數(shù)據(jù)閉環(huán)重塑高階智駕未來

自動駕駛技術(shù)正處在一個關(guān)鍵的發(fā)展節(jié)點——城市NOA（導(dǎo)航輔助駕駛）,，它被視為智能汽車新時代的起點。自2023年上海車展后,，業(yè)界對城市NOA實現(xiàn)路徑的認識逐步清晰,，普遍接受了結(jié)合“重感知輕地圖”、融合感知技術(shù)和BEV（Bird's Eye View）視角加上Transformer模型的方案,。

目前,，城市NOA正加速向商業(yè)化邁進，高效算力,、完善算法模型以及大數(shù)據(jù)的閉環(huán)應(yīng)用,，成為了大規(guī)模量產(chǎn)的三大支柱。在這個過程中,，數(shù)據(jù)被喻為智能駕駛的命脈,，其重要性不言而喻。傳統(tǒng)算法依賴于明確規(guī)則,，而端到端的自動駕駛算法則需通過分析駕駛視頻片段學(xué)習(xí),，這對數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性提出了極高要求。獲取并利用大量包含各種駕駛情境,、天氣變化和交通狀況的數(shù)據(jù),，尤其是那些能教會模型特定駕駛先驗知識（如左讓直行）的數(shù)據(jù)，成為了技術(shù)突破的關(guān)鍵,。

以特斯拉為例,，馬斯克強調(diào)積累數(shù)十億英里的測試里程對實現(xiàn)全球監(jiān)管要求的重要性，這突顯了海量數(shù)據(jù)在推動自動駕駛技術(shù)質(zhì)變中的核心地位,。特斯拉通過分析客戶車輛收集的視頻數(shù)據(jù),，特別是篩選出優(yōu)質(zhì)駕駛行為作為模型訓(xùn)練資料,，進一步說明了高質(zhì)量數(shù)據(jù)的不可或缺。

自動駕駛領(lǐng)域正面臨數(shù)據(jù)需求的激增,，特別是采用BEV感知方案,，需要億級數(shù)據(jù)幀的訓(xùn)練才能保證系統(tǒng)性能。因此,，構(gòu)建一個能夠高效收集,、回傳、標(biāo)注,、訓(xùn)練數(shù)據(jù),，并快速反饋至車輛端的“數(shù)據(jù)閉環(huán)”體系，成為眾多車企追求的目標(biāo),。這個過程不僅借鑒了傳統(tǒng)軟件開發(fā)的數(shù)據(jù)反饋機制,，還需融入AI模型訓(xùn)練和優(yōu)化的新元素，面臨著數(shù)據(jù)采集策略,、數(shù)據(jù)質(zhì)量,、分布處理以及隱私保護等多方面的挑戰(zhàn)。

為了克服真實數(shù)據(jù)的局限性,，合成數(shù)據(jù)技術(shù)正日益受到重視。它通過模擬真實世界的統(tǒng)計特性和分布特征,，為模型提供訓(xùn)練材料,，尤其在模擬極端情況和提高數(shù)據(jù)多樣性方面展現(xiàn)出巨大潛力。結(jié)合生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）,、變分自動編碼器（VAE）等技術(shù),，合成數(shù)據(jù)在自動駕駛的模擬測試中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，有助于算法應(yīng)對各種復(fù)雜和罕見場景,。

自動駕駛的演進離不開數(shù)據(jù)的支持,，不論是真實數(shù)據(jù)的高效利用，還是合成數(shù)據(jù)的創(chuàng)新生成,，都是推動技術(shù)不斷向前的重要力量,。整個行業(yè)正致力于優(yōu)化數(shù)據(jù)閉環(huán)的每一個環(huán)節(jié)，以實現(xiàn)自動駕駛技術(shù)的持續(xù)進步和安全可靠的城市NOA應(yīng)用,。數(shù)據(jù)閉環(huán)重塑高階智駕未來,！