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      天翼云围绕云网的核心能力,打造面向自动驾驶客户的云侧开发和仿真测试平台,通过车联网前装智能管道支撑平台,为车厂和车联网服务商提供车联网的运营服务,为车联网连接提供安全、可管理的M2M通道。整合各种能力,合作搭建自动驾驶系统垂直行业应用专有平台。
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      • 业务挑战
      • 解决方案场景
      • 方案优势
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      • 行业趋势

      业务挑战

      • 海量数据处理难
        海量数据处理难
        自动驾驶开发需要处理大量的数据,包括车辆感知数据、路况数据等。如何高效地存储、处理、分析和共享这些数据是一个挑战。
      • 算法开发难
        算法开发难
        自动驾驶的核心是算法,包括感知、决策、控制等方面的算法。如何开发高效、稳定、可靠的算法是自动驾驶开发的重要挑战。算法开发痛点主要体现在算法的研发、验证和优化等方面。
      • 仿真测试环境构建难
        仿真测试环境构建难
        在自动驾驶开发过程中,需要进行大量的仿真测试,以验证算法的正确性和性能。如何构建逼真的仿真场景、如何进行大规模的测试和验证是自动驾驶开发云平台的另一个痛点。仿真测试痛点主要体现在仿真环境的构建、测试的规模和效率等方面。
      • 安全可信要求高
        安全可信要求高
        自动驾驶系统需要确保安全性和可靠性,避免事故和风险。如何保证系统的安全性和可靠性是自动驾驶开发云平台的另一个挑战。这个痛点主要体现在系统的稳定性、故障处理和安全性等方面

      解决方案场景

      • 数据处理
      • 算法仿真平台
      • 仿真测试
      • 数据存储
      • AI开发平台
      • 安全合规
      • 数据标注
      • 数据处理
        自动驾驶开发的一大核心在于数据的接入、存储、利用。如何利用好自动驾驶车辆采集到的数据,对于客户都是课题。 低成本,自动驾驶生成的数据量非常大,低成本的存储会成为竞争中的优势。 高吞吐,也就是好使用,能够快速的将数据喂给上层的自动驾驶开发软件,也是必须要达到的性能目标。

      方案优势

      • 高可靠、高性能数据存储
        高可靠、高性能数据存储
        系统存储容量弹性扩展,单个存储桶对象数量支持到十亿级别。每个用户可拥有多个存储桶,数量上线1000个,数据可靠性不低于12个9 存储可用性不低于99.9999999(9个9) 已具备千万级并发能力
      • AI算法加速优化
        AI算法加速优化
        AI算法前端框架众多,ONNX跨框架的模型中间表达框架,而近年来主流编译方式有TVM和MLIR,AI加速优化方式也涵盖了前端、IR和后端来应对不同的硬件;

      方案架构

      方案架构
      方案简介
      天翼云自动驾驶云平台是中国电信自主研发的、面向自动驾驶领域的云服务平台。它基于中国电信的云网融合优势和先进的技术架构,为自动驾驶领域的研发、测试和运营提供了全面的解决方案。
      架构优势
      高性能计算
      天翼云自动驾驶云平台提供高性能计算资源,可以满足自动驾驶研发过程中对计算能力的需求。
      大规模数据处理
      平台提供大规模数据处理能力,支持海量数据的存储、处理和分析,满足自动驾驶领域对数据处理的需求。
      机器学习和人工智能
      平台提供机器学习和人工智能能力,支持自动驾驶算法的研发和优化,提高自动驾驶系统的智能化水平。
      仿真测试
      天翼云自动驾驶云平台提供丰富的仿真测试场景和工具,支持自动驾驶系统的仿真测试和验证,提高系统的可靠性和安全性.
      安全性和可靠性
      平台采用先进的安全性和可靠性技术,确保系统的稳定性和安全性,保障自动驾驶系统的正常运行。
      定制化服务
      天翼云自动驾驶云平台可以根据客户需求提供定制化的解决方案和服务,满足不同客户的需求和痛点。

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      行业趋势

      • 车路云一体化是一种新的系统形态

        通过新一代信息与通信技术将人、车、路、云的物理空间、信息空间融合为一体,基于系统协同感知、决策与控制,实现智能网联汽车交通系统安全、节能、舒适及高效运行的信息物理系统。

      • 自动驾驶下半场来临,商业化落地将成为竞争关键

        我国量产乘用车自动驾驶等级正在由L2向L3+过渡。与此同时,限定场景下的商用车自动驾驶率先进入商业化阶段。 单车智能和车路协同路线相辅相成,互为补充加速自动驾驶普及与落地

      • 车路协同成为自动驾驶背后驱动

        车路协同能够发挥其“上帝之眼”的作用,通过路侧传感器感知车辆信息,并回传与车辆进行信息往来,适用于车辆编队行驶、停车场自主泊车、L5级自动驾驶等

      • 非全栈解决方案迎来发展

        经过近几年技术迭代,自动驾驶产业链逐渐由粗放式向精细式方向发展,自动驾驶非全栈解决方案提供商陆续出现,诸多关键技术也取得突破。 决策层需要大量数据做行为预测与规划,不断训练自己的模型。因此未来计算平台、场景测试、仿真平台等与数据相关的诸多细分领域,都将产生发展机会

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