“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺發布 助力自動駕駛開發 讓復雜變得簡單

2021上海國際車展前夕，華為智能汽車云服務產品部總經理廖振勤正式發布“華為八達通”自動駕駛開放平臺，重點關注自動駕駛開發硬件、數據、算法和高精度地圖四大最關鍵要素，構建一套以數據為核心、驅動自動駕駛閉環迭代的開放平臺，旨在封裝車云協同能力。行業領先的注釋能力、升級的虛擬仿真和一站式安全合規云服務，幫助車企構建自動駕駛開發能力，減少發展障礙，提高發展效率。

圖1：華為智能汽車云服務產品部總經理廖振琴宣布“華為八達通”自動駕駛開放平臺廖振琴表示：我們的平臺有三個能力：首先，我們將算法、數據和算法解耦，實現車云協同。該平臺可以同時支持華為MDC和其他主流異構硬件。高精度地圖也被解耦，支持NDS和OpenDrive等各種主流標準。其次，我們將開放積累的平臺能力，用預設的2000萬個盒子、20萬個模擬場景庫和完整的工具Chain和注釋算法，以及場景數字雙胞胎、虛擬-現實混合模擬、日行程數千萬公里的大規模并行模擬等服務，對數據集進行注釋，實現了自動駕駛零基礎發展，真正實現了開箱即用；第三，我們的云服務是完全安全和合規的。智能汽車云服務首席技術官于杰博士介紹了“華為八達通”自動駕駛開放平臺的架構和核心亮點。該平臺全面覆蓋自動駕駛開發的各個階段，作為一個開放平臺，它可以支持豐富的API和數據接口，允許合作伙伴進行二次開發。隨后，于杰博士解釋了華為如何提高感知模型的準確性，并達到行業領先水平；如何通過模型自適應和感知協作，實現云和車輛中數據和算法之間的高效閉環；

以及如何將整個開發過程納入DevOps，以加速監管算法的模擬測試和迭代優化。

圖2：華為智能汽車云服務產品部CTO于杰博士介紹了“華為八達通”自動駕駛開放平臺的架構。今天，華為還發布了高精度地圖云服務的最新能力和里程碑，將在精度、廣度和新鮮度方面滿足各車企對自動駕駛商業化的要求。廖振琴表示，“高精度地圖是自動駕駛的重要元素。華為已經獲得了導航電子地圖生產的A級測繪資質，也擁有完整的高精度地圖采集和繪制能力，因此我們有信心在今年支持真正的商業化。“華為計劃今年完成國家高速公路和北京、上海、廣州、深圳的高精度地圖，并繼續擴大覆蓋范圍，到2023年覆蓋20多個主要城市。考慮到中國幅員遼闊，城市眾多，華為正在與眾多地圖商家合作，形成高精度地圖行業的協作力量，共同繪制一幅完整、高質量的中國動態高精度地圖。

圖3：華為發布高精度地圖云服務和路標的能力以下是會議的主要內容：自動駕駛發展需要構建一個以數據為中心、開放、解耦的自動駕駛快速通道閉環系統。在自動駕駛從開發到商用的過程中，它專注于產生價值的生產資料——“數據”和相應的處理，該行業面臨著以下挑戰：挑戰1：海量數據處理困難。高級別自動駕駛測試車每天收集的數據量達到了TB級，開發團隊需要PB級的存儲空間。然而，在這些數據中，可用于培訓的價值數據只占不到5%。此外，車載攝像頭、激光雷達和高精度定位等傳感器采集的數據有嚴格的安全性和合規性要求，這對海量數據的訪問、存儲、脫敏和處理提出了巨大挑戰。挑戰2：數據注釋的高成本占用了大量的人力和時間成本。隨著自動駕駛向更高水平的能力發展，場景的復雜性不斷增加，導致場景變得更加困難。提高車輛感知模型的準確性對訓練數據集的規模和質量提出了更高的要求。傳統的手動標注在效率和成本方面已經不足以滿足大規模數據集的模型訓練需求。挑戰3：模擬測試效率低。虛擬仿真是加速自動駕駛算法訓練的有效手段，但很難構建恢復率較低的仿真場景，尤其是對于一些復雜和危險的場景。此外，并行仿真能力不足，仿真測試效率低，算法迭代周期過長。挑戰4：高精度地圖的覆蓋范圍有限。高精度地圖主要依靠自采集和自制地圖，僅滿足實驗階段指定道路的場景。未來，它將轉向商業用途，并擴展到全國主要城市的城市街道，在覆蓋范圍、動態更新以及成本和效率方面面臨重大挑戰。

