“繼電動化之后,，汽車行業(yè)已經(jīng)進入全面智能化的時代,。這個‘全面’指的是智能化的發(fā)展速度可能會遠遠快于電動化的發(fā)展速度,，未來的1～2年很可能不會存在不智能的汽車,。”

　　近日,，在“大軍山·智能汽車科技大會（2024）”上中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉對包括《中國經(jīng)營報》在內(nèi)的記者表示,，汽車智能化在短短兩到三年內(nèi)迅速發(fā)展，已經(jīng)進入到了比較理性的發(fā)展階段,。

　　工業(yè)和信息化部披露的數(shù)據(jù)顯示,，今年上半年，中國乘用車L2級輔助駕駛及以上新車滲透率達到 55.7%,，其中具備領(lǐng)航輔助駕駛（NOA）功能的新車滲透率達到11%,，預(yù)計全年智能網(wǎng)聯(lián)汽車銷量將超過1700萬輛，滲透率超過60%,，各家車企在智能化技術(shù)上加大投入,，加快推動高階智駕和大模型技術(shù)普及應(yīng)用。

　　自動駕駛對于數(shù)據(jù)的需求非常旺盛,，車企需要有更多的數(shù)據(jù)去持續(xù)迭代自動駕駛模型,。然而，就我國而言,，在自動駕駛領(lǐng)域車企對于數(shù)據(jù)的采集和處理卻存在數(shù)據(jù)采集難以形成規(guī)模,、長尾場景難覆蓋、采集成本高,、效率低等痛點,。業(yè)內(nèi)認為，推動數(shù)據(jù)共享是“破題之鑰”,。

　　數(shù)據(jù)共享可以降低采集成本

　　智能駕駛是汽車下半場的競爭焦點,。近兩年，人工智能,、大模型的爆發(fā),，讓智能網(wǎng)聯(lián)汽車的開發(fā)，由原來基于規(guī)則的驅(qū)動變成了由數(shù)據(jù)驅(qū)動,。在這一轉(zhuǎn)變之下,，高質(zhì)量數(shù)據(jù)成為訓(xùn)練模型至關(guān)重要的要素。

　　然而,，需要面對的現(xiàn)實是,，智能駕駛數(shù)據(jù)特別是高質(zhì)量的數(shù)據(jù)獲取并不容易。

　　北京愷望數(shù)據(jù)科技有限公司（以下簡稱“愷望數(shù)據(jù)”）CTO李斌在大會上表示,，特斯拉在全球擁有超過200萬輛私家車進行“全場景,、全時段”進行數(shù)據(jù)的采集，使其能以更低成本獲取海量,、多樣化的駕駛數(shù)據(jù),。然而，國內(nèi)車企能夠進行數(shù)據(jù)采集的車輛規(guī)模相對不足,，而且國內(nèi)只能在特定區(qū)域和路況下進行采集,，并且進行數(shù)據(jù)采集需要具備相關(guān)資質(zhì)，這使得我國自動駕駛數(shù)據(jù)要上到一定的規(guī)模非常難,。

　　與此同時,，隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，自動駕駛對于數(shù)據(jù)的需求量呈現(xiàn)指數(shù)級增長,，數(shù)據(jù)采集的預(yù)算也將隨之增長,，要采集高質(zhì)量的自動駕駛數(shù)據(jù)將面臨成本增長的阻力。

　　“比如說,，40萬幀的數(shù)據(jù)需求量,，采集時間大概需要40周，數(shù)據(jù)加工時間大概也要80周,，總花費成本將達到500多萬元左右,。”李斌認為,，如果讓數(shù)據(jù)流通起來,，在共享模式下，一部分數(shù)據(jù)由企業(yè)獨立采集,，另一部分采用其他車廠或供應(yīng)商采集的類似數(shù)據(jù),，就可以達到數(shù)據(jù)采集以及加工時間減半的效果，同時成本也會降下來,。

　　如若數(shù)據(jù)能夠流通和共享的話,，不僅可以實現(xiàn)更低的采集成本，李斌認為,，還將能提高自動駕駛的訓(xùn)練迭代頻次,，而更快的訓(xùn)練頻次將使車企的模型能夠得到更好的訓(xùn)練。

　　目前,，行業(yè)內(nèi)各車企,、自動駕駛公司將數(shù)據(jù)視為核心資產(chǎn),，往往不愿共享，這一心理使得行業(yè)內(nèi)“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象嚴重,。

　　然而,，自動駕駛系統(tǒng)需要大量場景多樣性的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練和優(yōu)化模型。數(shù)據(jù)共享不僅可以降低重復(fù)采集和處理的成本,，還可以擴大樣本空間,，幫助解決“長尾問題”，提升模型在極端場景下的泛化能力和可靠性,。

　　業(yè)內(nèi)有觀點認為,，只有通過數(shù)據(jù)共享構(gòu)建開放的合作生態(tài)，才能推動智能駕駛技術(shù)走向成熟,，并實現(xiàn)全球范圍內(nèi)的規(guī)?；瘧?yīng)用。

