從“馬力”到“算力” 汽車智能化的關鍵是什么？

自去年以來，業內一直有一種說法，2022年將是汽車智能化的元年。你為什么這么說？現在，汽車行業一條非常明確的主線是電動化。從技術創新產品的發展規律來看，當滲透率超過10%時，往往證明該產品已經成功商業化。但根據9月新能源乘用車零售數據，滲透率早已超過30%。因此，這意味著新能源汽車將進入產品維度的競爭階段，而新能源汽車的差異化競爭主要依靠智能系統。換句話說，電動化為智能化提供了最佳載體，而智能軟件決定了電動化體驗的上限。因此，在智能汽車大規模商業化生產前夕，數據驅動和云集成的IT基礎設施成為必要。IDC報告預測，到2025年，汽車智能網聯系統的組裝率將達到83%，出貨量預計將增至2490萬臺，年復合增長率為16.1%。需求領先，這也解釋了為什么主要互聯網科技公司將目標鎖定在智能汽車、整合云業務、，以及為汽車構建云架構。據Frost&Sullivan和Toubao Research Institute發布的《2021中國汽車云市場跟蹤報告》顯示，2021汽車云行業的整體市場規模達到335.2億元，華為云以22.8%的市場份額位居中國汽車云市場第一。自去年以來，其他制造商也在傳播相關消息。先是字節跳動被曝組建汽車云團隊，隨后騰訊云正式宣布推出汽車云。截至今年8月底，阿里云和小鵬汽車已經聯合完成了“福耀”駕駛智能計算中心。9月，百度智能云正式宣布推出汽車云。對于云廠商來說，抓住電動和智能汽車的機會，可能會打開下一個巨大的增量市場。然而，在這一過程中，新的問題和挑戰不斷出現。如何理解這個行業并滿足需求是對云制造商的一個關鍵考驗。在新能源汽車領域，人們習慣用“滲透率”來評價行業的繁榮程度，而不是用“馬力”。所謂“滲透”是營銷管理中的一個概念，是指在一定時間內，某一產品在市場上同類型的所有產品中可能占的比例。從歷史數據來看，2015年中國新能源汽車零售滲透率約為1%，2019年上半年突破至5%，2021直接增至13.4%，今年9月首次超過30%。這些數字的變化表明了一個問題：汽車的智能化進程正在加速。那么，汽車智能化的核心是什么呢？換句話說，智力的焦點在哪里？傳統汽車的核心是馬力等硬件設施，無論是皮革沙發還是座椅，以及機械性能。現在，硬件不再處于主導地位，而是處于從屬地位，主導力量被計算能力、數據和軟件所取代。關系的變化也給產業鏈帶來了相應的新變化。首先，軟件變得越來越重要，因此“軟件定義汽車”的概念非常流行。其次，產業鏈整合了5G、6G通信技術、電池、操作系統等過去傳統汽車電子沒有涉及的領域，整個產業鏈也開始從過去的垂直產業鏈發展到現在的網狀合作模式。然后是人工智能技術的集成。在這種背景下，汽車智能不再是軟硬件制造商之間的競爭，而是強大生態系統之間競爭的結果。既然是生態競爭，要想獲勝，一方面需要產業鏈上的緊密聯盟，另一方面，從技術架構的角度來看，一個覆蓋范圍廣、延遲低、帶寬高、算力強的全球云基礎設施也在不斷涌現。11月18日，在華為云汽車行業數智升級高峰論壇上，華為云正式發布了其全球汽車行業云基礎設施KooVerse for……

