合成数据生成（Synthetic Data Generation）是指通过计算机算法人工创建模拟真实世界数据的过程。在自动驾驶领域，这种方法能够生成包括道路场景、车辆行为、行人动态等各类虚拟数据，这些数据虽然并非来自真实世界采集，但能够保持与真实数据相似的统计特性和物理规律。合成数据通常通过游戏引擎、物理仿真平台或生成对抗网络（GAN）等技术实现，既解决了真实数据采集成本高、隐私敏感等问题，又能针对罕见场景进行针对性数据增强。
对于自动驾驶AI产品开发而言，合成数据已成为不可或缺的支撑技术。它不仅能够快速生成海量标注数据，还能模拟暴雨、极端光照等危险场景，大幅提升模型鲁棒性。特斯拉的「影子模式」和Waymo的Carcraft虚拟测试平台都证明了合成数据在工程落地中的价值。随着神经渲染技术的进步，合成数据与真实数据间的「现实鸿沟」正在逐渐弥合，这为自动驾驶系统的迭代效率带来了质的飞跃。