數(shù)智化的主要作用是幫助決策。它的核心是大數(shù)據(jù)，以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，匹配合適的AI技術(shù)，促使數(shù)據(jù)場景化，用以解決真實生活中的各種問題。對于汽車產(chǎn)業(yè)來說，數(shù)智化的發(fā)展歷經(jīng)了幾個階段，目前已經(jīng)從“軟件定義汽車”過渡到了“數(shù)據(jù)閉環(huán)新引擎”。

在汽車數(shù)智化的驅(qū)動下，智能駕駛技術(shù)快速發(fā)展。具有強大的計算能力、穩(wěn)定性和可靠性，能夠處理車輛周圍的感知信息，保證車輛的安全性和舒適性，實現(xiàn)車輛的自主決策和控制，逐漸成為了實現(xiàn)高級別自動駕駛車型的“標配”。

2023年，隨著智能駕駛向城區(qū)量產(chǎn)的快速擴張，系統(tǒng)感知、決策、規(guī)控、通信等方面的能力迎來了新的升級，智能駕駛正伴隨大模型的上車，邁向數(shù)據(jù)驅(qū)動的3.0階段。而隨著數(shù)據(jù)對產(chǎn)業(yè)需求的重組，汽車供應鏈格局也發(fā)生了劇變，車企在重新洗牌，供應鏈在重塑，已進入生態(tài)加速構(gòu)建的新階段。

數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)閉環(huán)，缺一不可

經(jīng)過由硬件驅(qū)動的1.0階段和軟件驅(qū)動的2.0階段，智能駕駛正伴隨大模型的逐步上車邁向由數(shù)據(jù)驅(qū)動的3.0階段。在1.0和2.0階段，算法和硬件是領(lǐng)先的關(guān)鍵，而走向3.0階段，數(shù)據(jù)將成為核心資產(chǎn)。尤其是伴隨特斯拉FSD V12系統(tǒng)的發(fā)布，從規(guī)則驅(qū)動到數(shù)據(jù)驅(qū)動的路線已逐漸清晰，一方面，數(shù)據(jù)決定了模型的上限，智能駕駛需要大量的、多樣化與高質(zhì)量場景與駕駛數(shù)據(jù)以提煉高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；與此同時，需要打通數(shù)據(jù)采集、預處理、回傳、標注、訓練等多個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)閉環(huán)，其運行效率與自動化程度直接決定了自動駕駛模型的迭代效率。

城區(qū)智能駕駛的普及讓Corner case的數(shù)量與復雜程度大幅提升，智能駕駛對場景數(shù)據(jù)的需求也因此激增。近年來，國家對數(shù)據(jù)采集的安全管理非常嚴格，規(guī)定企業(yè)在采集時需要具備相應測繪資質(zhì)。目前僅有19家單位獲批導航電子地圖制作甲級測繪資質(zhì)，可對地理信息數(shù)據(jù)（包括空間坐標、影像、點云及其屬性信息等）進行采集、存儲、傳輸和處理。在數(shù)據(jù)的獲取上，覺非科技已與具備甲級電子導航地圖資質(zhì)的企業(yè)建立了深度的戰(zhàn)略合作，可面向主機廠提供高效的數(shù)據(jù)采集方案以及安全的數(shù)據(jù)合規(guī)方案，用于主機廠進行算法的迭代訓練。

數(shù)據(jù)、算法和算力是自動駕駛開發(fā)的三駕馬車。車企研發(fā)周期縮短、功能迭代加速，未來能夠持續(xù)地低成本、高效率、高效能收集數(shù)據(jù)，并通過真實數(shù)據(jù)迭代算法，最終形成數(shù)據(jù)閉環(huán)及商業(yè)閉環(huán)是自動駕駛企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵所在。

在數(shù)據(jù)積累的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)閉環(huán)的運行效率和自動化程度也直接決定了自動駕駛模型的迭代效率。據(jù)公開資料顯示，特斯拉FSD目前在北美能夠做到以月度為更新頻率向用戶OTA一次，而中國造車新勢力此前頻率大約為每季度一次。

覺非科技理解的數(shù)據(jù)閉環(huán)是利用離線高精地圖生成靜態(tài)要素真值數(shù)據(jù)，用于訓練基于BEV的靜態(tài)要素感知模型。而后將模型部署于車端，實時推理產(chǎn)生靜態(tài)要素的柵格圖結(jié)果并上傳云端，在云端對柵格圖進行SLAM拼接以及矢量化等后處理，通過量產(chǎn)化制圖能力產(chǎn)生大規(guī)模的高精度地圖數(shù)據(jù)庫，進而實現(xiàn)靜態(tài)要素的數(shù)據(jù)閉環(huán)。在這種模型下，會有新的數(shù)據(jù)源源不斷被觸發(fā)回傳，由數(shù)據(jù)驅(qū)動的迭代開發(fā)循環(huán)便形成了。

