从“马力”到“算力” 汽车智能化的关键是什么？

自去年以来，业内一直有一种说法，2022年将是汽车智能化的元年。你为什么这么说？现在，汽车行业一条非常明确的主线是电动化。从技术创新产品的发展规律来看，当渗透率超过10%时，往往证明该产品已经成功商业化。但根据9月新能源乘用车零售数据，渗透率早已超过30%。因此，这意味着新能源汽车将进入产品维度的竞争阶段，而新能源汽车的差异化竞争主要依靠智能系统。换句话说，电动化为智能化提供了最佳载体，而智能软件决定了电动化体验的上限。因此，在智能汽车大规模商业化生产前夕，数据驱动和云集成的IT基础设施成为必要。IDC报告预测，到2025年，汽车智能网联系统的组装率将达到83%，出货量预计将增至2490万台，年复合增长率为16.1%。需求领先，这也解释了为什么主要互联网科技公司将目标锁定在智能汽车、整合云业务、，以及为汽车构建云架构。据Frost&Sullivan和Toubao Research Institute发布的《2021中国汽车云市场跟踪报告》显示，2021汽车云行业的整体市场规模达到335.2亿元，华为云以22.8%的市场份额位居中国汽车云市场第一。自去年以来，其他制造商也在传播相关消息。先是字节跳动被曝组建汽车云团队，随后腾讯云正式宣布推出汽车云。截至今年8月底，阿里云和小鹏汽车已经联合完成了“福耀”驾驶智能计算中心。9月，百度智能云正式宣布推出汽车云。对于云厂商来说，抓住电动和智能汽车的机会，可能会打开下一个巨大的增量市场。然而，在这一过程中，新的问题和挑战不断出现。如何理解这个行业并满足需求是对云制造商的一个关键考验。在新能源汽车领域，人们习惯用“渗透率”来评价行业的繁荣程度，而不是用“马力”。所谓“渗透”是营销管理中的一个概念，是指在一定时间内，某一产品在市场上同类型的所有产品中可能占的比例。从历史数据来看，2015年中国新能源汽车零售渗透率约为1%，2019年上半年突破至5%，2021直接增至13.4%，今年9月首次超过30%。这些数字的变化表明了一个问题：汽车的智能化进程正在加速。那么，汽车智能化的核心是什么呢？换句话说，智力的焦点在哪里？传统汽车的核心是马力等硬件设施，无论是皮革沙发还是座椅，以及机械性能。现在，硬件不再处于主导地位，而是处于从属地位，主导力量被计算能力、数据和软件所取代。关系的变化也给产业链带来了相应的新变化。首先，软件变得越来越重要，因此“软件定义汽车”的概念非常流行。其次，产业链整合了5G、6G通信技术、电池、操作系统等过去传统汽车电子没有涉及的领域，整个产业链也开始从过去的垂直产业链发展到现在的网状合作模式。然后是人工智能技术的集成。在这种背景下，汽车智能不再是软硬件制造商之间的竞争，而是强大生态系统之间竞争的结果。既然是生态竞争，要想获胜，一方面需要产业链上的紧密联盟，另一方面，从技术架构的角度来看，一个覆盖范围广、延迟低、带宽高、算力强的全球云基础设施也在不断涌现。11月18日，在华为云汽车行业数智升级高峰论坛上，华为云正式发布了其全球汽车行业云基础设施KooVerse for……

ehicle，可以用1+3+M+N来概括。

华为云全球汽车行业云基础设施KooVerse for Vehicle“1”是指覆盖全球的存储网络，可在全球170多个国家实现30ms延迟圈覆盖。“3”是指在中国乌兰察布、贵安和芜湖建立的三个超大型云核心枢纽。依托这三个超大云核心枢纽，可以聚集行业合作伙伴进行技术创新，并可以对不同级别的保密进行分类，以满足汽车行业的标准和要求。同时，可以提供大规模、高弹性的云服务。“M”是指分布式车联网系统的节点，帮助联网车辆的数据高效进入云端，实现低延迟的高效数据处理。“N”是指覆盖全国的50多个汽车数据专用访问点，提供对汽车自动驾驶数据的高效访问。未来汽车行业业务架构升级的关键在于能否实现汽车数据与云数据的实时交互计算，以及能否实现汽车与云服务的实时协作。“华为云CTO张玉新判断，在他看来，汽车行业的数智升级应该是汽车数智升级+汽车企业数智升级＋产业链数智升级。自动驾驶的本质是数据的军备竞赛。汽车智能大致可以分为两类：驾驶智能和环绕智能。其中，驾驶智能化主要是通过自动驾驶实现的。毕马威中国汽车行业管理合伙人Norbert Meyring曾表示，自动驾驶被视为汽车技术的“皇冠上的宝石”，是人工智能技术、用户至上哲学和精密制造工艺的复杂融合。尽管自动驾驶是按照L1-L5级别分类的，但实现自动驾驶的难度越高，无论是主流的L2+还是未来的L4/L5，都有一个明显的特点，即数据是最重要的驱动力。正如华为云汽车行业解决方案架构师孙伟所说， “自动驾驶是一个全面的数据驱动时代。从自动驾驶产生的数据规模不难看出这一点。据了解，现在整个自动驾驶系统每月产生近500PB的数据。预计到2027年，自动驾驶将形成16000 PB的数据量。这是什么概念？与GB的数据量水平相比人们经常接触到，PB的容量是GB的一百万倍。由于将不断产生大量数据，我们如何以高成本效益保存和使用数据？说到存储，从用户的角度来看，它自然需要效率和低成本。为此，华为云推出了分布式缓存系统，该系统可以加速训练，将数据分为热、暖、冷三层，以自动降低数据成本，满足客户对海量数据的低成本存储需求。在存储了大量数据后，如果需要搜索，华为云还提供了一个名为CSS的解决方案。用户可以直接将经常搜索的关键词或经常使用的数据放入该搜索引擎中，以完成实时的二级交互查询。此外，对于完整的数据查询，只需将所有列放入Hbase中更多的维度和信息，就可以实现准实时查询。自动驾驶数据应用的一个非常重要的方向是进行培训。目前，出于安全考虑，自动驾驶无法直接在道路上行驶。因此，有必要在特定环境中进行重复训练，如城市道路、农村道路、雨雾天气、自动紧急制动、人行横道等场景。通过分析和处理这些数据，可以进行偏差校正，最终达到驾驶的道路安全标准。如何快速、良好地训练数据？作为回应，华为推出了一个自动驾驶研发平台。该平台的意义在于使客户能够一站式上传、注释、训练模型和部署数据，最直接的好处是节省时间。许多传统的人工智能开发模型需要几天的时间才能开发出来，但现在它们可以……

