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數(shù)據(jù)驅(qū)動時代:“車路云一體化”加速自動駕駛商業(yè)化進程

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20 文放 ? 2024-01-17 14:11:46  來源:前瞻產(chǎn)業(yè)研究院 E8936G0

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):自動駕駛技術發(fā)展歷程、數(shù)據(jù)閉環(huán)關鍵環(huán)節(jié)

自動駕駛從“規(guī)則驅(qū)動”進入“數(shù)據(jù)驅(qū)動”時代

——自動駕駛技術架構(gòu)演變歷程

根據(jù)2023(第七屆)高工智能汽車年會上發(fā)布的《自動駕駛3.0時代,大模型重塑汽車智能化技術路線》,目前我國的自動駕駛已經(jīng)進入了3.0時代。

自動駕駛的1.0時代是硬件驅(qū)動,主要依靠激光雷達和人工規(guī)則的認知方式提供自動駕駛方案;2.0時代是軟件驅(qū)動,特點是傳感器單獨輸出結(jié)果,用小模型和少數(shù)據(jù)的模式提供自動駕駛方案;3.0時代是數(shù)據(jù)驅(qū)動時代,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)的模式提供自動駕駛方案。

圖表1:自動駕駛技術發(fā)展進入3.0時代

根據(jù)我國國家標準《汽車駕駛自動化分級》(GB/T 40429-2021),目前汽車的自動駕駛?cè)蕴幱贚2“部分自動駕駛”和L3“有條件自動駕駛”的階段。

圖表2:自動駕駛階段劃分

——軟硬件是“規(guī)則驅(qū)動”核心要素

在自動駕駛1.0與2.0時代,各類硬件設備和內(nèi)嵌軟件是車輛自動駕駛的核心要素,其中硬件設備主要包括激光雷達、毫米波雷達、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。

圖表3:自動駕駛1.0與2.0時代的核心要素

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

自動駕駛3.0時代與2.0時代相比,其開發(fā)模式和技術框架都將發(fā)生顛覆性的變革。在自動駕駛2.0時代,以小數(shù)據(jù)、小模型為特征,以Case任務驅(qū)動為開發(fā)模式。而自動駕駛3.0時代,以大數(shù)據(jù)、大模型為特征,以數(shù)據(jù)驅(qū)動為開發(fā)模式。在3.0時代,過去自動駕駛的核心軟硬件基礎將逐步統(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/云端認知模型。

自動駕駛3.0時代,數(shù)據(jù)成為了自動駕駛的核心,在自動駕駛商業(yè)化快速落地實現(xiàn)的同時,自動駕駛數(shù)據(jù)的規(guī)模呈現(xiàn)指數(shù)級增長,因此如何更為高效得實現(xiàn)數(shù)據(jù)提取、處理、篩選、學習以推動自動駕駛技術發(fā)展成為了自動駕駛企業(yè)的新挑戰(zhàn),“數(shù)據(jù)閉環(huán)”概念應運而生。

圖表4:自動駕駛3.0演化過程

數(shù)據(jù)閉環(huán)能力成為自動駕駛規(guī)模化落地關鍵因素

——數(shù)據(jù)閉環(huán)的關鍵環(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,再通過云服務器進行存儲、運輸,經(jīng)過算法模型訓練、驗證后,將有效數(shù)據(jù)成果部署上車,各環(huán)節(jié)相互連接,形成自動駕駛數(shù)據(jù)循環(huán)。

圖表5:數(shù)據(jù)閉環(huán)關鍵環(huán)節(jié)

——數(shù)據(jù)閉環(huán)的發(fā)展歷程

自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)從2013年開始初露頭角,但由于當時僅有部分測試車上路,數(shù)據(jù)量較少,僅能實現(xiàn)簡單的反饋循環(huán)機制。隨著自動駕駛技術從L0邁入L2/L3,早期的數(shù)據(jù)閉環(huán)難以滿足自動駕駛的需求,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。目前我國的自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)正處于高效驅(qū)動升級的第二階段,未來的數(shù)據(jù)處理能力和自動運轉(zhuǎn)能力將大幅提升,商業(yè)落地效益更好,生態(tài)建設更完善。

圖表6:數(shù)據(jù)閉環(huán)發(fā)展歷程

——數(shù)據(jù)閉環(huán)的核心技術

隨著數(shù)據(jù)量的激增,自動駕駛下的存儲面臨海量數(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、數(shù)據(jù)標注、仿真測試等功能。

