大模型提速自動(dòng)駕駛算法開(kāi)發(fā)——2024年IDC中國自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)平臺廠(chǎng)商評估研究報告發(fā)布

當今，決策規劃模型化、端到端模型已經(jīng)是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的熱門(mén)議題，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的模型在自動(dòng)駕駛算法中全面滲透。自動(dòng)駕駛模型化的趨勢下，以數據驅動(dòng)算法升級開(kāi)始成為產(chǎn)業(yè)共識，企業(yè)對于數據的收集效率、使用效率都將成為其軟件升級迭代的關(guān)鍵。因而高效、一體化的自動(dòng)駕駛算法開(kāi)發(fā)工具鏈/平臺開(kāi)始成為推動(dòng)自動(dòng)駕駛產(chǎn)品實(shí)現差異化的關(guān)鍵基礎設施。而隨著(zhù)大模型技術(shù)的成熟，自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)平臺的自動(dòng)化程度、功能完備度也再次得到顯著(zhù)的提升，數據驅動(dòng)下的自動(dòng)駕駛算法開(kāi)發(fā)得以提速。

IDC認為，自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)平臺是面向車(chē)企或自動(dòng)駕駛軟件提供商的算法開(kāi)發(fā)平臺，滿(mǎn)足技術(shù)買(mǎi)家處理海量數據、自動(dòng)駕駛方案更新迭代的需求。平臺需要具有：

●   數據收集、標注、挖掘等綜合處理能力；

●   模型訓練調參；

●   仿真測試等功能模塊。

自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)平臺以數據閉環(huán)為核心，為企業(yè)提供一站式的數據處理、算法開(kāi)發(fā)和測試驗證服務(wù)，助力企業(yè)高效推進(jìn)自動(dòng)駕駛技術(shù)，如感知模塊、決策規劃模塊等功能的研發(fā)與應用

IDC于近日發(fā)布了《IDC MarketScape: 中國自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)平臺2024年廠(chǎng)商評估》（Doc#CHC51571424，2024年6月）報告。研究受到眾多技術(shù)提供商的關(guān)注，IDC最終選擇了7家具有代表性的廠(chǎng)商進(jìn)行深度研究，包括（按照首字母順序排序）：百度、地平線(xiàn)、華為、火山引擎、輕舟智航、如祺出行、騰訊。廠(chǎng)商評估結果基于IDC MarketScape模型以圖像形式展示。

IDC對市場(chǎng)進(jìn)行詳細調研后，對自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)平臺的產(chǎn)品發(fā)展趨勢有如下洞察：

●   數據采集回傳從采集車(chē)規?；杉饾u過(guò)渡到量產(chǎn)車(chē)長(cháng)尾場(chǎng)景采集：數據已經(jīng)成為重要資產(chǎn)，收集各類(lèi)感知、決策、環(huán)境數據已經(jīng)成為形成數據閉環(huán)的重要前提。隨著(zhù)智能駕駛功能在乘用車(chē)的滲透率、使用率逐步攀升，利用乘用車(chē)采集數據的方案開(kāi)始逐步落地。盡管當前仍以采集車(chē)落盤(pán)上傳數據的方式為主，但是已經(jīng)可以觀(guān)察到量產(chǎn)車(chē)的采集將成為趨勢。

●   探索大模型在場(chǎng)景挖掘/檢索方面的潛力：未來(lái)，隨著(zhù)智能駕駛功能滲透率、使用率的進(jìn)一步提升，以及車(chē)端數據更多以車(chē)云互通方式回傳，企業(yè)擁有的數據量將呈現幾何上升。但是對于開(kāi)發(fā)環(huán)節而言，僅有部分長(cháng)尾場(chǎng)景或特定場(chǎng)景數據能夠作為高價(jià)值數據別采用并進(jìn)入到后續的訓練等環(huán)節。這意味著(zhù)企業(yè)需要對海量的數據進(jìn)行高效的篩選。當前，基于大模型能力，進(jìn)行文搜圖、圖搜圖、甚至是視頻搜視頻的多模態(tài)檢索功能已經(jīng)陸續上線(xiàn)，助力企業(yè)進(jìn)行高價(jià)值數據的識別檢索。當前，已有頭部廠(chǎng)商具有相應功能并接入，但是多數尚未形成標準化的產(chǎn)品。

