自動駕駛入云 百度發數據閉環合規方案

　　 在全社會擁抱數字化轉型的當下，云服務已經滲透到了各行各業，而作為數據量和計算量極大的自動駕駛行業對云服務的需求更是旺盛。　　近日，百度官宣將發布百度Apollo“自動駕駛云2.0”，同時對外披露，百度將為車企提供自動駕駛研發全棧的數據閉環合規解決方案，滿足智能汽車、自動駕駛數據采集安全合規要求，助力車企研發、運營、商業化等全場景閉環。此外，百度自動駕駛云2.0全景圖也將于12月正式對外發布。

　　“一輛自動駕駛采集車一天可能采集到的數據會到數T，甚至是10T以上的級別。而且數據的形式也非常多樣，包括點云、視頻、軌跡分析。數據量大且多元使得它對計算的規模要求很大，普通的CPU算力已經不能滿足這種需求。”百度智能云儲存大數據高級經理于淼說道。　　如何有效地存儲、利用好這些龐大的數據庫，“上云”就成了不二之選。　　廣汽集團董事長曾慶洪曾說：“只有掌握數據才能有機生長。自動駕駛云數據中心，是實現算法場景演化疊加的有力保障，也是廣汽著手布局的關鍵賽道。”　　事實上，除了車企以外，百度、騰訊、華為、阿里等互聯網巨頭也在持續耕耘云計算領域。　　“有多友商都看到了云服務的藍海，百度自動駕駛云的優勢在于我們不僅交付工具鏈，還交付整個平臺和工具鏈的使用能力，讓他們可以依托于這套平臺工具鏈更好地做車企自己的智駕研發。”百度自動駕駛首席產品架構師姚發亮說道。自動駕駛的數據合規為什么重要？　　自動駕駛汽車依賴于安裝在車身上的各種傳感器傳輸的大量數據，它們需要知道自身的精確位置、目的地，并且要能追蹤行駛過程中遇到的任何事物。要想使自動駕駛汽車變得“聰明”，需要的數據就越多。因此，人們形容自動駕駛汽車是一個渾身長滿攝像頭的數據采集裝置。　　今年八月底，自然資源部發布《關于促進智能網聯汽車發展維護測繪地理信息安全的通知》，對智能網聯汽車的測繪主體和測繪活動的開展提出明確要求。其中指出了，智能網聯汽車搭載的攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等，在路上進行運營、道路測試等活動都屬于測繪行為。

　　政策指引下，企業在智能網聯汽車以及自動駕駛汽車的研發、量產過程中的行為正逐步合規化。但與此同時，數據確權、數據防護、數據流通三大自動駕駛數據合規的挑戰依舊存在。　　“《通知》發布以后，百度自動駕駛云就聯合百度智圖滿足測繪安全的要求，去推進自動駕駛汽車數據合規的閉環，然后去賦能車企的合規。百度智圖是擁有電子地圖制作甲級測繪資質的單位，這個資質非常難獲得，國內只有19家有甲級測繪資質單位。”百度apollo信息安全負責人劉健皓解釋道，自動駕駛汽車采集回來的海量數據，如果在泛濫、無序的情況下去使用，價值會大大削弱，因此數據合規非常重要。百度自動駕駛云聯合百度智圖，秉承“原始數據不出車、測繪數據不出云、測繪成果不關聯、資質圖商全管控”的安全合規思路。“一個中心、三重防護”　　“我們的合規思路：原始數據不出車，測繪數據不出云、測繪成果不關聯、資質圖商全管控。在管控的情況下安全、有序地使用這些數據。”劉健皓說道，在這個合規思路的指導下，百度提出了“一個中心、三重防護”的安全合規建設理念，保障地理信息安全。一個中心是通過圖商建立數據安全監管中心，監測自動駕駛數據閉環合規的數據使用過程、數據內容、數據載體的安全性。全面滿足監管機構對智能汽車、自動駕駛的安全合規要求。

　　三重防護是指工具鏈合規、數據防護、云平臺防護。工具鏈合規：通過點云抽幀、圖像脫敏、可控標注、車輛監管等方式保證自動駕駛數據在訓練過程中的操作合規，不接觸測繪數據，不將測繪數據帶走；數據防護：對于智能網聯汽車時空數據進行端到端的加密改造，保證數據的完整性、有效性、機密性、以及不可抵賴性，通過圖商的密碼服務體系保證數據由圖商進行管控；云平臺防護：基于對云基礎設施的網絡邊界隔離，容器防護，數據審計，安全存儲等措施，保證智能網聯汽車時空數據在云平臺環境中的安全性，由圖商監控網絡邊界連接狀態，不會將測繪成果外發，造成數據的濫用、泄露等風險，抵御黑客對數據平臺的攻擊，防止數據被黑客竊取。　　據劉健皓介紹，百度在10年間的自動駕駛累計里程超過3400萬公里，千P級海量存儲，萬臺彈性計算集群，測繪數據的采傳存管用在百度地圖均已大量實踐。度自動駕駛云2.0合規方案，不僅具備全棧式優勢，也兼具高效迭代、海量場景數據等特點，可基于用戶反饋構建車云數據閉環，快速提升效果。　　另一方面，云計算也不可避免會涉及到了企業競爭最關鍵的數據歸屬問題。根據上汽董事長陳虹“靈魂論”的說法,自動駕駛能力是車企的核心競爭力。自動駕駛入云，會不會讓企業失去在自動駕駛數據上的話語權？　　“我們主要提供平臺和工具鏈，讓車企打造自己的靈魂，而不是侵犯到核心算法，去替代他們。相反，我們可以幫助車企做一些算法上的加速和迭代。”姚發亮如是說。

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