行業(yè)主要公司：華為、百度、蘑菇車(chē)聯(lián)等

本文核心數(shù)據(jù)：自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展歷程、數(shù)據(jù)閉環(huán)關(guān)鍵環(huán)節(jié)

自動(dòng)駕駛從“規(guī)則驅(qū)動(dòng)”進(jìn)入“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”時(shí)代

——自動(dòng)駕駛技術(shù)架構(gòu)演變歷程

根據(jù)2023(第七屆)高工智能汽車(chē)年會(huì)上發(fā)布的《自動(dòng)駕駛3.0時(shí)代，大模型重塑汽車(chē)智能化技術(shù)路線(xiàn)》，目前我國(guó)的自動(dòng)駕駛已經(jīng)進(jìn)入了3.0時(shí)代。

自動(dòng)駕駛的1.0時(shí)代是硬件驅(qū)動(dòng)，主要依靠激光雷達(dá)和人工規(guī)則的認(rèn)知方式提供自動(dòng)駕駛方案;2.0時(shí)代是軟件驅(qū)動(dòng)，特點(diǎn)是傳感器單獨(dú)輸出結(jié)果，用小模型和少數(shù)據(jù)的模式提供自動(dòng)駕駛方案;3.0時(shí)代是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)時(shí)代，采用多模態(tài)傳感器聯(lián)合輸出結(jié)果，用大模型大數(shù)據(jù)的模式提供自動(dòng)駕駛方案。

根據(jù)我國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《汽車(chē)駕駛自動(dòng)化分級(jí)》(GB/T 40429-2021)，目前汽車(chē)的自動(dòng)駕駛?cè)蕴幱贚2“部分自動(dòng)駕駛”和L3“有條件自動(dòng)駕駛”的階段。

——軟硬件是“規(guī)則驅(qū)動(dòng)”核心要素

在自動(dòng)駕駛1.0與2.0時(shí)代，各類(lèi)硬件設(shè)備和內(nèi)嵌軟件是車(chē)輛自動(dòng)駕駛的核心要素，其中硬件設(shè)備主要包括激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器、攝像頭等;內(nèi)嵌軟件則主要包括了定位算法軟件、感知算法軟件和規(guī)控算法軟件三大類(lèi)。

——海量數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)閉環(huán)是“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”核心要素

自動(dòng)駕駛3.0時(shí)代與2.0時(shí)代相比，其開(kāi)發(fā)模式和技術(shù)框架都將發(fā)生顛覆性的變革。在自動(dòng)駕駛2.0時(shí)代，以小數(shù)據(jù)、小模型為特征，以Case任務(wù)驅(qū)動(dòng)為開(kāi)發(fā)模式。而自動(dòng)駕駛3.0時(shí)代，以大數(shù)據(jù)、大模型為特征，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為開(kāi)發(fā)模式。在3.0時(shí)代，過(guò)去自動(dòng)駕駛的核心軟硬件基礎(chǔ)將逐步統(tǒng)一并整合，逐漸演化為各類(lèi)大模型。如控制算法將逐步演化為車(chē)端控制模型;感知算法將逐步演化為車(chē)端感知模型;規(guī)控算法將逐步演化為車(chē)/云端認(rèn)知模型。

自動(dòng)駕駛3.0時(shí)代，數(shù)據(jù)成為了自動(dòng)駕駛的核心，在自動(dòng)駕駛商業(yè)化快速落地實(shí)現(xiàn)的同時(shí)，自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)的規(guī)模呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，因此如何更為高效得實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)提取、處理、篩選、學(xué)習(xí)以推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展成為了自動(dòng)駕駛企業(yè)的新挑戰(zhàn)，“數(shù)據(jù)閉環(huán)”概念應(yīng)運(yùn)而生。

數(shù)據(jù)閉環(huán)能力成為自動(dòng)駕駛規(guī)模化落地關(guān)鍵因素

——數(shù)據(jù)閉環(huán)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)

數(shù)據(jù)閉環(huán)是指從車(chē)的端數(shù)據(jù)采集，到處理后形成有效數(shù)據(jù)集，再通過(guò)云服務(wù)器進(jìn)行存儲(chǔ)、運(yùn)輸，經(jīng)過(guò)算法模型訓(xùn)練、驗(yàn)證后，將有效數(shù)據(jù)成果部署上車(chē)，各環(huán)節(jié)相互連接，形成自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)循環(huán)。