圖4：自動駕駛發展面臨的四大挑戰加速了自動駕駛的發展。有必要建立一個開放的數據閉環系統。廖振琴認為，傳統軟件的開發可以遵循結構化編程方法，即Pascal Voss的父親在40多年前提出了著名的“計算+數據結構=程序”。自動駕駛軟件的開發本質上是人工智能技術的應用，旨在創造一個“司機”。人工智能技術的作用需要三個要素：數據、算法和計算能力。其中，自動駕駛軟件中的數據是車企必須自己積累的核心要素。因此，在發展中……

在自動駕駛的ment架構中，我們需要將硬件、數據和算法分離，并將這些數據獨立解耦，這將有助于靈活選擇更開放的硬件和算法。

圖5：加速自動駕駛發展，需要在云端構建開放的數據閉環系統，這是自動駕駛從開發到商用的必由之路。自動駕駛汽車從開發到商用，在數據閉環系統建設方面將面臨更大的挑戰。計算能力和存儲需求的擴展，以及對云資源的高可靠性和安全性要求，將從實驗階段轉向商業需求。最新發布的《智能網聯汽車生產企業及產品訪問管理指引》對自動駕駛云數據的合規性、安全性、隱私性等方面提出了更高的要求。廖振琴認為，傳統的數據中心已經不適合自動駕駛的商業化。上云是自動駕駛從開發到商用的唯一途徑。使用“華為八達通”自動駕駛開放平臺，可以確保各地車輛就近上云，解決商業化過程中面臨的覆蓋、安全、彈性擴展等問題。開發人員將不再需要擔心專用的機房、升級和擴展，而是可以專注于開發核心算法。眾所周知，“華為章魚”是建立在華為云基礎上的。基于全球23個地區和45個AZ，可實現全球就近服務和遠程災難恢復，具有電信級高可靠性。汽車公司的自動駕駛開發團隊將不再承擔專用機房、安全合規、災難恢復備份、升級和擴展以及運維管理等問題。他們可以在核心自動駕駛算法的開發上投入更多的精力。

圖6：云是自動駕駛從開發到商業使用的唯一途徑。“華為八達通”自動駕駛開放平臺的五大亮點1）預設行業領先的自動加標簽模型，“華為八達”自動駕駛公開平臺團隊與華為諾亞實驗室組建聯合團隊，持續攻關，感知算法精度達到行業領先水平，解決了漏檢、漏檢等行業挑戰，并在自動駕駛的多項國際開放數據集測試挑戰中取得領先地位。

圖7：“華為章魚”感知算法的準確度已經達到行業領先水平。以3D點云目標檢測為例，華為集成了激光雷達、攝像頭等不同傳感器提取的各種信息。同時，采用多視圖、多序列數據融合的方法提取目標特征。通過多層卷積網絡迭代，融合不同特征，最終實現對三維點云目標的精確識別和檢測。結合云強大的計算能力，這種超大型模型的訓練效率可以提高10倍以上，從而提高車輛感知模型的迭代速度。

