自動駕駛開發云平臺業務分析
自動駕駛車輛量產需積累大量里程經驗，傳統車端研發和測試方式，無法滿足市場需求，業界普遍采用“云+端”研發迭代新模式，通過測試車隊采集海量道路環境數據，在云端進行模型和算法開發和仿真驗證，達到產品安全標準。華為基于云、邊、端協同能力，提供高性能基礎平臺、應用平臺和AI開發平臺等服務，支撐用戶進行數據采集、存儲、處理和分析，提高模型訓練速度和開發效率，助力自動駕駛業務創新
業務挑戰
? 測試車輛采集數據量巨大，傳輸和管理困難
自動駕駛開發需要采集海量道路環境數據，進行算法開發和模型訓練，傳統專線傳輸方式效率低且成本高，華為云可以提供高效的數據快遞服務和海量可靈活擴展的云存儲服務
? 仿真和模型訓練，算力和彈性擴展要求高
模型訓練和仿真測試業務具有波峰波谷特征，對云服務資源快速獲取和自動化部署有較高要求，華為云提供按需的敏捷基礎設施、資源編排和自動化部署能力
? 自動駕駛算法開發門檻高，數據準備周期長
環境感知、決策規劃、控制執行算法開發門檻高，數據準備周期長，華為云提供一站式AI開發平臺，大幅度降低平臺搭建難度和成本，讓用戶聚焦算法開發和模型訓練核心能力
? 數據安全要求高，合規場景復雜
自動駕駛數據采集和路測因涉及地理信息相關數據，對安全保密要求高，華為云提供全棧專屬云平臺、全棧防護的安全體系，聯合合作伙伴提供導航電子地圖制作甲級資質，滿足自動駕駛開發相關安全合規要求
自動駕駛數據采集、傳輸和存儲
開發高級駕駛輔助系統和自動駕駛車輛需要采集、傳輸和存儲海量數據，華為云服務提供數據快遞、數據注入和數據存儲要求，優化成本和效率
? 安全可靠 確保采集數據在傳輸和導入過程中無法被惡意訪問和篡改，用戶可根據管理控制臺服務單狀態信息，跟蹤數據傳輸進程
? 穩定高效 提供高性能、高可靠、低時延、低成本的海量存儲系統，與大數據服務組合使用，能夠大幅降低成本

數據處理、算法開發和模型訓練
提供高性能的海量數據分析處理和數據預標注能力，降低用于模型訓練的數據準備階段的時間和成本，優化的機器學習和深度學習框架，訓練和推理速度遙遙領先
? 自動學習 根據用戶標注數據，可自動化模型設計、參數調優、模型訓練、模型壓縮和模型部署
? 自動標注 基于主動學習和高價值場景的預標注模型，提供智能化數據標注能力，可大幅降低人工數據處理成本和復雜度
? 可視化 提供從數據、算法、訓練、模型、服務全流程可視化管理，無需人工干預

自動駕駛仿真測試
在仿真階段，需要極強的GPU計算能力，在消耗大量計算資源的同時，會產生大量臨時數據，對存儲帶寬與時延也有極高的要求，華為云提供GPU加速云服務器，允許開發者構建自身需要的仿真環境，并按需靈活使用
? 靈活多樣 G系列提供G5/G5r實例，滿足圖形圖像場景。P系列提供Pi2實例，滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景
? 高性價比 同步業界最新GPU技術，無縫切換最新GPU硬件；支持按需和包周期計費模式，即租即用、彈性擴展
? 生態豐富 與主流自動駕駛仿真軟件廠商合作，為用戶提供豐富的軟件和優化的用戶體驗

總結

以上是生活随笔為你收集整理的自动驾驶开发云平台业务分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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