1、基于系统框架设计与实现车云一致的仿真工具链，支持自动驾驶系统在仿真环境下的功能验证、性能测试与大规模场景覆盖。
2、基于系统框架开发仿真数据回灌工具，实现多源传感器数据（LiDAR/Camera/IMU 等）的高效采集、回放与一致性验证。
3、研发系统框架配置可视化与管理工具，提升系统框架、模块参数与运行时配置的可操作性和易用性。
4、探索并实现基于大模型（LLM）的智能问题分析工具，用于系统日志解析、问题根因分析、故障定位。
5、开发智能问答工具，结合系统文档、代码、日志，支持研发/测试人员的知识获取与问题排查。
6、支持工具链与系统框架的深度集成，提升自动驾驶系统在开发、仿真、测试、运维环节的整体效率。
7、持续优化工具链性能与易用性，推动平台化与标准化建设。