●   自動(dòng)化標注已經(jīng)成為主要的標注方案， 4D標注將迎來(lái)快速發(fā)展：在視覺(jué)算法發(fā)展以及大量數據標注需求的共同驅動(dòng)下，以自動(dòng)標注作為預標注+人工審核的標注方案已經(jīng)成為業(yè)內的主要方案。當前，2D圖像的分割或識別、3D點(diǎn)云自動(dòng)標注的準確率已經(jīng)普遍能夠達到90%以上，幫助企業(yè)大幅縮減人工成本，提升效率。與此同時(shí)，Transformer+BEV算法的普及推動(dòng)4D標注發(fā)展，IDC關(guān)注到該功能正在加速落地。

●   從路側測試到仿真測試為主，并行仿真能力與仿真場(chǎng)景是重中之重：各企業(yè)的仿真測試公里數已經(jīng)開(kāi)始成為自動(dòng)駕駛產(chǎn)品實(shí)力的一個(gè)重要維度，車(chē)企累積的仿真測試里程開(kāi)始向數億公里進(jìn)發(fā)。這對仿真測試系統的運行效率/資源利用、場(chǎng)景覆蓋度都提出了更高的要求。通過(guò)容器化/云原生等手段實(shí)現多任務(wù)、多場(chǎng)景的并行測試是提升效率、計算集群利用率的關(guān)鍵。除此之外，仿真測試也不僅是單純對于里程數據的堆砌，需要各類(lèi)長(cháng)尾場(chǎng)景的測試提升自動(dòng)駕駛軟件的全面實(shí)力。為此，技術(shù)提供商多管齊下拓寬其場(chǎng)景庫的覆蓋度。例如不僅從真實(shí)路況提取關(guān)鍵場(chǎng)景，同時(shí)對場(chǎng)景進(jìn)行泛化，拓展場(chǎng)景的多樣性。同時(shí)，廠(chǎng)商正積極探索通過(guò)大模型、NeRF等技術(shù)生成場(chǎng)景，為靈活構建罕見(jiàn)的長(cháng)尾場(chǎng)景做出技術(shù)儲備。

●   一體化平臺逐漸打通：當前雖然技術(shù)提供商能夠構建一體化平臺，但在各模塊的互通鏈接上（數據的流動(dòng)）仍未做到全面互通。隨著(zhù)各模塊自動(dòng)化能力的提升，軟件迭代速度要求的提高，打通各模塊能力將成為未來(lái)重要的發(fā)展方向。這樣才能形成真正的數據閉環(huán)，助力自動(dòng)駕駛算法的快速升級。

給技術(shù)買(mǎi)家的建議

IDC中國高級分析師洪婉婷表示，全球及中國汽車(chē)自動(dòng)駕駛行業(yè)的演進(jìn)已經(jīng)掀開(kāi)了嶄新的一頁(yè)，技術(shù)迭代的加速、產(chǎn)品的快速更新，以及日益白熱化的競爭態(tài)勢，共同勾勒出市場(chǎng)的輪廓。目前，業(yè)界普遍認識到，構建數據閉環(huán)以塑造競爭優(yōu)勢已成為業(yè)務(wù)發(fā)展的關(guān)鍵。這一趨勢為具有自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)工具鏈能力的廠(chǎng)商提供了重要的發(fā)展機遇。市場(chǎng)上，各類(lèi)背景的自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)平臺企業(yè)紛紛涌現，它們或依托于大型模型與云計算的深厚技術(shù)積累，或憑借在產(chǎn)業(yè)鏈中的穩固位置與豐富的商業(yè)網(wǎng)絡(luò )，打造出各具特色的開(kāi)發(fā)平臺。當然，自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)平臺在各模塊的自動(dòng)化、產(chǎn)品一體化、高效并行等方面仍有優(yōu)化空間，能夠精準捕捉這些提升要點(diǎn)，不斷突破技術(shù)瓶頸的供應商，將更有可能在競爭中脫穎而出，建立起難以撼動(dòng)的產(chǎn)品增長(cháng)勢能。這不僅將為相關(guān)產(chǎn)品構筑起堅固的市場(chǎng)壁壘，也是其整體自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)矩陣增強用戶(hù)粘性、深化客戶(hù)合作關(guān)系的基石，協(xié)助其在這場(chǎng)智能化轉型的浪潮中牢牢占據領(lǐng)先地位。