數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)時(shí)代：“車路云一體化”加速自動(dòng)駕駛商業(yè)化進(jìn)程

　　行業(yè)主要公司：華為、百度、蘑菇車聯(lián)等

　　本文核心數(shù)據(jù)：自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展歷程、數(shù)據(jù)閉環(huán)關(guān)鍵環(huán)節(jié)

　　自動(dòng)駕駛從 " 規(guī)則驅(qū)動(dòng) " 進(jìn)入 " 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) " 時(shí)代

　　——自動(dòng)駕駛技術(shù)架構(gòu)演變歷程

　　根據(jù) 2023 ( 第七屆 ) 高工智能汽車年會(huì)上發(fā)布的《自動(dòng)駕駛 3.0 時(shí)代，大模型重塑汽車智能化技術(shù)路線》，目前我國(guó)的自動(dòng)駕駛已經(jīng)進(jìn)入了 3.0 時(shí)代。

　　自動(dòng)駕駛的 1.0 時(shí)代是硬件驅(qū)動(dòng)，主要依靠激光雷達(dá)和人工規(guī)則的認(rèn)知方式提供自動(dòng)駕駛方案 ;2.0 時(shí)代是軟件驅(qū)動(dòng)，特點(diǎn)是傳感器單獨(dú)輸出結(jié)果，用小模型和少數(shù)據(jù)的模式提供自動(dòng)駕駛方案 ;3.0 時(shí)代是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)時(shí)代，采用多模態(tài)傳感器聯(lián)合輸出結(jié)果，用大模型大數(shù)據(jù)的模式提供自動(dòng)駕駛方案。

　　根據(jù)我國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《汽車駕駛自動(dòng)化分級(jí)》 ( GB/T 40429-2021 ) ，目前汽車的自動(dòng)駕駛?cè)蕴幱?L2" 部分自動(dòng)駕駛 " 和 L3" 有條件自動(dòng)駕駛 " 的階段。

　　——軟硬件是 " 規(guī)則驅(qū)動(dòng) " 核心要素

　　在自動(dòng)駕駛 1.0 與 2.0 時(shí)代，各類硬件設(shè)備和內(nèi)嵌軟件是車輛自動(dòng)駕駛的核心要素，其中硬件設(shè)備主要包括激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器、攝像頭等 ; 內(nèi)嵌軟件則主要包括了定位算法軟件、感知算法軟件和規(guī)控算法軟件三大類。

　　——海量數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)閉環(huán)是 " 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) " 核心要素

　　自動(dòng)駕駛 3.0 時(shí)代與 2.0 時(shí)代相比，其開發(fā)模式和技術(shù)框架都將發(fā)生顛覆性的變革。在自動(dòng)駕駛 2.0 時(shí)代，以小數(shù)據(jù)、小模型為特征，以 Case 任務(wù)驅(qū)動(dòng)為開發(fā)模式。而自動(dòng)駕駛 3.0 時(shí)代，以大數(shù)據(jù)、大模型為特征，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為開發(fā)模式。在 3.0 時(shí)代，過去自動(dòng)駕駛的核心軟硬件基礎(chǔ)將逐步統(tǒng)一并整合，逐漸演化為各類大模型。如控制算法將逐步演化為車端控制模型 ; 感知算法將逐步演化為車端感知模型 ; 規(guī)控算法將逐步演化為車 / 云端認(rèn)知模型。

　　自動(dòng)駕駛 3.0 時(shí)代，數(shù)據(jù)成為了自動(dòng)駕駛的核心，在自動(dòng)駕駛商業(yè)化快速落地實(shí)現(xiàn)的同時(shí)，自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)的規(guī)模呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，因此如何更為高效得實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)提取、處理、篩選、學(xué)習(xí)以推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展成為了自動(dòng)駕駛企業(yè)的新挑戰(zhàn)，" 數(shù)據(jù)閉環(huán) " 概念應(yīng)運(yùn)而生。

　　數(shù)據(jù)閉環(huán)能力成為自動(dòng)駕駛規(guī)�；�落地關(guān)鍵因素

　　——數(shù)據(jù)閉環(huán)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)

