【亿欧智库】云服务新引擎高效驱动自动驾驶数据闭环发展白皮书书 2023

u《云服务新引擎，高效驱动自动驾驶数据闭环发展白皮书》简介•自动驾驶发展已进入“下半场”，高等级自动驾驶将逐步迈进现实，海量数据处理及高效挖掘成为企业必须解决的头等难题，数据闭环因此越来越受到重及Tier1纷纷搭建起了自己的数据闭环体系。与此同时，大模型的爆发赋予了自动驾驶更多想象空间，并成为数据闭环发展的充要条件。然而，无论•在此洪流中，云服务商因其智能化的基因与强大的数据处理能力，成为了现阶段自动驾驶产业发展的重要力量，以“第三方服务商”的u《云服务新引擎，高效驱动自动驾驶数据闭环发展白皮书》核心观点•自动驾驶数据闭环发展主要面临海量数据处理能力弱、基础设施研发成本高和数据安全合规保障难三大挑战。云服务商凭借高效的计算、存储、训练、网•云服务搭载大模型深度赋能数据闭环各个环节，•华为云从技术、服务、生态三方面构建自动驾驶数据闭环新范式。通过全面接入大模型、搭建底层AI算力，并提供模块化合作服务模式、助力中国车企出海目录目录目录目录领先试水创新起步高速发展逐步泛化领先试水创新起步高速发展逐步泛化城市NOA加速规模化应用多家自动驾驶企业陆续在北京、广州、深圳、长为数据量的累积，对算力、算法以及商业模式提出考验，大模型的研发与应用恰逢其时，将从用户体验、技术研发等多个方面赋能自步入平稳发展阶段，逐步转向高速、矿山、港口等封闭步入平稳发展阶段，逐步转向高速、矿山、港口等封闭令U旧K创达魔方亿欧智库：自动驾驶数据及算力增长速度曲信息来源：华西证券、中金证券、亿欧智库转换，在行驶中即可实时生成“活地图”亿欧智库：特斯拉自动驾驶系统更新周期及FSD近两年，自主品牌已全面以高阶辅助驾驶功能作为其品牌智能化主打特色，并进行相转换，在行驶中即可实时生成“活地图”亿欧智库：特斯拉自动驾驶系统更新周期及FSD近两年，自主品牌已全面以高阶辅助驾驶功能作为其品牌智能化主打特色，并进行相u软件定义汽车如今已经成为业内共识，智能汽车软件系统持续快速更新迭代。以特斯拉为例，其智驾系统经历了数次更新迭代，近期FSD升级版也启动智能网联汽车准入和上路通行试点，组织开展城市级“车路云一体化” 广州加快C-V2X、路侧感知、边缘计算等基础设施建设，建立基于边缘云、区北京市科委、中关村管委会发布北京市《关于更好发挥数据要素作用重庆启动智能网联汽车准入和上路通行试点，组织开展城市级“车路云一体化” 广州加快C-V2X、路侧感知、边缘计算等基础设施建设，建立基于边缘云、区北京市科委、中关村管委会发布北京市《关于更好发挥数据要素作用重庆u发展新能源汽车同时还具有高度的战略意义。中央及地方多方位立体式引导新能源汽车产业各环节高质量发展，进一步延长新能源汽车车辆购置税减免政策至2027年底，从供需两端推动产业迭代升级。“车-路-云”一体化融合发展也将成为未来产业推进的关键所在，完善的云控基础大模型算法等关键技术的研发均受到城市级关注。国外相关政策也积极推动自动驾驶城市级应用的信息来源：公开资料、国务院新闻办、各城市智能网联汽车测试工作小组、亿欧智库云服务商在中国汽车企业出海之路上搭建云端“基础设施”，以保证数据快速传输、高效存储，并为中国汽云服务商在中国汽车企业出海之路上搭建云端“基础设施”，以保证数据快速传输、高效存储，并为中国汽华为云、腾讯云、阿里云等云厂商通过提供安整车出海，带动“全链”，电动化、智能化多领域迈向国纯电动乘用车出口额占比量产“加速” 出海“拓展” 技术“奠基”量产“加速” 出海“拓展” 技术“奠基”u如前述分析，在技术、商业、政策、出海等多维度的推动下，自动驾驶产业近些年发展迅速，已迈向产业发展阶段的“下半场”，大量的数据收集与应用支撑产业的高速发展，未来很长一段时间，自动驾驶产业的竞争重点将聚焦在基于海量数据之上的智能化及 政策“助推”《自动驾驶数据安全白皮书》（2020）、亿欧智库u从车端数据采集，到处理后形成有效数据集，再通过云服务器进行存储、运输，经过算法模型训练、验证后，将有效数据成果部署上车，各环节相测试车→小规模量产→大规模量产，面向多样这一阶段，面向更大规模数据的闭环及相应z测试车→小规模量产→大规模量产，面向多样这一阶段，面向更大规模数据的闭环及相应zu如今，中国自动驾驶数据闭环已经走过了初步构建的第一阶段，正处于数据高效驱动的第二阶段，未来向搭建生态、催生商业化的第三阶段进发。