ADAS.AI是基于云计算的，与传统的基于物理试驾和现有仿真技术的工程和验证相比，具有显著的成本和质量优势。在工程和验证阶段多点注入基于真实世界衍生数据的完整L2+场景，不管是“虚拟模式” 还是“全传感器模式”，均可极大提高工程和验证的效率和速度。

　　“我们实现从端到端使用真实数据，因为我们知道客户和监管机构在寻求什么。”Christophe Marnat，采埃孚电子和高级驾驶员辅助系统事业部的执行副总裁如是说，“ 通过我们的端到端方案，OEM既不需要大量的试驾员，也不需要数百万美元的投资，就可以满怀信心地进行设计和验证。我们将真实世界和虚拟世界结合在一起，因为我们使用真实世界的数据来驱动这两种模式。”

　　他补充道，“采埃孚的愿景是为所有一级供应商的ADAS实现完整的ADAS虚拟工程。原始设备制造商希望ADAS属性像碰撞测试一样——在第一个原型制造之前进行充分的数字验证，而采埃孚拥有实现这一点的技术。“”采埃孚的ADAS.ai数字工程和验证套件可以减少多达20%的时间和成本。“

　　ZF的ADAS.AI集成了Cognata的专利算法，Cognata是人工智能应用于AD和ADAS的领导者。”Cognata的AI使采埃孚的验证套件能够将真实驾驶数据传输到所有采用ADAS技术的L2+级车辆和新车上，并在虚拟空间中进行验证。我们称之为’实到实’的转变，”Cognata执行官Danny Atsmon解释道。

　　作为世界上较大的前置摄像头制造商，采埃孚在ADAS硬件和软件技术、OEM特定验证以及开发符合国际法规的必要文档方面拥有丰富的经验。这种经验及能力与完整的后端能力和先进的人工智能相结合，创造了一个高效、快速的通路，这将极大改变ADAS系统推向市场的方式。

　　“我们的首要任务是确保当今和未来的ADAS技术的安全性和可靠性，我们的工程和验证套件反映了这一点，因为它的基础不是基于模拟的，而是真实世界的驾驶数据，它收集了来自世界各地的成百上千英里的驾驶用例。采埃孚了解如何在公路车辆上安装ADAS系统。” Marnat如是说。

　　“实到实”转换降低了ADAS系统验证的成本和时间。在新车上市之前，快速测试基于特定传感器套件的成千上万个真实世界的L2+场景。