覺非科技數(shù)據(jù)閉環(huán)架構(gòu)

汽車供應鏈新軍的崛起與進擊

隨著智能駕駛3.0時代的到來，汽車向智能電動車進化，重新洗牌的不僅僅是車企圈，供應鏈也在不斷重塑。前文提到，數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)閉環(huán)能力成為了產(chǎn)業(yè)底層的新基建，技術(shù)革新已重新定義了汽車產(chǎn)品與服務(wù)，并催生出了新的生態(tài)模式。

自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈、供應鏈已從原來的商業(yè)交換關(guān)系升級為合作共贏式關(guān)系，原有的整車廠統(tǒng)籌、零部件供應商分工的合作模式，也變?yōu)榱肆悴考毯驼嚻髽I(yè)共同面對市場需求的新模式。

這樣的新模式，成為了供應鏈新軍崛起的契機。更開放的合作心態(tài)、更高效的決策效率、更好的服務(wù)意識與更具競爭力的價格，正在讓他們漸漸贏得市場。

而在供應鏈重塑構(gòu)建的過程中，覺非科技也被賦予了一個產(chǎn)業(yè)生態(tài)前所未有的、全新的定位——自動駕駛量產(chǎn)時代的軟件Tier1。一方面，將量產(chǎn)級智駕解決方案提供給主機廠做智能駕駛域控，針對自動駕駛感知與決策系統(tǒng)，提供融合感知、融合定位、眾源建圖等服務(wù)；另一方面，以“數(shù)據(jù)驅(qū)動量產(chǎn)化”為目標，為合作伙伴實現(xiàn)自動駕駛閉環(huán)能力。2023年，覺非已獲多家頭部主機廠定點，眾源建圖與數(shù)據(jù)閉環(huán)將實現(xiàn)工程化落地。

工程化能力決定走多遠

搭建一套高度自動化、流程化的“數(shù)據(jù)閉環(huán)”并非一蹴而就，其中不僅要了解框架的工作原理，還要具備超強的工程實踐能力與多個項目的打磨迭代。在Know-how的積累階段，大規(guī)模的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)是“做出”數(shù)據(jù)閉環(huán)的前提，經(jīng)驗豐富的工程化實踐是“做好”數(shù)據(jù)閉環(huán)的關(guān)鍵。

產(chǎn)業(yè)目前普遍的觀點是，同時擁有資質(zhì)和算法能力的企業(yè)，更有望與不同主機廠達成合作，從而積累更為豐富的數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗。而這也正是覺非一直以來所構(gòu)建的競爭壁壘。

覺非科技圍繞量產(chǎn)車數(shù)據(jù)閉環(huán)此前已進行了大規(guī)模的數(shù)據(jù)驗證實踐，包括對非結(jié)構(gòu)化原始數(shù)據(jù)的處理、算法的適配、數(shù)據(jù)上傳策略等。而目前正在逐步落地的定點項目，其在數(shù)據(jù)閉環(huán)、眾源建圖等方向的工程化經(jīng)驗也將成為行業(yè)的新標桿。

現(xiàn)實中的駕駛場景極其復雜、不可預測且難以窮盡，需要模型的快速迭代與升級。數(shù)據(jù)驅(qū)動，作為其中必不可少的一環(huán)，將幫助實現(xiàn)自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)的快速循環(huán)與迭代，并滿足新場景模型的適配。橫亙在數(shù)據(jù)與模型訓練之間的力量，便是數(shù)據(jù)。我們相信，未來擁有數(shù)據(jù)量與數(shù)據(jù)處理優(yōu)勢的企業(yè)必然將實現(xiàn)技術(shù)的降維打擊，而當技術(shù)條件成熟時，數(shù)據(jù)能力將成為產(chǎn)業(yè)壁壘，屆時自動駕駛下半場的勝負才將取得分曉。

·關(guān)于李東旻

李東旻，中歐國際工商學院EMBA、中國科學院研究生院碩士、武漢大學學士。

李東旻先生曾任多家科技公司董事，并獲得多項發(fā)明專利。他擁有超10年的大型互聯(lián)網(wǎng)公司產(chǎn)品、業(yè)務(wù)管理經(jīng)驗，成功從零到一打造過多款用戶量過億的產(chǎn)品?，F(xiàn)任覺非科技CEO。

★以上由李東旻投遞申報的觀點性文章，最終將會角逐由數(shù)據(jù)猿與上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟聯(lián)合推出的《2023中國企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級先鋒人物》榜單/獎項。

該榜單獎項最終將于11月14日以下活動中進行榜單的首發(fā)與獎項的頒發(fā)，歡迎報名蒞臨現(xiàn)場

來源：數(shù)據(jù)猿