　　探索已在路上

　　實際上,，打破數(shù)據(jù)流通壁壘,、突破自動駕駛算力發(fā)展瓶頸，已經(jīng)成為行業(yè)共性話題,。

　　在上海零數(shù)科技副總裁兼汽車交通事業(yè)部總經(jīng)理劉波看來,，數(shù)據(jù)是各個不同主體在不同時期、不同系統(tǒng)內(nèi)產(chǎn)生的,，只有實現(xiàn)共享才能打造出第二增長曲線,。

　　“以前，數(shù)據(jù)只實現(xiàn)了內(nèi)循環(huán),，即在一個公司內(nèi)部不同部門之間進行流轉(zhuǎn),，在內(nèi)循環(huán)中我們已經(jīng)嘗到了甜頭，切實地感受到數(shù)據(jù)共享能降本增效,。但這還遠遠不夠,，我們應(yīng)開始去打造數(shù)據(jù)的外循環(huán)，外循環(huán)是跨主體,、跨行業(yè),、跨領(lǐng)域的，只有這樣才能打造出第二增長曲線,?！眲⒉ㄕJ為，搭建一個汽車大數(shù)據(jù)交互平臺,，在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施上精準發(fā)力,，才能夠去解決數(shù)據(jù)容易修改、權(quán)屬不清,、流通不受控,、泄漏隱私,、計算不透明以及權(quán)責(zé)難追溯這六大痛點。

　　四維圖新東區(qū)總經(jīng)理霍敬宇在會上提到,，隨著智能駕駛感知能力不斷升維,，智能網(wǎng)聯(lián)汽車數(shù)據(jù)量呈爆發(fā)式增長，據(jù)估算每輛汽車每隔數(shù)秒即可產(chǎn)生超150個參數(shù),，每小時數(shù)據(jù)量達500G至5T，每日收集量多達近百TB,。然而,，自動駕駛數(shù)據(jù)涉及敏感信息，車企存在不敢用,、不敢采的心理,，而且自動駕駛數(shù)據(jù)采集、處理的鏈條非常長,，“臟活累活特別多”,，并且難以變現(xiàn)和商業(yè)化。與此同時,，在數(shù)據(jù)的采集確權(quán),、數(shù)據(jù)的合規(guī)性方面，監(jiān)管部門管理起來也面臨著復(fù)雜挑戰(zhàn),。

　　在這一背景下,，打造AI新基建成為新的解決之道。他指出,，從車端,、路端、云端,，哪些數(shù)據(jù)能采,、采完后如何處理和存儲，存儲之后如何進行數(shù)據(jù)脫敏,，脫敏后如何給車廠做定制化圖層,，這一系列問題四維圖新都已形成了一套完整的閉環(huán)處理系統(tǒng)。

　　“這個系統(tǒng)能夠為車企提煉出真正對自動駕駛訓(xùn)練有用的數(shù)據(jù),。我們能把提煉出的特殊場景的數(shù)據(jù)提供給主機廠,，幫助它們進行模型的訓(xùn)練。四維圖新愿意把我們自己的算法開放給主機廠,，主機廠也可以用我們的算法去融合和提升自身的算法能力,，我們愿意與主機廠進行合作，建立一套新的生態(tài),?！被艟从钫f道,。

　　愷望數(shù)據(jù)的定位是做打通數(shù)據(jù)流通的連接器，為自動駕駛提供數(shù)算一體,、共享協(xié)同的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,。據(jù)悉，目前愷望數(shù)據(jù)已與北京亦莊智能城市研究院旗下全資子公司北京國際算力服務(wù)有限公司,，聯(lián)合打造了全國首個“車路云數(shù)據(jù)協(xié)同平臺”,，并已正式上線運營。

　　該平臺聚焦自動駕駛車端感知數(shù)據(jù)和車路云智能交通場景,，為企業(yè)提供高效,、安全的智能數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)，不僅提供精準適配和精加工的數(shù)據(jù),，還提供模型訓(xùn)練所需的GPU算力集群服務(wù),。

　　汽車數(shù)據(jù)資產(chǎn)的流通能夠打破自動駕駛數(shù)據(jù)孤島的現(xiàn)狀。

　　張永偉強調(diào),，要以開放,、合作、專注的思路走好智能化發(fā)展之路,。對企業(yè)來講,，要發(fā)展智能汽車，單一企業(yè)不可能包打天下,，因此開放,、合作是汽車企業(yè)走好智能化的必由之路，誰能夠打造一個更加開放的生態(tài),、誰能夠?qū)崿F(xiàn)領(lǐng)導(dǎo)創(chuàng)新鏈的能力,，誰的迭代速度可能就更快。封閉走不好智能化,，開放可以實現(xiàn)“1+1”大于2的聚合效應(yīng),，只有這樣智能化才會跑出發(fā)展“加速度”。

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