數(shù)據(jù)是數(shù)字化時代全新的生產(chǎn)要素,數(shù)據(jù)與算法、算力的融合,正在促進人工智能行業(yè)的發(fā)展。自動駕駛作為AI技術(shù)的皇冠,數(shù)據(jù)的作用更是貫穿生產(chǎn)、測試、研發(fā)全生命周期。目前,自動駕駛走入以落地應用為目標的下半場,解決極端場景下的安全問題,也離不開大量數(shù)據(jù)支持。對數(shù)據(jù)進行高效的采集和利用,提高數(shù)據(jù)循環(huán)鏈路的速度,成為整個自動駕駛技術(shù)迭代的關(guān)鍵點。
構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán),提升自動駕駛系統(tǒng)的核心競爭力
要實現(xiàn)自動駕駛,必然要搞定大數(shù)據(jù)。利用并轉(zhuǎn)化收集到海量的實際路況數(shù)據(jù),可以幫助系統(tǒng)加速學習和升級,也意味著能夠率先搶占高級別的自動駕駛技術(shù)高地,因此整個行業(yè)都極為重視并大力投入。
車輛要想在道路上實現(xiàn)完全自動駕駛,除了要依靠車輛本身的攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器,還要依靠網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的支持。行駛時車輛依靠各種傳感器“觀察”道路,會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),1.5小時的駕駛時間數(shù)據(jù)量達4TB,車端顯然不適合處理和存儲如此巨大的工作負載。而車端產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù),是提升自動駕駛體驗、完善算法的關(guān)鍵資源,所以最好是共享到云端,再通過人工智能算法提供大量的訓練數(shù)據(jù)來供機器學習,以搭建虛擬開發(fā)測試環(huán)境進行驗證。
要想在復雜的場景中提升現(xiàn)階段輔助駕駛/自動駕駛安全性,繁復的測試與驗證工作必不可少,由于現(xiàn)實中的駕駛場景難以窮盡,極其復雜且不可預測,在開發(fā)和測試的過程中,業(yè)界一般通過采集大量的數(shù)據(jù)構(gòu)建場景集,幫助汽車打造仿真環(huán)境以實現(xiàn)模擬測試。實際路測中,復現(xiàn)一次極端場景的接管可能需要1個月的時間,而依靠數(shù)據(jù),不僅可以復現(xiàn)更多極端場景,還可以極大提升測試效率。
此外,在部署自動駕駛車輛之后,會產(chǎn)生大量的回傳數(shù)據(jù),自動駕駛系統(tǒng)也需要基于這些數(shù)據(jù)不斷進行迭代升級,并通過OTA的方式為用戶持續(xù)推送新的功能、適應更多的場景和提升體驗。
由此可見,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的自動駕駛,在完成前期數(shù)據(jù)的收集、中間數(shù)據(jù)的存儲與遷移之后,還要對后期核心數(shù)據(jù)進行訓練與管理。因此,構(gòu)建自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán),是自動駕駛產(chǎn)品研發(fā)的核心競爭力。
騰訊自動駕駛云平臺驅(qū)動數(shù)據(jù)高效流轉(zhuǎn)
騰訊憑借多年在大數(shù)據(jù)、AI等領域的深度積累,借助騰訊云強大的算力支持,結(jié)合本土化的交通場景和應用需求,成功研發(fā)出在工具鏈完整性、場景豐富性、場景真實性等方面行業(yè)領先的自動駕駛云平臺,極大地提升了研發(fā)和測試效率,在云端高并發(fā)運行、真實有效性等方面實現(xiàn)了創(chuàng)新突破。
據(jù)悉,騰訊自動駕駛云平臺基于云端海量存儲空間與計算資源支撐,構(gòu)建了數(shù)據(jù)采集管理、樣本標注、算法訓練評測、診斷調(diào)試、云端仿真、實車反饋閉環(huán)等全流程云服務,提供支撐自動駕駛研發(fā)的全鏈路云服務和開發(fā)平臺。
在數(shù)據(jù)治理方面,騰訊自動駕駛云平臺的樣本標注服務采用國際頂級算法預標注,可在實現(xiàn)樣本自動化生產(chǎn),提升生產(chǎn)效率的同時,積累海量樣本數(shù)據(jù),包括全要素目標檢測、跨相機目標跟蹤、語義分割等圖像標注、3D激光點云標注、以及精準圖像與3D點云融合標注、變道標注等多種自動駕駛研發(fā)專用樣本等。此外,該技術(shù)在計算節(jié)點中閉環(huán)運行全棧自動駕駛算法,支持一萬個以上場景的并行計算,使得1000個測試場景的運行時間從2天大幅縮減至4分鐘,并實現(xiàn)全自動化測評。在虛擬城市中數(shù)以千計的自動駕駛車輛不間斷的持續(xù)行駛,并通過隨機工況和激進交通流提升測試復雜度。
在數(shù)據(jù)應用層面,在測試工具之外,對于測試管理、政策制定等相關(guān)部門來說,仿真作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車最重要的測評工具,既可幫助企業(yè)掌握在車輛研發(fā)、測試和集成的不同階段的安全邊界和質(zhì)量問題,也有利于相關(guān)標準制定和場景庫的建設,通過信息化和標準化的手段提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車行業(yè)透明度。在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域,騰訊致力于做數(shù)字化的連接器和工具箱,騰訊自動駕駛云平臺也在和OEM廠商、測試場、政府機構(gòu)、產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟乃至科研機構(gòu)廣泛合作,推動應用落地。
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