圖8：復雜模型高精度自動標注的訓練，離不開云端強大算力的支持。2） 車云協同，通過云與車計算平臺MDC的協同，可以實現對困難場景的智能篩選，解決智能分析檢測算法的性能瓶頸。有針對性地收集車輛和云數據，挖掘數據中的疑難案例，極大地緩解了長尾問題。開發人員將所需的疑難案件圖像上傳到云端，云端將把疑難案件收集規則分發到車輛上。車輛將檢測攝像頭捕捉到的實時數據流，發現類似的疑難案件場景，截取相應的圖像，并將其發送回云端，形成一組特定的疑難案件數據集。這種方法可以減少90%的云數據，并節省70%的數據集構建時間。

菲古……

9：車云協同，實現對困難場景的智能篩選3）結合高精度地圖，實現真實場景中的數字孿生和虛擬-現實混合仿真控制算法開發迭代，最耗時的過程是測試和驗證。一方面，自動駕駛汽車需要天文數字的里程測試來驗證，另一方面，測試場景的構建成為這一過程中最大的挑戰。虛擬仿真是提高自動駕駛驗證效率的有效手段，但它對場景庫的多樣性和虛擬仿真的真實性要求很高。“華為章魚”自動駕駛開放平臺可以將采集到的典型路段轉換為模擬場景，并與高精度地圖相結合，實現真實場景中的數字孿生。該方法可以實現95%以上的場景恢復能力，有效幫助開發者快速模擬周圍車輛，實現分鐘級場景構建，有效驗證復雜的城市交通場景，支持SIL驗證。上述真實場景數字孿生能力解決了構建復雜仿真場景的問題，但如何在測試場景中反映車輛的真實動態性能成為另一個挑戰。需要通過動態仿真軟件提高仿真的真實性；通過真實的車輛測試，周期也很長。為了解決這個問題，“華為章魚”自動駕駛開放平臺還提供了虛擬現實混合仿真能力。這種虛擬現實混合仿真通過將真實車輛和虛擬場景相結合，實現了線上和線下的協作。通過在云中構建測試場景，然后將模擬測試場景加載到車輛中進行操作，可以在開放的道路或場地上模擬各種虛擬和危險場景，如跟隨車輛、人行橫道、非機動車CUT-in和避開靜態障礙物，測試和驗證自動駕駛算法真實車輛的車輛動力學性能和駕駛體驗。“華為八達通”自動駕駛平臺通過這種車輛云協作方式，大大提高了VIL測試的效率和質量。4） 完整的工具鏈，一站式自動駕駛DevOps能力“華為章魚”自動駕駛開放平臺提供一站式云仿真評估工具鏈，實現自動駕駛領域的DevOps，從代碼倉庫訪問、版本管理到仿真評估，實現完整的自動閉環。通過大規模并行仿真，控制算法的迭代速度可以提高一個數量級，虛擬仿真測試里程可以達到每天數千萬公里。這種高效的模式將監管算法的評估周期從原來的日級縮短到了小時級，整個算法的迭代周期也從周級縮短到日級。

圖10：“華為八達通”自動駕駛開放平臺的一站式自動駕駛DevOps能力5）預設海量數據集和場景庫“華為八達”自動駕駛公開平臺可提供50多個類別、120萬條、2000多萬個對象標注數據集。這些數據將每月迭代并逐漸增加。通過將高效的標注工具和智能的預標注算法相結合，可以幫助自動駕駛開發者構建完整的感知算法，用于數據收集、處理、自動標注、困難案例挖掘，以及生成具有快速迭代能力的增量數據集。此外，“華為章魚”自動駕駛開放平臺構建了超過20萬的模擬場景庫，支持場景庫的泛化能力。它可以幫助自動駕駛儀開發人員通過真實場景數字孿生和虛擬現實混合模擬快速構建高還原度的模擬場景，大大提高模擬測試的效率。除了“華為八達通”自動駕駛云服務外，華為智能汽車云服務還擁有四大云服務，包括車聯網云服務、三點云服務、高精度地圖云服務和V2X云服務。華為的智能汽車云服務提供了豐富而開放的服務能力，滿足了安全和合規要求，有效賦能了智能網聯業務的創新，幫助車企打造好車。

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圖11：華為智能汽車云服務全景圖

標簽：DS

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