天翼云自动驾驶数据闭环方案-天翼云

自动驾驶趋势

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
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
政府与企业探索多种合作模式

各地政府与相关企业围绕智能网联示范区展开合作智能网联示范区50+，40+家企业获得自动驾驶牌照
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

业务挑战

海量数据处理难

自动驾驶开发需要处理海量的数据，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
软件研发周期长

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
安全可靠要求高

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
成本高

自动驾驶开发需要大量的投入，包括技术研发、基础设施建设、仿真测试等方面的成本。如何降低成本、提高效率是自动驾驶开发云平台的另一个痛点

方案架构

方案简介

路测车辆采集的涉密数据通过加密专线上传到合规作业区进行数据的脱敏。合规数据上传至云仿真平台进行数据标注、处理、场景挖掘、存储。通过低代码平台进行智驶算法包开发、通过慧聚平台完成智驾模型的开发。通过云仿真平台进行测试场景、任务管理，智驾仿真测试。发版模型算法通过我们息壤平台及公有云资源实现全网商用车OTA升级

架构优势