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人民網上海4月21日電 （記者孫陽）當前，隨著感知技術與平臺能力逐漸成熟，自動駕駛進入提速階段。同時，數據安全監管、數據閉環“長尾”問題、工具鏈、訓練算力、成本等影響高階自動駕駛商業化落地的關鍵挑戰仍在。業內認為，自動駕駛領域全產業鏈合作和加速技術創新，是跑出自動駕駛中國“加速度”的關鍵。

【資料圖】

4月20日，在2023第二十屆上海國際汽車工業展覽會上，華為云聯合自動駕駛產業各方共同舉辦“中國自動駕駛產業發展論壇”。論壇期間，華為中國區副總裁、華為云中國區總裁張修征在接受人民網記者專訪時表示，自動駕駛有效落地是一個系統工程，需要政府、學界、自動駕駛產業界一起努力，華為云作為行業數字化云底座和云技術使能者，可以通過云、AI和數據技術幫助客戶與伙伴提升自動駕駛研發效率，降低研發成本，助力產業加速創新發展。

記者：當前，制約自動駕駛商業化有效落地的因素主要有哪些，如何有效破解？

張修征：影響自動駕駛商業落地的因素很多，但從我們和眾多車企客戶及自動駕駛科技公司客戶交流來看，總結有以下一些:

首先是技術的成熟度。目前，汽車智能駕駛技術已經取得了很大的進展，但還有很多技術在開發中，未來隨著技術不斷迭代，算法的精度和魯棒性，系統的冗余性不斷增長增強，以及一些Corner case場景比如極端天氣條件下的系統性能表現提升，智能駕駛會迎來廣闊發展。

然后是成本，目前自動駕駛的成本在整車成本里面占有比較高的比例。這里面的成本有車端的傳感器成本、域控成本等硬件成本，也有數據、算力等成本。但隨著產學研企各界的努力，成本問題將逐漸得到解決。

第三，消費者的接受程度也是一個因素。消費者是否接受自動駕駛產品可以從幾個維度上來看，自動駕駛產品有沒有給消費者帶來好的體驗，后臺技術是否扎實，以及自動駕駛產品和研發平攤到每臺車上的成本。從積極的角度上，看國內消費者接受自動駕駛的速度比國外消費者要快，這和當年手機從功能機到接受智能機是一個道理。

另外一個制約因素是法律法規。目前全球范圍上來看在L3+自動駕駛開放道路行駛缺乏法律法規體系。需要在現有各部門、各地方推動和制定的政策法規基礎上，進一步完善法律法規體系，促進行業蓬勃、健康發展。

自動駕駛有效落地是一個系統工程，這里面需要整個自動駕駛產業界、學術界、政府一起努力，華為云定位是云端的技術賦能者, 比如說我們可以通過AI和數據能力提升客戶算法的精度和魯棒性，可以通過多種方式降低客戶數據處理成本進而降低整個自動駕駛研發成本。

記者：推動自動駕駛產業的加速發展和良性成長，需要加快解決數據閉環問題，當前，國內車廠數據閉環建設現狀和未來發展方向如何？

張修征：數據閉環首先是數據然后是閉環，數據閉環順應了現在自動駕駛的研發趨勢，自動駕駛研發越來越數據驅動。然后是閉環，以數據為載體形成一個算法可以持續迭代的過程。

過去一兩年，國內大部分車廠都是從0-1建立數據閉環的過程，華為云也參與了眾多客戶數據閉環的搭建，包含了云平臺和工具鏈的搭建。未來數據閉環會從1.0向2.0方向演進。1.0是最基礎的功能，客戶的典型訴求是能把數據閉環跑通，2.0就要關注數據閉環的效率和成本。

隨著越來越多的量產車輛搭載L2+自動駕駛功能，每時每刻會上傳大量的corner case的event數據，以前通過采集車上來的數據處理是不需要實時的，數據閉環1.0流程自動化程度比較低，里面夾雜了很多人工的操作。未來，有幾十萬輛車實時上傳corner case數據的時候，這種半自動化的數據閉環就行不通，數據閉環會往全自動化方向發展。作為數據閉環實現重要支撐的工具鏈，也會從客戶能“用上工具鏈”向“用好工具鏈”的方向發展。

記者：華為云在推動自動駕駛發展進程中主要提供哪些能力？未來的發展方向是什么？

張修征：隨著智能駕駛里程的持續積累，自動駕駛企業面臨的挑戰也日益顯化。其中海量的數據如何管理、工具鏈是否完備、如何解決算力資源緊張和和算力使用沖突的問題，以及如何做到端到端的安全合規都成為了自動駕駛開發過程中需要面對的痛點問題。

華為云首先提供堅實的云底座幫助客戶處理自動駕駛里的海量數據挑戰，例如華為云OBS、容器、大數據平臺以及多元算力等；其次，面對自動駕駛的算法和測試驗證團隊，華為云聯合多個伙伴提供“樂高式自動駕駛工具鏈方案”，幫助客戶提高自動駕駛研發效率，同時能滿足車廠客戶多樣性和靈活性的訴求：對于研發初期想快速建立研發能力的客戶，提供E2E的工具鏈解決方案，幫助客戶實現從數據處理到訓練仿真全流程能力；對于有比較強定制化需求的客戶，提供定可定制化的模塊化解決方案，客戶可以定制模塊足自己的業務訴求。

自動駕駛的數據閉環是實現高階自動駕駛的必由之路。對此華為云提供了三層加速方案，包括訓練加速、數據加速、算力加速，自動駕駛算法能夠高效被訓練、被推理，也能形成整個數據端到端的閉環。

華為云依托 "1+3+M+N" 全球汽車產業云基礎設施布局，即全球 1 張車用存算網、3 個超大數據中心構建汽車專區、M 個分布式車聯網節點、N 個汽車專用數據接入點，助力企業打造數據傳輸、存儲、計算、專業合規基礎設施，助推智能駕駛持續發展。