ehicle，可以用1+3+M+N來概括。

華為云全球汽車行業云基礎設施KooVerse for Vehicle“1”是指覆蓋全球的存儲網絡，可在全球170多個國家實現30ms延遲圈覆蓋。“3”是指在中國烏蘭察布、貴安和蕪湖建立的三個超大型云核心樞紐。依托這三個超大云核心樞紐，可以聚集行業合作伙伴進行技術創新，并可以對不同級別的保密進行分類，以滿足汽車行業的標準和要求。同時，可以提供大規模、高彈性的云服務。“M”是指分布式車聯網系統的節點，幫助聯網車輛的數據高效進入云端，實現低延遲的高效數據處理。“N”是指覆蓋全國的50多個汽車數據專用訪問點，提供對汽車自動駕駛數據的高效訪問。未來汽車行業業務架構升級的關鍵在于能否實現汽車數據與云數據的實時交互計算，以及能否實現汽車與云服務的實時協作。“華為云CTO張玉新判斷，在他看來，汽車行業的數智升級應該是汽車數智升級+汽車企業數智升級＋產業鏈數智升級。自動駕駛的本質是數據的軍備競賽。汽車智能大致可以分為兩類：駕駛智能和環繞智能。其中，駕駛智能化主要是通過自動駕駛實現的。畢馬威中國汽車行業管理合伙人Norbert Meyring曾表示，自動駕駛被視為汽車技術的“皇冠上的寶石”，是人工智能技術、用戶至上哲學和精密制造工藝的復雜融合。盡管自動駕駛是按照L1-L5級別分類的，但實現自動駕駛的難度越高，無論是主流的L2+還是未來的L4/L5，都有一個明顯的特點，即數據是最重要的驅動力。正如華為云汽車行業解決方案架構師孫偉所說， “自動駕駛是一個全面的數據驅動時代。從自動駕駛產生的數據規模不難看出這一點。據了解，現在整個自動駕駛系統每月產生近500PB的數據。預計到2027年，自動駕駛將形成16000 PB的數據量。這是什么概念？與GB的數據量水平相比人們經常接觸到，PB的容量是GB的一百萬倍。由于將不斷產生大量數據，我們如何以高成本效益保存和使用數據？說到存儲，從用戶的角度來看，它自然需要效率和低成本。為此，華為云推出了分布式緩存系統，該系統可以加速訓練，將數據分為熱、暖、冷三層，以自動降低數據成本，滿足客戶對海量數據的低成本存儲需求。在存儲了大量數據后，如果需要搜索，華為云還提供了一個名為CSS的解決方案。用戶可以直接將經常搜索的關鍵詞或經常使用的數據放入該搜索引擎中，以完成實時的二級交互查詢。此外，對于完整的數據查詢，只需將所有列放入Hbase中更多的維度和信息，就可以實現準實時查詢。自動駕駛數據應用的一個非常重要的方向是進行培訓。目前，出于安全考慮，自動駕駛無法直接在道路上行駛。因此，有必要在特定環境中進行重復訓練，如城市道路、農村道路、雨霧天氣、自動緊急制動、人行橫道等場景。通過分析和處理這些數據，可以進行偏差校正，最終達到駕駛的道路安全標準。如何快速、良好地訓練數據？作為回應，華為推出了一個自動駕駛研發平臺。該平臺的意義在于使客戶能夠一站式上傳、注釋、訓練模型和部署數據，最直接的好處是節省時間。許多傳統的人工智能開發模型需要幾天的時間才能開發出來，但現在它們可以……

