云上的自動(dòng)駕駛，大模型浪潮下的必然趨勢

本文來源：智車科技

自動(dòng)駕駛的云上算力競爭正在愈演愈烈。2022 年起，百度智能云與長安汽車合作建設(shè)自動(dòng)駕駛智算中心，為長安汽車的車聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛相關(guān)業(yè)務(wù)提供統(tǒng)一算力底座。剛過去的 6 月，理想的智算中心定址山西。早于理想一年，小鵬在烏蘭察布也落地了專用于自動(dòng)駕駛模型訓(xùn)練的智算中心——扶搖。

在汽車智能化的浪潮下，“云”正逐漸成為決定車企自動(dòng)駕駛研發(fā)能力的關(guān)鍵領(lǐng)域。而算力作為云上能力的重要組成，在這幾年也不斷攪動(dòng)著自動(dòng)駕駛的市場熱度。

01大模型下的自動(dòng)駕駛

雖然國內(nèi)自動(dòng)駕駛持續(xù)高速發(fā)展，但真正實(shí)現(xiàn)高階自動(dòng)駕駛?cè)匀挥泻荛L的路要走。自動(dòng)駕駛商業(yè)化落地加速，數(shù)據(jù)成幾何式增長，如何讓軟硬件融合匹配、如何更高效處理車輛產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)、上下游企業(yè)如何進(jìn)一步打通協(xié)同等等，都是目前自動(dòng)駕駛?cè)匀淮嬖诘男袠I(yè)痛點(diǎn)。我國自動(dòng)駕駛發(fā)展走向下一步急需形成突破。

目前，我國主流車企已經(jīng)基本達(dá)到較為基礎(chǔ)的 L2 級自動(dòng)駕駛水平，滲透率和裝配率都大幅提升。部分位于發(fā)展前列的車企更是已經(jīng)開始推出具有導(dǎo)航領(lǐng)航功能的輔助駕駛，不過因?yàn)檎叻ㄒ?guī)的原因，我們?nèi)匀环Q其為 L2+ 級自動(dòng)駕駛。

在這個(gè)基礎(chǔ)上形成突破，我們首先需要知道自動(dòng)駕駛未來發(fā)展的幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)層面。

首先，相比過去實(shí)現(xiàn)單一的自動(dòng)駕駛輔助功能，向更高階段自動(dòng)駕駛能力發(fā)展，必須要擁有平臺化和體系化的研發(fā)能力，就像整車平臺一樣，利用研發(fā)平臺實(shí)現(xiàn)對感知層、決策層和執(zhí)行層的統(tǒng)一規(guī)劃和模塊化管理，從而大幅提升各項(xiàng)功能和系統(tǒng)協(xié)同的開發(fā)效率，有效降低開發(fā)成本。

其次是數(shù)據(jù)的支撐。作為訓(xùn)練自動(dòng)駕駛算法的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為自動(dòng)駕駛發(fā)展的核心競爭力之一，對于自動(dòng)駕駛公司來說，數(shù)據(jù)閉環(huán)迭代能力和合規(guī)安全的數(shù)據(jù)庫尤為重要。像發(fā)展迅速的特斯拉 FSD，就是依靠龐大保有量的車輛提供的大數(shù)據(jù)，構(gòu)成了特斯拉 " 重算法 " 策略的研發(fā)基礎(chǔ)。但這目前仍是我國自動(dòng)駕駛相對的薄弱環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)體量和協(xié)同能力仍有很大發(fā)展空間。

在此基礎(chǔ)上，就要說到近些年來愈加火熱的話題—— AI 技術(shù)和算力。有了 AI 算法的加持，在自動(dòng)駕駛各個(gè)層面進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析和決策控制，并自我迭代升級持續(xù)優(yōu)化算法，將大大加速自動(dòng)駕駛研發(fā)的速度，成為未來起到?jīng)Q定性的因素。尤其是今年以大模型為代表的 AI 技術(shù)的推出，讓我們看到了 AI 更大的潛力和與自動(dòng)駕駛領(lǐng)域結(jié)合的可能，各家車企也在紛紛加碼 AI 技術(shù)，加大投入自研各自的算法。而要想讓大模型能夠真正部署在自動(dòng)駕駛車輛上，顯然是無法離開云計(jì)算的。

02自動(dòng)駕駛上云成共識

自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)為什么要上云，已經(jīng)不是一個(gè)問題，而是共識。

2019 年，特斯拉 Autopilot 開始收費(fèi)并持續(xù)產(chǎn)生現(xiàn)金流。這打破了汽車行業(yè)以往的認(rèn)知。軟件定義汽車一時(shí)間成為最火熱的話題，帶動(dòng)了智能駕駛浪潮的興起。這一趨勢決定了，數(shù)據(jù)已成為汽車行業(yè)的關(guān)鍵生產(chǎn)要素。廣汽集團(tuán)董事長曾慶洪曾表示：" 只有掌握數(shù)據(jù)才能有機(jī)生長。自動(dòng)駕駛云數(shù)據(jù)中心，是實(shí)現(xiàn)算法場景演化疊加的有力保障，也是廣汽著手布局的關(guān)鍵賽道。