——數(shù)據(jù)閉環(huán)的發(fā)展歷程

自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)從2013年開(kāi)始初露頭角，但由于當(dāng)時(shí)僅有部分測(cè)試車(chē)上路，數(shù)據(jù)量較少，僅能實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的反饋循環(huán)機(jī)制。隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)從L0邁入L2/L3，早期的數(shù)據(jù)閉環(huán)難以滿(mǎn)足自動(dòng)駕駛的需求，數(shù)據(jù)閉環(huán)從1.0邁向2.0，未來(lái)也將朝著更商業(yè)化的3.0邁進(jìn)。目前我國(guó)的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)正處于高效驅(qū)動(dòng)升級(jí)的第二階段，未來(lái)的數(shù)據(jù)處理能力和自動(dòng)運(yùn)轉(zhuǎn)能力將大幅提升，商業(yè)落地效益更好，生態(tài)建設(shè)更完善。

——數(shù)據(jù)閉環(huán)的核心技術(shù)

隨著數(shù)據(jù)量的激增，自動(dòng)駕駛下的存儲(chǔ)面臨海量數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)合規(guī)等問(wèn)題，而為了解決此類(lèi)問(wèn)題，數(shù)據(jù)閉環(huán)內(nèi)嵌了云平臺(tái)、數(shù)據(jù)標(biāo)注、仿真測(cè)試等功能。

——數(shù)據(jù)閉環(huán)的發(fā)展痛點(diǎn)

完整的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)閉環(huán)是指從量產(chǎn)、采集車(chē)在路端實(shí)地采集的交通場(chǎng)景，通過(guò)技術(shù)手段還原成仿真場(chǎng)景，進(jìn)入測(cè)試環(huán)節(jié)用于算法測(cè)試，再更新和升級(jí)量產(chǎn)車(chē)的過(guò)程。但在此過(guò)程中由于關(guān)鍵鏈路涉及多個(gè)環(huán)節(jié)與領(lǐng)域，當(dāng)前行業(yè)內(nèi)(包括數(shù)據(jù)采集商、軟硬件供應(yīng)商、車(chē)廠、算法公司等在內(nèi))尚未出現(xiàn)能提供統(tǒng)一視野、融合所有車(chē)的環(huán)節(jié)、一體化打通整條鏈路的產(chǎn)品或者平臺(tái)。

“車(chē)路云一體化”加速自動(dòng)駕駛商業(yè)化進(jìn)程

——“車(chē)路云一體化”的概念

車(chē)路云一體化是通過(guò)新一代信息與通信技術(shù)將人、車(chē)、路、云的物理空間、信息空間融合為一體，基于系統(tǒng)協(xié)同感知、決策與控制，實(shí)現(xiàn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)交通系統(tǒng)安全、節(jié)能、舒適及高效運(yùn)行的信息物理系統(tǒng)。車(chē)路云一體化系統(tǒng)充分融合了車(chē)端、路端、云端信息，實(shí)現(xiàn)車(chē)端、路端多源數(shù)據(jù)融合，數(shù)據(jù)規(guī)模更大，多樣性更充分，通過(guò)堆疊數(shù)據(jù)集，支持AI大模型進(jìn)行快速迭代。

——“車(chē)路云一體化”的發(fā)展歷程

從2020年2月發(fā)改委、工信部等11部委聯(lián)合印發(fā)《智能汽車(chē)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》文件，表示到2025年，新車(chē)基本實(shí)現(xiàn)智能化，高級(jí)別智能汽車(chē)實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用，“人–車(chē)–路–云”實(shí)現(xiàn)高度協(xié)同;到2023年《國(guó)家車(chē)聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南(智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē))(2023版)》，《公路工程設(shè)施支持自動(dòng)駕駛技術(shù)指南》等政策的發(fā)布，近3年來(lái)中共中央、國(guó)務(wù)院、各部委累計(jì)出臺(tái)包含自動(dòng)駕駛、車(chē)聯(lián)網(wǎng)(智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē))、車(chē)路協(xié)同、交通新基建等相關(guān)政策達(dá)30余項(xiàng)，全面支持“車(chē)路云一體化”自動(dòng)駕駛的快速發(fā)展與落地。

