流程化生产
PCG+DCC 并非对传统美术管线的工具替代，而是对传统生产逻辑的重构，实现生产流程的范式级转变。
传统管线的核心是单个模型的制作，而PCG+DCC 的核心是构建标准化、可复用的生产流程，模型只是流程输出的产物。
传统管线：一次投入 → 产出单个模型。单位资产的人工与时间成本基本固定，总成本随数量线性累加，量产规模越大、总投入越高。
PCG+DCC 管线：一次流程搭建 → 触发即可批量产出符合统一标准的资产。管线是一次性投入，新增资产的边际成本趋近于 0，单位成本随产量持续下降——量产规模越大，相对传统逐个建模的差距越呈数量级扩大。
下面把这种「边际成本趋近 0」的差异落到具体维度（以比值 / 趋势表达，不编造绝对工时）：
| 维度 | 传统逐个建模 | 我们的方案（PCG+DCC） |
|---|---|---|
| 新增资产成本 | 随数量线性累加、单位成本固定 | 一次建管线，新增资产边际成本趋近于 0 |
| 量产规模效应 | 规模越大、总投入越高 | 规模越大、单位成本越低（数量级优势） |
| 批量改工况（季节 / 天气 / 材质） | 逐个资产手动返工 | 改参数一键全量更新，分钟级完成 |
| 跨项目复用 | 多为重复搭建 | 流程 / 模板 / 参数可直接复用 |
| 仿真精度一致性 | 依赖人工、易波动 | 统一精度基线、无波动 |
2. 动态配置：从静态文件到参数化控制
传统管线交付的是静态模型文件，批量调整需要建模师逐个资产手动修改，本质是"重复劳动"。而 PCG+DCC 管线交付的是动态可配置文件，批量调整仅需在管线中修改参数，一键触发全资产更新，几分钟即可完成。
3. 仿真场景适配：多项目复用、多工况迭代、大规模构建
PCG+DCC 美术管线深度匹配数字仿真场景的核心诉求。所有批量输出的资产均严格符合统一的仿真级精度基线，无精度波动。在此基础上，实现了：
- 跨项目复用：已搭建的标准化流程框架、资产模板与技术参数可跨项目直接复用，无需针对不同项目重复搭建生产管线，显著降低跨项目流程的重复开发时间与人力成本，加速项目启动周期。
- 一键工况调整：面对工况变更需求（如季节、天气、材质），支持一键式参数配置，实现全场景/全资产的批量调整，无需逐一对单个资产修改。
- 大规模场景构建：能够高效搭建和管理超大体量、层级完整的复杂场景（如智慧城市场景），相比传统管线可大幅压缩大规模场景的落地周期。
演示视频
PCG场景生成演示
技术示例
城市级构建引擎
一键生成城市级场景，路网、建筑、自然环境自动成形且符合规则与多样性约束：
- 路网生成：自动生成符合交通规则的复杂路网（立交桥、环岛、十字路口）。
- 建筑生长：按区域功能（商业区、住宅区）自动组合建筑模块，兼顾风格多样性与合理性。
- 自然环境填充：自动分布植被、岩石与水体，还原真实自然地貌。
全要素可控生成
我们不仅生成静态场景，更提供对环境要素的上帝视角控制权，定向攻克 Corner Case：
- 天气系统：精确控制雨（积水深度）、雪（覆盖厚度）、雾（能见度距离）及风力等级。
- 光照系统：模拟任意经纬度、任意时间的太阳光照，以及城市夜景的人工光源干扰。
- 动态交通流：生成具有交互行为的车辆与行人（如鬼探头、违章变道），定向训练 AI 的应急反应能力。
价值验证：Sim2Real
为了确保在虚拟环境中训练的模型能迁移到真实世界，我们采用了多重域随机化策略：
- 纹理随机化：随机替换物体材质纹理，防止模型过拟合于特定纹理特征。
- 光照随机化：随机调整光源颜色、强度与方向。
- 传感器噪声模拟：模拟真实摄像头的畸变、噪点、运动模糊及 LiDAR 的点云丢失特性。
实测数据表明：在混合了 30% PCG 合成数据的数据集上训练，目标检测模型的 mAP 提升了15%，且在雨雪天等极端工况下的鲁棒性显著增强。
适用领域
- 自动驾驶：感知算法预训练、规划控制策略验证、端到端自动驾驶仿真。
- 具身智能：机器人室内导航、机械臂抓取训练、四足机器人地形适应。
- 智慧城市：大规模城市底座快速构建、应急预案推演、交通规划模拟。
示例：车牌生成平台
以车牌合成数据平台为例，用工程化流程把业务需求快速变成可复用、可部署的交付物：从数据生成、噪声控制到在线 3D 可视化与导出能力打通，过程可回放、可复现，并能平滑集成到现有站点。
演示入口：车牌生成器