目录用户身份信息、应用程序使用历史、驾驶习惯、制动习惯、智购买行为及偏好、职业年龄及教育水平、交通事故违规记录、维修2.1.1数据闭环随自动驾驶升级挑战剧增，用户身份信息、应用程序使用历史、驾驶习惯、制动习惯、智购买行为及偏好、职业年龄及教育水平、交通事故违规记录、维修亿欧智库：各等级自动驾驶汽车原始数据及所需存储量量 90%90%数据尚未形成完整闭环，成了制约自动驾驶向高等级数据的数量和质量数据的数量和质量数据孤岛技术割裂不可能三角治理困难原本应紧密相连的数据平台与AI平台仍处3-52-33-52-3法模型的更新迭代、研发人员的雇佣维护以及海量数据带来的传输和存储都形成了数以百万、千万计的成本。而车企在不断冲刺高等级同时，累积越来越多的里程与测试数据，进一步提高了亿欧智库：高等级自动驾驶数据闭环各环节资源与成数据采集数据传输数据存储数据处理模型训练场景仿真库输“合规难”“成本高”“数据多”2.2云服务以数据处理为核心，叠加大库输“合规难”“成本高”“数据多”效率为先安全为重研发为核效率为先安全为重研发为核融合为方大模型大模型模型推理加速InferTurbo通过图编译技术加速模型推理推理效率提升2->>“各管各的，相互分割”“自研”场景挖掘难例挖掘海量数据存储与处理可拓展的算力支持算法模型虚拟仿真和回放式仿真开放和易扩展平台“各管各的，相互分割”“自研”场景挖掘难例挖掘海量数据存储与处理可拓展的算力支持算法模型虚拟仿真和回放式仿真开放和易扩展平台开发工具链需要数据打通以提高研发效率u三层池化架构（计算池、信息来源：公开资料、华为云、亿欧智库《自然资源部关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》1234567《自然资源部关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》1234567云服务商提供数据合规方案《中华人民共和国测绘法》《中华人民共和国测绘法》《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国个人信息保护法》自动驾驶研发必须有数据合规方案信息来源：公开资料、华为云、亿欧智库数据闭环出海挑战5亚洲南美洲北美洲非洲大洋洲数据闭环出海挑战5亚洲南美洲北美洲非洲大洋洲亿欧智库：中国部分云服务商海外布局情况（u智能汽车出海需要在当地有一个符合当地数据隐私、合规安全相关的法规运营合作伙伴，而国际化云服务商可联结其全球安全合规数据中心，不让u当前汽车出海地区多为东南亚、欧洲、南美洲等地区，各云服务商根据海外数据中心布局情况因地制宜为汽车企业出海护航。云服务商化身车企海外运营伙伴，发挥云服务能力维护境外数据闭环运行，助力车企出海自动驾驶功能继续快速更新迭代数据闭环易断层维护境外数据闭环维护境外数据闭环完整运行>>业务本土化服务>数据合规化服务>运营精细化服务>覆盖多数出海地区>提供强力存算服务>保障数据安全合规>云上数据不分家>数据传输低延时>沟通协同无障碍云服务能力云服务能力信息来源：公开资料、亿欧智库主要部署方式 如今我国通用大模型仍以追赶ChatGPT为主主要部署方式 如今我国通用大模型仍以追赶ChatGPT为主u大模型对自动驾驶数据闭环的影响主要体现在感知和规控两方面，具体表现为多模态感知、数据处理、数据生成，以及驾驶过程中的决策和路径规恰当的模型微调能够赋予模型在特定领域的能力两大方面具体影响大模型经过反复训练，可将完整的驾驶策略分拆为自动驾驶场2.2.6头部企业聚焦大模型+NeRF技术，未来wWaymo华为云场景生成大模型采用NeRF技术对街景&泊车场景进行三维重建，实现“同一对象只标迁移所有相关图像，“同一场景只采一次”即可获得不同视角图像。可按需模拟生成罕见场景和华为云场景生成大模型采用NeRF技术对街景&泊车场景进行三维重建，实现“同一对象只标迁移所有相关图像，“同一场景只采一次”即可获得不同视角图像。