2022 年是自動(dòng)駕駛從研發(fā)走向量產(chǎn)的元年，L2 自動(dòng)駕駛開始走向普及，帶動(dòng)數(shù)據(jù)處理、模型優(yōu)化、仿真等需求的爆發(fā)式增長。從 L2 開始，自動(dòng)駕駛的每一次向高階駕駛演進(jìn)，對于云的基礎(chǔ)設(shè)施平臺、應(yīng)用、服務(wù)的消耗量都要上升一個(gè)量級。據(jù) IDC 報(bào)告顯示，L3 長尾場景訓(xùn)練將進(jìn)一步引發(fā)存量客戶云用量的增長：在自動(dòng)駕駛量產(chǎn)向 L3 進(jìn)發(fā)的情況下，需要從封閉 / 半封閉區(qū)域走向開放區(qū)域，更多長尾場景的覆蓋將帶動(dòng)云平臺的消耗量爆發(fā)式上升。

其次，隨著高階自動(dòng)駕駛逐漸走向量產(chǎn)，自動(dòng)駕駛研發(fā)將進(jìn)一步向關(guān)鍵零部件廠商覆蓋。車載 ECU 的數(shù)量及配套軟件開發(fā)量增加（例如自動(dòng)駕駛汽車將搭載更多的激光雷達(dá)及毫米波雷達(dá)），上云將是其最優(yōu)的選擇。

另外，從企業(yè)成本的角度看，自建云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施需要巨大的前期投入，投入大（千萬元級）、耗時(shí)長（8-10 個(gè)月）。即便搭建成功，還需要專人維護(hù)、需要持續(xù)進(jìn)行迭代，何時(shí)能夠攤平成本未可知，上云成為了車企的必然選擇。

03云端能力助力自動(dòng)駕駛

自動(dòng)駕駛汽車的傳感器包括高智能攝像頭、激光雷達(dá)等。通過這些技術(shù)，我們可以感知汽車在行駛過程中遇到的各種信息。這些信息被傳輸?shù)皆粕?，在云中進(jìn)一步集成、機(jī)器學(xué)習(xí)和分析后，將再次分發(fā)到車輛上。這種數(shù)據(jù)傳輸在高精度實(shí)時(shí)流量中也發(fā)揮著重要作用。云計(jì)算產(chǎn)生大數(shù)據(jù)，這讓自動(dòng)駕駛技術(shù)成為現(xiàn)實(shí)。借助汽車上的激光傳感器和GPS，車輛通過相對先進(jìn)的算法進(jìn)行自我定位。然后，需要確定道路上其他人和車輛的位置，從而預(yù)算出自動(dòng)駕駛所需的安全信息，如周圍物體的軌跡和安全距離。這些確定后，加入人工智能系統(tǒng)，分析信號、路徑、速度、能源的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，然后通過云端。

大數(shù)據(jù)云計(jì)算技術(shù)可以根據(jù)車輛在特征道路環(huán)境中的行駛特性、不同交通因素以及不同領(lǐng)域駕駛員的駕駛需求，自適應(yīng)調(diào)整車輛危險(xiǎn)的預(yù)警閾值和駕駛策略，使預(yù)警效果更好地滿足相應(yīng)領(lǐng)域和狀態(tài)下駕駛員的安全需求?；趫D大數(shù)據(jù)信息的挖掘分析，可以基于路況、車輛性能、駕駛員操作習(xí)慣等因素，提供節(jié)能減排、降低駕駛疲勞的駕駛方案。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理技術(shù)可用于智能聯(lián)網(wǎng)車載系統(tǒng)交互數(shù)據(jù)和控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測，提供車輛啟動(dòng)時(shí)的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性和可靠性檢查，提供車載控制系統(tǒng)級安全性的在線檢查。

在道路上行駛是一個(gè)處理大量數(shù)據(jù)并做出決策的過程，而自動(dòng)駕駛汽車則使用各種傳感器來“觀察”道路。這個(gè)過程也會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，平均1.5小時(shí)左右的駕駛時(shí)間會(huì)產(chǎn)生4TB的數(shù)據(jù)。在車輛方面，顯然不適合處理和儲(chǔ)存如此巨大的工作量，而云計(jì)算和云存儲(chǔ)便派上了非常大的用場。

04總結(jié)

毫無疑問，自動(dòng)駕駛上云已經(jīng)成為了行業(yè)內(nèi)的共識與必然趨勢，通過云計(jì)算可以實(shí)現(xiàn)更低的門檻和理論上資源的更合理應(yīng)用，比如并不是每個(gè)車都在始終使用這些算力。但是在實(shí)際操作過程中，云計(jì)算也收到網(wǎng)絡(luò)等各種因素的限制，面對汽車這樣的和安全高度相關(guān)的產(chǎn)品，如何進(jìn)一步優(yōu)化云計(jì)算在汽車上的使用，應(yīng)該是走向自動(dòng)駕駛中的必然之路。

       原文標(biāo)題 : 云上的自動(dòng)駕駛，大模型浪潮下的必然趨勢