自动驾驶体验闭环架构

今天给大家分享自动驾驶体验闭环架构，其中也会对自动驾驶封闭场地建设技术指南暂行的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、数据闭环,通向高阶自动驾驶的必经之路
• 2、腾讯自动驾驶云平台构建「数据闭环」为自动驾驶落地提速
• 3、Bench2Drive:迈向闭环端到端自动驾驶的多功能基准测试(上海交大最新...
• 4、做自动驾驶涉及哪些技术?超全总结上线
• 5、华为盘古大模型如何赋能自动驾驶?
• 6、数据闭环工具链,智驾领域的下一个竞争点?

数据闭环,通向高阶自动驾驶的必经之路

自动驾驶行业热衷于探索数据闭环，打造高效系统的关键路径。数据闭环成为提升自动驾驶能力的核心策略。特斯拉通过规则和影子模式***集数据，经过筛选上传至云端，工程师处理后投入数据集群训练模型，再部署回车辆进行指标检测。验证后的新模型持续迭代，形成数据驱动的循环。

自动驾驶步入以落地应用为目标的下半场，解决极端场景下的安全问题同样需要大量数据的支持。高效***集和利用数据，提升数据循环链路的速度，成为自动驾驶技术迭代的关键。 构建数据闭环是提升自动驾驶系统核心竞争力的关键。

据悉，腾讯自动驾驶云平台基于云端海量存储空间与计算资源支撑，构建了数据***集管理、样本标注、算法训练评测、诊断调试、云端仿真、实车反馈闭环等全流程云服务，提供支撑自动驾驶研发的全链路云服务和开发平台。

毫末开创的中国首个数据智能体系MANA完成数十万全要素、多模态CLIPS的标注，积累300万小时中国道路驾驶认知场景库，相当于人类司机4万年，基本完成数据闭环……毫末智行董事长张凯 据毫末智行董事长张凯介绍，“毫末智行一直以来，都在坚定地走渐进式发展路线。

特别是针对安全关键型场景。数据驱动闭环生态方案的推出，加速了自动驾驶量产落地进程。随着自动驾驶技术的深入发展，仿真测试已成为推动行业创新、加速商业化落地的关键环节。通过提升仿真测试的精确度、自动化程度和数据共享能力，行业正逐步解决高阶自动驾驶系统面临的挑战，加速实现自动驾驶技术的广泛应用。

截至目前，阿维塔智能驾驶功能累计行驶里程超313万公里，以指数级的速度飞速增长，智能泊车辅助（APA）累计使用超71万次。随着阿维塔11的ADS高阶功能包的开启推送订阅，这些数据也会继续增长，而对于高阶智驾来说，越多的数据，也就意味着更快的成长，更广泛的应用。

腾讯自动驾驶云平台构建「数据闭环」为自动驾驶落地提速

1、腾讯自动驾驶云平台凭借在大数据、AI等领域的深度积累，提供全流程云服务，驱动数据高效流转，提升研发和测试效率。 腾讯自动驾驶云平台构建了数据***集管理、样本标注、算法训练评测、诊断调试、云端仿真、实车反馈闭环等全流程服务，为自动驾驶研发提供全链路云服务和开发平台。

2、据悉，腾讯自动驾驶云平台基于云端海量存储空间与计算资源支撑，构建了数据***集管理、样本标注、算法训练评测、诊断调试、云端仿真、实车反馈闭环等全流程云服务，提供支撑自动驾驶研发的全链路云服务和开发平台。

3、在众多的自动驾驶玩家当中，构建「数据闭环」是腾讯助力产业发展，实现突围的关键路径。 数据要素高效利用背后更深层次的逻辑在于产业理解和基础架构支撑，腾讯云提供强大的云服务能力，并基于此构建高效的自动驾驶数据服务体系。因此，在关于数据要素如何驱动自动驾驶的问题上，腾讯有着自己的一番理解。

4、数据闭环生态构建中，“数智/数据底座”能力的建设成为关注焦点，包括智能汽车的数据底座和超算中心的建设，旨在提供稳定的算力资源，加速自动驾驶产品的开发和上市。数据闭环相关提供商如百度、华为、福瑞泰克等，提供全周期的自动驾驶数据运营服务与工具链平台，解决数据获取、加工、使用过程中的难题。

5、在实践方面，长安汽车通过与腾讯合作HPC项目，获得最新最强算力的支持，通过数字化的设计工具，基于数字孪生等技术，大幅提升研发效率，研发周期从36个月缩短到24个月。在助力车企自动驾驶研发方面，腾讯自动驾驶云以数据效率为核心，专注于为自动驾驶技术研发提供全链路服务。

6、自动驾驶云平台（TAD Cloud）将基于云端存储空间与计算资源支撑，构建了数据***集、样本标注、算法训练评测、云端仿真、实车反馈闭环全流程云服务，提供自动驾驶全链路云服务和开发平台。 模拟仿真平台（TAD Sim）是***用各种场景来进行、模型在环、软件在环、硬件在环和车在环的全链条自动驾驶测试。

Bench2Drive:迈向闭环端到端自动驾驶的多功能基准测试(上海交大最新...