縮短到幾個小時甚至更短。華為云機器學習和深度學習技術專家、ModelArts產品架構師白小龍。華為云之所以能達到這樣的效果，就在于它在性能、效率和準確性上的精準努力。例如，在對自動駕駛的大規模數據進行預處理和模型訓練時，可能需要數千個GPU或專門的人工智能芯片。在這一點上，培訓平臺有必要很好地平衡通信和單節點計算，這也是行業面臨的共同挑戰。作為回應，華為云開發了一些相對通用的大批量優化器，不僅可以為單個節點提供足夠的計算時間，還可以掩蓋通信缺陷，提高集群的訓練效率。此外，在自動駕駛的培訓過程中，可能會有許多瑣碎的任務，或者工程師也可能面臨一些隱藏的bug。華為云提出了一套AutoML算法工具，可以自動幫助算法工程師做最基本的編程工作，并自動分析和診斷問題。目前，我們觀察到超過90%的家庭作業失敗是由于簡單的代碼錯誤造成的。由于軟件和硬件系統的可靠性提高，我們可以將故障率控制在1%甚至更低。白小龍。此外，由于自動駕駛對安全性的要求極高，對數據的準確性要求自然也極高。華為云幫助用戶和開發人員通過計算集群搜索更高效的神經網絡，減輕算法工程師的設計負擔，同時提高準確性。在分類檢測的許多基本場景中，準確率可以提高約2%。白小龍。在實現自動駕駛的過程中，一直有兩條路線：一條是單車智能化，另一條是車路協同。從2019年左右開始，車輛和道路之間的協作路線越來越受歡迎。在這種情況下，人們對更快、更準確的決策提出了更高的要求，而僅靠自行車智能是無法實現的。因此，云平臺需要提供技術支持。在華為云汽車產業數智升級高峰論壇上，華為云與中國聯通在北京、上海、廣州等主要城市建立分布式車聯網節點，可實現10毫秒延時覆蓋。此外，針對車聯網數據應用場景，華為云還與合作伙伴合作，提供各種車聯網應用服務，包括駕駛行為分析、車聯網知識圖譜等業務。

華為云汽車行業解決方案的全景構建塊解決方案。行業發展的“需求”和“能力”不同于傳統的車輛功能軟件，強調完整性和系統水平。在軟件定義汽車的趨勢下，軟件架構和形式越來越強調層次解耦、標準化、模塊化和開放性。所謂模塊化，是指具有標準化、清晰的接口，可以在模塊之間進行組合和擴展，也可以由不同的供應商提供。為了滿足用戶的“需求”，還需要行業的“能力”。從時間線來看，自2013年以來，自動駕駛賽道已進入萌芽階段，隨后幾年相關投融資事件逐年增多。2016年，它進入了一個快速發展的時期，在2018年達到了頂峰。盡管在2019年進入低谷，但并沒有持續太久，自2020年以來，該行業再次經歷了復興。經過多年跌宕起伏的發展，無論是在算法、數據等軟件方面，還是在芯片、雷達、域控制器等硬件方面，自動駕駛賽道的產業鏈都變得更加細分和全面。例如，產業鏈上游由軟件和硬件供應商以及技術服務和數字平臺供應商組成。中游主要包括科馬智行、文遠智行等汽車公司和自動駕駛技術公司。終端包括港口、物流、端到端配送、Robotaxi和Robobus等商業應用場景。在參與者數量和精細化之后，它還促進了產品服務的標準化。例如，盡管……

市場上有許多不同的供應商進行注釋模擬培訓，產品接口已經標準化。作為回應，華為云基于自身的人工智能能力，在自動駕駛領域推出了一套完整的模塊化解決方案。“構建塊”的含義在于兩個方面：一是整體解決方案，二是不同過程之間的可組合性。例如，不同的模塊用戶可以有不同的選擇，不一定要選擇華為的解決方案。一些解決方案已經由客戶自己開發，也可以在華為解決方案的基礎上進行替換。從這個角度來看，我們提供了一套完整的解決方案，客戶可以根據自己的需求進行定義，從而更廣泛地滿足行業的需求。華為云行業解決方案專家梁亮博士解釋道。同時，他還判斷，“自動駕駛解決方案向積木的發展是行業的下一個趨勢。”趨勢的發展仍需觀察，但無論是計算能力和數據處理能力，還是解決方案的靈活性，這不僅考驗著云制造商的技術能力，還有戰略定位。目前，汽車云仍處于市場發展的早期階段，云制造商仍處于建立基準客戶的過程中。從“產業賦能”出發，華為云可能更有利于其早期的制造經驗，并找到合適的商業定位。

標簽：皇冠理念小鵬

汽車資訊熱門資訊