　　數(shù)據(jù)閉環(huán)是指從車的端數(shù)據(jù)采集，到處理后形成有效數(shù)據(jù)集，再通過云服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)、運(yùn)輸，經(jīng)過算法模型訓(xùn)練、驗(yàn)證后，將有效數(shù)據(jù)成果部署上車，各環(huán)節(jié)相互連接，形成自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)循環(huán)。

　　——數(shù)據(jù)閉環(huán)的發(fā)展歷程

　　自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)從 2013 年開始初露頭角，但由于當(dāng)時(shí)僅有部分測(cè)試車上路，數(shù)據(jù)量較少，僅能實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的反饋循環(huán)機(jī)制。隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)從 L0 邁入 L2/L3，早期的數(shù)據(jù)閉環(huán)難以滿足自動(dòng)駕駛的需求，數(shù)據(jù)閉環(huán)從 1.0 邁向 2.0，未來也將朝著更商業(yè)化的 3.0 邁進(jìn)。目前我國(guó)的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)正處于高效驅(qū)動(dòng)升級(jí)的第二階段，未來的數(shù)據(jù)處理能力和自動(dòng)運(yùn)轉(zhuǎn)能力將大幅提升，商業(yè)落地效益更好，生態(tài)建設(shè)更完善。

　　——數(shù)據(jù)閉環(huán)的核心技術(shù)

　　隨著數(shù)據(jù)量的激增，自動(dòng)駕駛下的存儲(chǔ)面臨海量數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)合規(guī)等問題，而為了解決此類問題，數(shù)據(jù)閉環(huán)內(nèi)嵌了云平臺(tái)、數(shù)據(jù)標(biāo)注、仿真測(cè)試等功能。

　　——數(shù)據(jù)閉環(huán)的發(fā)展痛點(diǎn)

　　完整的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)閉環(huán)是指從量產(chǎn)、采集車在路端實(shí)地采集的交通場(chǎng)景，通過技術(shù)手段還原成仿真場(chǎng)景，進(jìn)入測(cè)試環(huán)節(jié)用于算法測(cè)試，再更新和升級(jí)量產(chǎn)車的過程。但在此過程中由于關(guān)鍵鏈路涉及多個(gè)環(huán)節(jié)與領(lǐng)域，當(dāng)前行業(yè)內(nèi) ( 包括數(shù)據(jù)采集商、軟硬件供應(yīng)商、車廠、算法公司等在內(nèi) ) 尚未出現(xiàn)能提供統(tǒng)一視野、融合所有車的環(huán)節(jié)、一體化打通整條鏈路的產(chǎn)品或者平臺(tái)。

　　" 車路云一體化 " 加速自動(dòng)駕駛商業(yè)化進(jìn)程

　　—— " 車路云一體化 " 的概念

　　車路云一體化是通過新一代信息與通信技術(shù)將人、車、路、云的物理空間、信息空間融合為一體，基于系統(tǒng)協(xié)同感知、決策與控制，實(shí)現(xiàn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車交通系統(tǒng)安全、節(jié)能、舒適及高效運(yùn)行的信息物理系統(tǒng)。車路云一體化系統(tǒng)充分融合了車端、路端、云端信息，實(shí)現(xiàn)車端、路端多源數(shù)據(jù)融合，數(shù)據(jù)規(guī)模更大，多樣性更充分，通過堆疊數(shù)據(jù)集，支持 AI 大模型進(jìn)行快速迭代。

　　—— " 車路云一體化 " 的發(fā)展歷程

　　從 2020 年 2 月發(fā)改委、工信部等 11 部委聯(lián)合印發(fā)《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》文件，表示到 2025 年，新車基本實(shí)現(xiàn)智能化，高級(jí)別智能汽車實(shí)現(xiàn)規(guī)�；瘧�(yīng)用，" 人–車–路–云 " 實(shí)現(xiàn)高度協(xié)同 ; 到 2023 年《國(guó)家車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南 ( 智能網(wǎng)聯(lián)汽車 ) ( 2023 版 ) 》，《公路工程設(shè)施支持自動(dòng)駕駛技術(shù)指南》等政策的發(fā)布，近 3 年來中共中央、國(guó)務(wù)院、各部委累計(jì)出臺(tái)包含自動(dòng)駕駛、車聯(lián)網(wǎng) ( 智能網(wǎng)聯(lián)汽車 ) 、車路協(xié)同、交通新基建等相關(guān)政策達(dá) 30 余項(xiàng)，全面支持 " 車路云一體化 " 自動(dòng)駕駛的快速發(fā)展與落地。