——“車(chē)路云一體化”的優(yōu)勢(shì)

隨著自動(dòng)駕駛算法不斷迭代，自動(dòng)駕駛的發(fā)展正逐漸由“規(guī)則驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)化。自動(dòng)駕駛的落地需要大量數(shù)據(jù)的支持，而車(chē)路云一體化方案，充分融合了車(chē)端、路端、云端信息，實(shí)現(xiàn)車(chē)端、路端多源數(shù)據(jù)融合，數(shù)據(jù)規(guī)模更大，多樣性更充分，通過(guò)堆疊數(shù)據(jù)集，支持AI大模型進(jìn)行快速迭代。同時(shí)以大模型AI為基礎(chǔ)，車(chē)端、路端多角度，雷達(dá)、視覺(jué)等傳感器聯(lián)合工作，多模態(tài)共同輸出結(jié)果，通過(guò)基于“大數(shù)據(jù)+大模型”的AI，海量大數(shù)據(jù)自訓(xùn)練，結(jié)合人類(lèi)的駕駛常識(shí)決策，從而加速自動(dòng)駕駛技術(shù)演化。

——“車(chē)路云一體化”解決方案

以項(xiàng)目落地能力角度看，百度、蘑菇車(chē)聯(lián)與華為的特點(diǎn)各不相同。華為更側(cè)重于構(gòu)建智慧交通體系并落地多個(gè)城市;蘑菇車(chē)聯(lián)強(qiáng)調(diào)“車(chē)路云一體化”，以自動(dòng)駕駛、車(chē)路協(xié)同、智慧交通AI云平臺(tái)的整套方案幫助城市打造智慧交通體系，加速與地方政府合作打造智慧城市與智慧交通;而百度則是“單車(chē)智能+網(wǎng)聯(lián)賦能”路線(xiàn)的擁躉，以廣州黃埔區(qū)開(kāi)發(fā)區(qū)的智慧交通項(xiàng)目為代表。

蘑菇車(chē)聯(lián)自研“車(chē)路云一體化”自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，應(yīng)用了融合感知、融合決策控制、高精地圖、高精定位、AI、仿真系統(tǒng)、云+邊緣計(jì)算、實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)，能夠深度融合自動(dòng)駕駛+車(chē)路協(xié)同+AI云平臺(tái)三大板塊，可以滿(mǎn)足不同場(chǎng)景、不同車(chē)型的需求，核心技術(shù)指標(biāo)行業(yè)領(lǐng)先。

——“車(chē)路云一體化”的市場(chǎng)規(guī)模

車(chē)路云一體化涉及汽車(chē)、交通、通信等產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，市場(chǎng)滲透率加速，市場(chǎng)規(guī)模巨大。具體來(lái)看，中國(guó)智慧交通市場(chǎng)規(guī)模當(dāng)前約4億元，至2030年快速發(fā)展并預(yù)計(jì)超過(guò)6.5萬(wàn)億元。根據(jù)賽迪的數(shù)據(jù)，2022年中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)市場(chǎng)規(guī)模接近6000億元，隨著智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的進(jìn)步，產(chǎn)品迭代升級(jí)與普及率的提升，2030年有望突破5萬(wàn)億元。中國(guó)車(chē)聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模呈快速發(fā)展趨勢(shì)，預(yù)計(jì)2030年將突破2萬(wàn)億元。預(yù)計(jì)到2030年，“車(chē)路云一體化”相關(guān)市場(chǎng)規(guī)模超14萬(wàn)億元，市場(chǎng)規(guī)模巨大。

更多本行業(yè)研究分析詳見(jiàn)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《2025-2030年中國(guó)車(chē)路云一體化（車(chē)路云協(xié)同）發(fā)展前景展望與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》。

同時(shí)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院還提供產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、園區(qū)規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)招商、產(chǎn)業(yè)圖譜、智慧招商系統(tǒng)、行業(yè)地位證明、IPO咨詢(xún)/募投可研、專(zhuān)精特新小巨人申報(bào)、十五五規(guī)劃等解決方案。如需轉(zhuǎn)載引用本篇文章內(nèi)容，請(qǐng)注明資料來(lái)源（前瞻產(chǎn)業(yè)研究院）。

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