騰訊自動駕駛云平臺構建「數據閉環」 為自動駕駛落地提速

2021-10-09 14:06:24 作者:shijiazhuang01

  【太平洋汽車網 石家莊車市頻道】數據是數字化時代全新的生產要素,數據與算法、算力的融合,正在促進人工智能行業的發展。自動駕駛作為AI技術的皇冠詢底價|查參配),數據的作用更是貫穿生產、測試、研發全生命周期。目前,自動駕駛走入以落地應用為目標的下半場,解決極端場景下的安全問題,也離不開大量數據支持。對數據進行高效的采集和利用,提高數據循環鏈路的速度,成為整個自動駕駛技術迭代的關鍵點。

構建數據閉環,提升自動駕駛系統的核心競爭力

要實現自動駕駛,必然要搞定大數據。利用并轉化收集到海量的實際路況數據,可以幫助系統加速學習和升級,也意味著能夠率先搶占高級別的自動駕駛技術高地,因此整個行業都極為重視并大力投入。

車輛要想在道路上實現完全自動駕駛,除了要依靠車輛本身的攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器,還要依靠網聯技術的支持。行駛時車輛依靠各種傳感器“觀察”道路,會產生大量數據,1.5小時的駕駛時間數據量達4TB,車端顯然不適合處理和存儲如此巨大的工作負載。而車端產生的大量數據,是提升自動駕駛體驗、完善算法的關鍵資源,所以最好是共享到云端,再通過人工智能算法提供大量的訓練數據來供機器學習,以搭建虛擬開發測試環境進行驗證。

要想在復雜的場景中提升現階段輔助駕駛/自動駕駛安全性,繁復的測試與驗證工作必不可少,由于現實中的駕駛場景難以窮盡,極其復雜且不可預測,在開發和測試的過程中,業界一般通過采集大量的數據構建場景集,幫助汽車打造仿真環境以實現模擬測試。實際路測中,復現一次極端場景的接管可能需要1個月的時間,而依靠數據,不僅可以復現更多極端場景,還可以極大提升測試效率。

此外,在部署自動駕駛車輛之后,會產生大量的回傳數據,自動駕駛系統也需要基于這些數據不斷進行迭代升級,并通過OTA的方式為用戶持續推送新的功能、適應更多的場景和提升體驗。

由此可見,基于數據驅動的自動駕駛,在完成前期數據的收集、中間數據的存儲與遷移之后,還要對后期核心數據進行訓練與管理。因此,構建自動駕駛數據閉環,是自動駕駛產品研發的核心競爭力。

騰訊自動駕駛云平臺驅動數據高效流轉

騰訊憑借多年在大數據、AI等領域的深度積累,借助騰訊云強大的算力支持,結合本土化的交通場景和應用需求,成功研發出在工具鏈完整性、場景豐富性、場景真實性等方面行業領先的自動駕駛云平臺,極大地提升了研發和測試效率,在云端高并發運行、真實有效性等方面實現了創新突破。

據悉,騰訊自動駕駛云平臺基于云端海量存儲空間與計算資源支撐,構建了數據采集管理、樣本標注、算法訓練評測、診斷調試、云端仿真、實車反饋閉環等全流程云服務,提供支撐自動駕駛研發的全鏈路云服務和開發平臺。

在數據治理方面,騰訊自動駕駛云平臺的樣本標注服務采用國際頂級算法預標注,可在實現樣本自動化生產,提升生產效率的同時,積累海量樣本數據,包括全要素目標檢測、跨相機目標跟蹤、語義分割等圖像標注、3D激光點云標注、以及精準圖像與3D點云融合標注、變道標注等多種自動駕駛研發專用樣本等。此外,該技術在計算節點中閉環運行全棧自動駕駛算法,支持一萬個以上場景的并行計算,使得1000個測試場景的運行時間從2天大幅縮減至4分鐘,并實現全自動化測評。在虛擬城市中數以千計的自動駕駛車輛不間斷的持續行駛,并通過隨機工況和激進交通流提升測試復雜度。

在數據應用層面,在測試工具之外,對于測試管理、政策制定等相關部門來說,仿真作為智能網聯汽車最重要的測評工具,既可幫助企業掌握在車輛研發、測試和集成的不同階段的安全邊界和質量問題,也有利于相關標準制定和場景庫的建設,通過信息化和標準化的手段提升智能網聯汽車行業透明度。在產業互聯網領域,騰訊致力于做數字化的連接器和工具箱,騰訊自動駕駛云平臺也在和OEM廠商、測試場、政府機構、產業聯盟乃至科研機構廣泛合作,推動應用落地。

(圖/文/攝:太平洋汽車網 石家莊01)

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