　　—— " 車路云一體化 " 的優(yōu)勢(shì)

　　隨著自動(dòng)駕駛算法不斷迭代，自動(dòng)駕駛的發(fā)展正逐漸由 " 規(guī)則驅(qū)動(dòng) " 向 " 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) " 轉(zhuǎn)化。自動(dòng)駕駛的落地需要大量數(shù)據(jù)的支持，而車路云一體化方案，充分融合了車端、路端、云端信息，實(shí)現(xiàn)車端、路端多源數(shù)據(jù)融合，數(shù)據(jù)規(guī)模更大，多樣性更充分，通過堆疊數(shù)據(jù)集，支持 AI 大模型進(jìn)行快速迭代。同時(shí)以大模型 AI 為基礎(chǔ)，車端、路端多角度，雷達(dá)、視覺等傳感器聯(lián)合工作，多模態(tài)共同輸出結(jié)果，通過基于 " 大數(shù)據(jù) + 大模型 " 的 AI，海量大數(shù)據(jù)自訓(xùn)練，結(jié)合人類的駕駛常識(shí)決策，從而加速自動(dòng)駕駛技術(shù)演化。

　　—— " 車路云一體化 " 解決方案

　　以項(xiàng)目落地能力角度看，百度、蘑菇車聯(lián)與華為的特點(diǎn)各不相同。華為更側(cè)重于構(gòu)建智慧交通體系并落地多個(gè)城市 ; 蘑菇車聯(lián)強(qiáng)調(diào) " 車路云一體化 "，以自動(dòng)駕駛、車路協(xié)同、智慧交通 AI 云平臺(tái)的整套方案幫助城市打造智慧交通體系，加速與地方政府合作打造智慧城市與智慧交通 ; 而百度則是 " 單車智能 + 網(wǎng)聯(lián)賦能 " 路線的擁躉，以廣州黃埔區(qū)開發(fā)區(qū)的智慧交通項(xiàng)目為代表。

　　蘑菇車聯(lián)自研 " 車路云一體化 " 自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，應(yīng)用了融合感知、融合決策控制、高精地圖、高精定位、AI、仿真系統(tǒng)、云 + 邊緣計(jì)算、實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)，能夠深度融合自動(dòng)駕駛 + 車路協(xié)同 +AI 云平臺(tái)三大板塊，可以滿足不同場(chǎng)景、不同車型的需求，核心技術(shù)指標(biāo)行業(yè)領(lǐng)先。

　　—— " 車路云一體化 " 的市場(chǎng)規(guī)模

　　車路云一體化涉及汽車、交通、通信等產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，市場(chǎng)滲透率加速，市場(chǎng)規(guī)模巨大。具體來看，中國(guó)智慧交通市場(chǎng)規(guī)模當(dāng)前約 4 億元，至 2030 年快速發(fā)展并預(yù)計(jì)超過 6.5 萬(wàn)億元。根據(jù)賽迪的數(shù)據(jù)，2022 年中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)車市場(chǎng)規(guī)模接近 6000 億元，隨著智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的進(jìn)步，產(chǎn)品迭代升級(jí)與普及率的提升，2030 年有望突破 5 萬(wàn)億元。中國(guó)車聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模呈快速發(fā)展趨勢(shì)，預(yù)計(jì) 2030 年將突破 2 萬(wàn)億元。預(yù)計(jì)到 2030 年，" 車路云一體化 " 相關(guān)市場(chǎng)規(guī)模超 14 萬(wàn)億元，市場(chǎng)規(guī)模巨大。

　　來源：前瞻網(wǎng)