合作落地后，实验室的研发进程实现了跨越式提速，各项核心指标均取得可量化的突破。

1. 仿真精度大幅提升：仿真结果与路测偏差从 15dB 以上降至5dB，完全满足科研验证的精度要求。

2. 研发周期显著缩短：AI 模型训练数据的获取周期从 3个月压缩至25 个工作日，整体研发进度较原计划提前27%。

3. 科研成本有效降低：减少了 90% 的实地测试次数，设备租赁、场地协调等相关成本降低62%。

4. 技术成果加速落地：基于 Ranplan 仿真验证的优化方案，成功入选国际顶级通信会议论文。

某985高校无线通信与网络国家重点实验室，是我国无线通信与网络领域的重要研究基地，长期致力于5G/6G移动通信、物联网、智能感知等前沿技术的研究与创新。实验室在开展可重构智能表面（RIS）和超大规模MIMO系统等6G前沿课题时，面临仿真精度不足、场景建模不真实、系统验证周期长等严峻挑战：

• 传统仿真工具难以对复杂室内外混合场景进行高精度电磁传播建模；
• 缺乏对信道参数（如PDP、AoA/AoD）的细粒度仿真支持；
• AI 模型训练数据匮乏：训练信道估计与波束选择的 AI 模型需要海量高质量信道数据，实地采集不仅耗时耗力，还受天气、场地等因素限制，单次数据采集周期长达 2 个月，成本高昂。

学生与研究人员在仿真工具使用上存在学习曲线，影响科研效率

实验室经过多轮对比测试后发现，Ranplan Academic 是唯一能同时满足高精度仿真、海量数据生成、多技术融合验证、学术友好性四大核心需求的平台。其自主研发的 Maxwell 射线跟踪传播模型和 Castor GPU 加速无线传播引擎，能够精准还原真实场景的无线传播特性，这是其他工具无法企及的核心优势。

Ranplan团队为实验室量身打造了一套“科研仿真增强方案”：

1. 场景建模支持：协助实验室搭建包含教学楼、实验楼、开阔广场的混合校园3D场景模型；

2. 信道参数输出：利用平台的信道参数生成功能，批量输出路径损耗、高精度PDP）、AoA/AoD、MIMO信道矩阵关键数据，直接用于实验室 AI 模型的训练与优化；

3. AI/ML数据接口开放：提供API接口，支持实验室基于仿真数据开展信道估计与波束选择AI模型训练；

4. 培训与伴随支持：组织多场线上线下培训，并设立技术支持群，实时响应科研问题。