1、综上所述，Bench2Drive基准的提出和实现，为端到端自动驾驶系统评估提供了全面、现实和公平的测试环境，为社区提供了重要的工具和资源，促进了自动驾驶领域的研究和发展。未来工作可能包括结合生成模型以实现具有真实渲染的模拟，以及进一步探索在现实世界环境中的验证，以确保自动驾驶系统的安全性和可靠性。

2、Waymo L5 数据集：由Waymo LLC和Google LLC发布，用于支持自动驾驶感知技术的研究。数据集包含1805个场景，主要***集自San Francisco、Mountain View、Phoenix等地，类别包括车辆、行人、交通灯等，拥有46000张图像数据、约130万个3D标注框，以及2个LiDAR、6个360°相机和1个长焦相机。

做自动驾驶涉及哪些技术?超全总结上线

自动驾驶的核心技术架构包括自动化水平的分级，从L0的辅助驾驶到L5的全自动驾驶；硬件方面，实时通信、多传感器（如相机、激光雷达）和高性能计算平台是基础；软件方面则包括操作系统与模块化系统的设计，如端到端（E2E）和模块化设计，前者注重整体流程，后者则注重灵活性和可扩展性。

自动驾驶汽车涉及哪些技术？ 环境感知技术：自动驾驶汽车需要通过传感器来“看”周围环境，这些传感器包括雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头等，它们帮助车辆识别道路状况、障碍物、交通标志和其他车辆等。 行为决策技术：基于环境感知收集到的信息，自动驾驶汽车需要一个“大脑”来思考如何行动。

车联网和通信：自动驾驶汽车依赖车联网（V2X）技术，如专用短程通信（DSRC）和蜂窝车联网（C-V2X），实现车辆之间、车辆与基础设施以及与云端的实时通信，以获取和共享关键信息，提升安全性和效率。 人工智能和深度学习：这些技术在处理传感器数据、环境感知、路径规划和决策中扮演核心角色。

感知技术 自动驾驶的第一步就是环境信息和车内信息的***集与处理，是智能车辆自主行驶的基础和前提。获取周围的环境信息。

总结 总体来说，车路协同将会是未来自动驾驶落地的重要环节之一，有了车路协同的帮助，自动驾驶真正的落地与运行才成为可能，且自动驾驶的安全性及稳定性才能够得到保障。

华为***大模型如何赋能自动驾驶?

1、与此同时，在L0和L1大模型的基础上，华为云还为客户提供了大模型行业开发套件，通过对客户自有数据的二次训练，客户就可以拥有自己的专属行业大模型。此外，根据客户不同的数据安全与合规诉求，***大模型还提供了公用云、大模型云专区、混合云多样化的部署形态。

2、产业落地方面，自动驾驶正进入全新的发展周期，政策与技术的双重推动使得自动驾驶有望实现规模化落地。产业链洗牌在所难免，多模态大模型的发展将引发产业专业化，大型企业将主导通用模型的供给，而小公司则专注于特定应用场景的集成与创新。

3、华为云MetaStudio数字内容生产线全新升级，通过***大模型的赋能，让数字人具备个性化外形和灵魂，每个人都拥有个性化的数字人。

4、通过***大模型的升级，华为展示了其在技术突破和产业落地方面的实力。从自动驾驶、工业设计到高铁、钢铁、气象等领域，***大模型的应用实践证明了AI技术在解决行业难题、提升效率方面的巨大潜力。

数据闭环工具链,智驾领域的下一个竞争点?

1、自动驾驶领域正在经历一场数据闭环工具链的革新。随着技术的不断进步，行业对于高效数据处理的需求日益增长，数据管理成为关键环节。这一变革从模型到数据，再到解决数据债，逐渐成为自动驾驶开发的核心。

2、此次技术分享日最大亮点是小马智行首次对旗下POV业务的产品体系及技术逻辑的深入介绍。目前小马智行POV业务主要发力三条产品：辅助驾驶软件方案“小马识途”、自动驾驶域控制器“方载”、数据闭环工具链“苍穹”。

3、在智能汽车领域，智己作为后来者，之所以进化得更快，还依托于更高效的数据生产能力。我们构建了具备亿级数据生产能力的数据-模型产线，可以对数据进行全自动标注，得益于量产数据指数型增长和成熟的数据闭环工具链，更快解决智驾过程中的长尾场景。

关于自动驾驶体验闭环架构，以及自动驾驶封闭场地建设技术指南暂行的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。