可按需模拟生成罕见场景和的误差小于10cm，同时还能对场景中的动态物体做〔-〕阿里云信息来源：公开资料、华为云、亿欧智库处理/采样/筛检......7云服务能力加速自动驾驶数据闭环：采集用云、数据入云、存算上云、测处理/采样/筛检......7云服务能力加速自动驾驶数据闭环：采集用云、数据入云、存算上云、测数据采集数据标注模型训练仿真测试应用部署数据采集数据标注模型训练仿真测试应用部署信息来源：亿欧智库云端：感知赋能——自动驾驶领域的“数据大脑”如CLIP模型可以在无监督预训练之后云端：感知赋能——自动驾驶领域的“数据大脑”如CLIP模型可以在无监督预训练之后信息来源：亿欧智库u如此多的数据全部上传到云端，对传输带宽、云端的数据存储和处理会带来极大压力。因此，有效筛选、高效回传，是影响高等级自动驾驶系统迭,收集到的数据越来越多且庞杂但并不是每一帧画面都有效，全部,Ø华为云预标注大模型实现4D智能标注，使用NeRF进行三维重建，实现“同一对象只标一次”Ø华为云预标注大模型实现4D智能标注，使用NeRF进行三维重建，实现“同一对象只标一次”支持动态物体检测和去除u车端数据采集完成之后，还需要经过数据标注，包括分配类标签、绘制边界框和标记对象边效样本。而随着自动驾驶技术的不断迭代，需要大规模且高质量的数据集进行云服务能够基于高性能信息识别能力及丰富的自动驾驶研发积累，在海量数据中快速清信息来源：特斯拉、华为云、亿欧智库算法模型反复训练真值数据，以“小循环”促的算法模型，能够实现对原始数据中需要标注的数据标注与模型训练双向赋能，以“小循环”促进“大循环”算法模型反复训练真值数据，以“小循环”促的算法模型，能够实现对原始数据中需要标注的数据标注与模型训练双向赋能，以“小循环”促进“大循环”一部分主机厂选择自建超算中心，用以支撑自动驾驶快速进化迭代。在此种方式下，车采集仿真部署u在完成数据标注之后，需要对打好标签的数据进行训练、参数调优等。数据处理能力的高低是决定模型训练能否顺利进行的前提要素，模型训练所u高等级自动驾驶所使用大模型的训练对算力有较高的需求，因此一部分车企选择自己打造超算中心，另一部分企业会选择有实力的第三方云服务企信息来源：公开资料、亿欧智库亿欧智库：自动驾驶数据闭环仿真测试环节l测不全l测不快l测不准l不会评信息来源：华为云、亿欧智库•通过高效的数据处理与汽车业务分析能力，提供软件升级•云端服务通过证书、签名和加密机制保证升级包不会被恶•通过云端对车辆状态信息和升级过程的监测，及对软件功信息来源：国家市场监督管理总局、智见OTA、毫末主机厂自动驾驶芯片供应商海外厂商具备数据闭环能力企业主机厂自动驾驶芯片供应商海外厂商具备数据闭环能力企业自动驾驶解决方案商/零部件供应商自动驾驶数据服务商自动驾驶解决方案商/零部件供应商禾多支HOLOMATIC轻舟QCRAFT追勢科技apolo令昆易电子下RUN《主线科技芯驰semDriveMutochips芯驰semDriveW0LW0nmobileye"Qualcoww中国厂商中国厂商信息来源：亿欧智库华为云百度智能云华为云百度智能云），共2800+CDN节点，在全球运营了超过1产品矩阵全面：与集团内部Apollo合作，目录目录新技术新服务数据闭环新范式新生态数据闭环的终极目标是催化自动驾驶的实现。未来，自动驾驶将智能向车路云一体化演进，通过车端、路端、云端协同，新技术新服务数据闭环新范式新生态数据闭环的终极目标是催化自动驾驶的实现。未来，自动驾驶将智能向车路云一体化演进，通过车端、路端、云端协同，携手路端感知和车端数据，将助力行业共同构建自动驾驶的快的响应速度和更有效的服务，助力数据闭环实现大规模商用？是否有车企愿意为数据闭环服务买单？服务及 一步帮助客户打造面向多个细分场景的大模型，以“大模型+”的形式赋能自动驾驶数据闭环的多个环节，提…>澎湃算力：方案>澎湃算力：方案>长稳：千卡>绿色：全液>算法优化：[M]CANNu华为云基于昇腾基础芯片族，打造昇腾自动驾驶训练AI算力平台，实现AI算力全栈自主和硬英伟达AMD其他>客户对部分研发模块有需求可按需搭建>华为云提供标准API，