圖表7:數(shù)據(jù)閉環(huán)的核心技術

——數(shù)據(jù)閉環(huán)的發(fā)展痛點

完整的數(shù)據(jù)驅(qū)動閉環(huán)是指從量產(chǎn)、采集車在路端實地采集的交通場景,通過技術手段還原成仿真場景,進入測試環(huán)節(jié)用于算法測試,再更新和升級量產(chǎn)車的過程。但在此過程中由于關鍵鏈路涉及多個環(huán)節(jié)與領域,當前行業(yè)內(nèi)(包括數(shù)據(jù)采集商、軟硬件供應商、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。

圖表8:數(shù)據(jù)閉環(huán)發(fā)展痛點

“車路云一體化”加速自動駕駛商業(yè)化進程

——“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大模型進行快速迭代。

圖表9:“車路云一體化”系統(tǒng)

——“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,新車基本實現(xiàn)智能化,高級別智能汽車實現(xiàn)規(guī)模化應用,“人–車–路–云”實現(xiàn)高度協(xié)同;到2023年《國家車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)標準體系建設指南(智能網(wǎng)聯(lián)汽車)(2023版)》,《公路工程設施支持自動駕駛技術指南》等政策的發(fā)布,近3年來中共中央、國務院、各部委累計出臺包含自動駕駛、車聯(lián)網(wǎng)(智能網(wǎng)聯(lián)汽車)、車路協(xié)同、交通新基建等相關政策達30余項,全面支持“車路云一體化”自動駕駛的快速發(fā)展與落地。

圖表10:“車路云一體化”發(fā)展歷程

——“車路云一體化”的優(yōu)勢

隨著自動駕駛算法不斷迭代,自動駕駛的發(fā)展正逐漸由“規(guī)則驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)化。自動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大模型進行快速迭代。同時以大模型AI為基礎,車端、路端多角度,雷達、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)自訓練,結(jié)合人類的駕駛常識決策,從而加速自動駕駛技術演化。

圖表11:“車路云一體化”系統(tǒng)的優(yōu)勢

——“車路云一體化”解決方案

以項目落地能力角度看,百度、蘑菇車聯(lián)與華為的特點各不相同。華為更側(cè)重于構(gòu)建智慧交通體系并落地多個城市;蘑菇車聯(lián)強調(diào)“車路云一體化”,以自動駕駛、車路協(xié)同、智慧交通AI云平臺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)的智慧交通項目為代表。

圖表12:“車路云一體化”服務商解決方案對比(一)

圖表13:“車路云一體化”服務商解決方案對比(二)

蘑菇車聯(lián)自研“車路云一體化”自動駕駛系統(tǒng),應用了融合感知、融合決策控制、高精地圖、高精定位、AI、仿真系統(tǒng)、云+邊緣計算、實時大數(shù)據(jù)等前沿技術,能夠深度融合自動駕駛+車路協(xié)同+AI云平臺三大板塊,可以滿足不同場景、不同車型的需求,核心技術指標行業(yè)領先。

圖表14:蘑菇車聯(lián)“車路云一體化”系統(tǒng)

——“車路云一體化”的市場規(guī)模

車路云一體化涉及汽車、交通、通信等產(chǎn)業(yè)領域,市場滲透率加速,市場規(guī)模巨大。具體來看,中國智慧交通市場規(guī)模當前約4億元,至2030年快速發(fā)展并預計超過6.5萬億元。根據(jù)賽迪的數(shù)據(jù),2022年中國智能網(wǎng)聯(lián)車市場規(guī)模接近6000億元,隨著智能網(wǎng)聯(lián)技術的進步,產(chǎn)品迭代升級與普及率的提升,2030年有望突破5萬億元。中國車聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模呈快速發(fā)展趨勢,預計2030年將突破2萬億元。預計到2030年,“車路云一體化”相關市場規(guī)模超14萬億元,市場規(guī)模巨大。

圖表15:2030年“車路云一體化”相關市場規(guī)模

更多本行業(yè)研究分析詳見前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《2025-2030年中國車路云一體化(車路云協(xié)同)發(fā)展前景展望與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》。

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2025-2030年中國車路云一體化(車路云協(xié)同)發(fā)展前景展望與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告
2025-2030年中國車路云一體化(車路云協(xié)同)發(fā)展前景展望與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告

本報告前瞻性、適時性地對車路云一體化的發(fā)展背景、供需情況、市場規(guī)模、競爭格局等行業(yè)現(xiàn)狀進行分析,并結(jié)合多年來車路云一體化發(fā)展軌跡及實踐經(jīng)驗,對車路云一體化未來...

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作者 文放
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