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    汽車云如何加速自動駕駛大范圍商業落地

    2023年02月02日 11:50:21 來源:中文科技資訊

      人類對于自動駕駛的探索已經持續了近百年。

      從1925年“美國奇跡號”最初的無線電遙控方式,到逐漸普及的ADAS、ADS,以及正在開始嘗試取消安全員的Robotaxi,自動駕駛承載著車輛、圖形、仿真、控制、人工智能等諸多領域科學家和工程師的傳承和夢想。

      2004年之后,來自斯坦福大學的Sebastian Thrun、卡耐基梅隆大學的Chris Urmson等人工智能專家為當代自動駕駛搭建了由機器學習和感知硬件設備相結合的基本架構,并一直沿用至今。

      在這樣的架構下,自動駕駛促成了互聯網、人工智能、汽車工程的偉大融合。前沿領域的技術突破和數據積累正在碰撞出越來越多的火花,現在,已經可以看到自動駕駛大規模商業化的曙光。

      未來,在自動駕駛技術加持下,汽車將不再是一個傳統意義的交通工具,而是一個高度智能的移動終端,汽車也將成為智慧城市的基礎設施。

      與此同時,自動駕駛技術將不斷顛覆汽車產業鏈原有的價值分配格局。

      據 IDC 發布的報告預測,智能網聯系統在汽車產業內的裝配率預計將在 2025 年達到 83% 的水平,出貨量將增至 2490 萬臺,年復合增長率(CAGR)16.1%。

      目前,自動駕駛能力已經成為汽車在終端市場激烈的競爭中最為突出的賣點之一 ,越來越多的主機廠正在把握變局中的機遇。

      近日,阿里巴巴集團與吉利控股集團簽署戰略合作協議,雙方將在云計算和工業互聯網、汽車智能化及智能出行、數智化營銷、可持續發展等四個方面開展深入合作,共同輸出智能汽車行業的全鏈路數字化解決方案,聯合打造汽車產業數字化新標桿。

      云計算恰恰是打通數字工廠、自動駕駛、智能座艙、工業互聯網、出行業務、整車直銷等智能汽車從生產到終端全過程,消除這些前沿領域的數據隔閡、加速技術商業化落地的強力抓手。

      云計算助攻自動駕駛臨門一腳

      2022 年,自動駕駛相關的政策法規接連破冰,取消安全員的無人駕駛車輛即將開始在自動駕駛實驗區小范圍運營,高級輔助駕駛更是實現了大范圍商業化落地。

      工信部數據顯示,2022年前6個月,國內具備輔助駕駛功能的乘用車銷量達288萬輛,滲透率升至32.4%,同比增長46.2%。

      而在自動駕駛時代,因為要依靠毫米波雷達、激光雷達、攝像頭等更多傳感器來輔助駕駛,車端的數據量呈指數級上升,據Morgan Stanley公布的數據顯示,自動駕駛汽車每小時將從攝像頭、雷達和其他傳感器獲得多達 40TB 的數據,據此測算每年將產生PB級的數據。

      隨著智能汽車大規模進入市場,主機廠和自動駕駛公司則要應對幾十萬、甚至百萬級的并發數據,在數據處理方面的需求快速攀升,數據量從 PB 級到 ZB 級的增長,將極大考驗車企和自動駕駛技術供應商在算法、數據、存儲和計算上的能力。

      未來,無論對于車廠和供應商,還是智能汽車的終端用戶,想要獲得更好的自動駕駛體驗,來自“云”的服務將像水、電、無線網絡一樣成為生活必需品。

      從技術的角度來說,自動駕駛需要云端海量存儲空間與計算資源支撐,并在此基礎上構建數據采集管理、樣本標注、算法訓練評測、診斷調試、云端仿真、實車反饋閉環等全流程云服務。

      而這些,無疑是云廠商更擅長的領域,由專業的汽車云提供支撐自動駕駛研發、運行的全鏈路服務以及開發平臺,更將加速自動駕駛領域大量細分賽道中的初創企業打通合作共贏的生態。

      并且,除了自動駕駛,主機廠和自動駕駛產業鏈上下游企業在智能制造領域對云計算的多樣化需求正在快速增長,云計算正在串聯起越來越多的新業態。

      “汽車云”承載不同業態深度融合

      無論是當前處于市場焦點的L2+級輔助駕駛,還是代表未來的高等級自動駕駛,背后都有著大量新業態在快速成長。根據麥肯錫預測,自動駕駛駕駛汽車到2025年可以產生2000億至1.9萬億美元的產值。當下,只有跑得快才能把握住市場機遇。

      而云計算正肉眼可見的加快主機廠和自動駕駛公司的智能化進程。

      2022年 6月,在智己汽車“新世界智能原點”發布會上,阿里云智能副總裁、汽車&制造行業總經理李強介紹:智己的全量數據已跑在阿里云上進行智能駕駛模型的訓練優化,訓練效率提升了70%。

      基于阿里云智能計算平臺,2022年8月,小鵬汽車在烏蘭察布建成了國內最大的自動駕駛智算中心“扶搖”,用于自動駕駛模型訓練。“扶搖”算力可達600PFLOPS,將小鵬自動駕駛核心模型的訓練速度提升了近170倍。

      不單是增速和提效,云計算更是帶來了空前的降本,據何小鵬對智能汽車未來算力成本的解讀:如果現在不以這樣的方式提前儲備算力,那么今后5年內,企業算力成本會從億級,加到數十億級。

      新勢力和傳統車企在智能化時代來到了同一條起跑線,面對量產車不斷下線帶來的海量Corner case,老牌主機廠自建IDC做數據運營的方式已經落伍,轉向混合云成為必然。

      據阿里云介紹,其“汽車云”在國內已經服務于超過70%的汽車企業,在2022年取得了近100%的增長,小鵬、一汽、吉利、長城、長安、地平線等企業已上阿里云。

      憑借大量成熟案例和行業Knowhow,阿里云“汽車云”為汽車及相關行業的合作伙伴們提供從研發、制造到流通領域的全方位云端解決方案,并以“一橫三縱”的骨干勾勒出為汽車企業提供的技術和可承諾的業務效果。

      以數據驅動為核心的“汽車云”,憑借對數據價值的深度挖掘,正在將其拓展為下一個移動互聯網級別的云計算市場。

      “汽車云”深度賦能產業鏈的案例比比皆是。

      比如,做自動駕駛需要海量的數據來做數據標注、大模型訓練、仿真驗證,但是其中又涉及到大量重復性的工作,對于初創項目來說有很多難以避開的坑。而“汽車云”有著完整的工具鏈和豐富的場景、在合規性、真實性等方面已經實現了完整的布局,可以大幅提升研發、測試的效率。

      “汽車云”依托無可替代的生態穿透力,在為眾多主機廠賦能的同時,對于不同細分賽道的自動駕駛公司們吸引力不言而喻。

      加速器見證自動駕駛開啟商業化十年

      相比于正在數字化、智能化轉型中的主機廠,自動駕駛公司大都是誕生于云計算時代的“云原生”企業,他們更懂云,對于云也有著完全不同的訴求。

      而自動駕駛是“汽車云”賦能智能汽車產業的一個重要場景,在數字化、智能化的浪潮中,“汽車云”更將是全新業態中創新的源動力。

      本次,由阿里云發起的自動駕駛加速器覆蓋感知、芯片、算法、標注、圖商、工具鏈、仿真等領域的創新企業,目前已經啟動招募,并即將集結。

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

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