缩短到几个小时甚至更短。华为云机器学习和深度学习技术专家、ModelArts产品架构师白小龙。华为云之所以能达到这样的效果，就在于它在性能、效率和准确性上的精准努力。例如，在对自动驾驶的大规模数据进行预处理和模型训练时，可能需要数千个GPU或专门的人工智能芯片。在这一点上，培训平台有必要很好地平衡通信和单节点计算，这也是行业面临的共同挑战。作为回应，华为云开发了一些相对通用的大批量优化器，不仅可以为单个节点提供足够的计算时间，还可以掩盖通信缺陷，提高集群的训练效率。此外，在自动驾驶的培训过程中，可能会有许多琐碎的任务，或者工程师也可能面临一些隐藏的bug。华为云提出了一套AutoML算法工具，可以自动帮助算法工程师做最基本的编程工作，并自动分析和诊断问题。目前，我们观察到超过90%的家庭作业失败是由于简单的代码错误造成的。由于软件和硬件系统的可靠性提高，我们可以将故障率控制在1%甚至更低。白小龙。此外，由于自动驾驶对安全性的要求极高，对数据的准确性要求自然也极高。华为云帮助用户和开发人员通过计算集群搜索更高效的神经网络，减轻算法工程师的设计负担，同时提高准确性。在分类检测的许多基本场景中，准确率可以提高约2%。白小龙。在实现自动驾驶的过程中，一直有两条路线：一条是单车智能化，另一条是车路协同。从2019年左右开始，车辆和道路之间的协作路线越来越受欢迎。在这种情况下，人们对更快、更准确的决策提出了更高的要求，而仅靠自行车智能是无法实现的。因此，云平台需要提供技术支持。在华为云汽车产业数智升级高峰论坛上，华为云与中国联通在北京、上海、广州等主要城市建立分布式车联网节点，可实现10毫秒延时覆盖。此外，针对车联网数据应用场景，华为云还与合作伙伴合作，提供各种车联网应用服务，包括驾驶行为分析、车联网知识图谱等业务。

华为云汽车行业解决方案的全景构建块解决方案。行业发展的“需求”和“能力”不同于传统的车辆功能软件，强调完整性和系统水平。在软件定义汽车的趋势下，软件架构和形式越来越强调层次解耦、标准化、模块化和开放性。所谓模块化，是指具有标准化、清晰的接口，可以在模块之间进行组合和扩展，也可以由不同的供应商提供。为了满足用户的“需求”，还需要行业的“能力”。从时间线来看，自2013年以来，自动驾驶赛道已进入萌芽阶段，随后几年相关投融资事件逐年增多。2016年，它进入了一个快速发展的时期，在2018年达到了顶峰。尽管在2019年进入低谷，但并没有持续太久，自2020年以来，该行业再次经历了复兴。经过多年跌宕起伏的发展，无论是在算法、数据等软件方面，还是在芯片、雷达、域控制器等硬件方面，自动驾驶赛道的产业链都变得更加细分和全面。例如，产业链上游由软件和硬件供应商以及技术服务和数字平台供应商组成。中游主要包括科马智行、文远智行等汽车公司和自动驾驶技术公司。终端包括港口、物流、端到端配送、Robotaxi和Robobus等商业应用场景。在参与者数量和精细化之后，它还促进了产品服务的标准化。例如，尽管……

市场上有许多不同的供应商进行注释模拟培训，产品接口已经标准化。作为回应，华为云基于自身的人工智能能力，在自动驾驶领域推出了一套完整的模块化解决方案。“构建块”的含义在于两个方面：一是整体解决方案，二是不同过程之间的可组合性。例如，不同的模块用户可以有不同的选择，不一定要选择华为的解决方案。一些解决方案已经由客户自己开发，也可以在华为解决方案的基础上进行替换。从这个角度来看，我们提供了一套完整的解决方案，客户可以根据自己的需求进行定义，从而更广泛地满足行业的需求。华为云行业解决方案专家梁亮博士解释道。同时，他还判断，“自动驾驶解决方案向积木的发展是行业的下一个趋势。”趋势的发展仍需观察，但无论是计算能力和数据处理能力，还是解决方案的灵活性，这不仅考验着云制造商的技术能力，还有战略定位。目前，汽车云仍处于市场发展的早期阶段，云制造商仍处于建立基准客户的过程中。从“产业赋能”出发，华为云可能更有利于其早期的制造经验，并找到合适的商业定位。

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