大模型提速自動(dòng)駕駛算法開發(fā)——2024年IDC中國自動(dòng)駕駛開發(fā)平臺(tái)廠商評(píng)估研究報(bào)告發(fā)布
英飛凌汽車電子生態(tài)圈
當(dāng)今，決策規(guī)劃模型化、端到端模型已經(jīng)是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的熱門議題，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(shì)下，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法升級(jí)開始成為產(chǎn)業(yè)共識(shí)，企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)的收集效率、使用效率都將成為其軟件升級(jí)迭代的關(guān)鍵。因而高效、一體化的自動(dòng)駕駛算法開發(fā)工具鏈/平臺(tái)開始成為推動(dòng)自動(dòng)駕駛產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)差異化的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。而隨著大模型技術(shù)的成熟，自動(dòng)駕駛開發(fā)平臺(tái)的自動(dòng)化程度、功能完備度也再次得到顯著的提升，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的自動(dòng)駕駛算法開發(fā)得以提速。
IDC認(rèn)為，自動(dòng)駕駛開發(fā)平臺(tái)是面向車企或自動(dòng)駕駛軟件提供商的算法開發(fā)平臺(tái)，滿足技術(shù)買家處理海量數(shù)據(jù)、自動(dòng)駕駛方案更新迭代的需求。平臺(tái)需要具有：
● 數(shù)據(jù)收集、標(biāo)注、挖掘等綜合處理能力；
● 模型訓(xùn)練調(diào)參；
● 仿真測(cè)試等功能模塊。
自動(dòng)駕駛開發(fā)平臺(tái)以數(shù)據(jù)閉環(huán)為核心，為企業(yè)提供一站式的數(shù)據(jù)處理、算法開發(fā)和測(cè)試驗(yàn)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(guī)劃模塊等功能的研發(fā)與應(yīng)用
IDC于近日發(fā)布了《IDC MarketScape: 中國自動(dòng)駕駛開發(fā)平臺(tái)2024年廠商評(píng)估》（Doc#CHC51571424，2024年6月）報(bào)告。研究受到眾多技術(shù)提供商的關(guān)注，IDC最終選擇了7家具有代表性的廠商進(jìn)行深度研究，包括（按照首字母順序排序）：百度、地平線、華為、火山引擎、輕舟智航、如祺出行、騰訊。廠商評(píng)估結(jié)果基于IDC MarketScape模型以圖像形式展示。
IDC對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行詳細(xì)調(diào)研后，對(duì)自動(dòng)駕駛開發(fā)平臺(tái)的產(chǎn)品發(fā)展趨勢(shì)有如下洞察：
● 數(shù)據(jù)采集回傳從采集車規(guī)模化采集逐漸過渡到量產(chǎn)車長尾場(chǎng)景采集：數(shù)據(jù)已經(jīng)成為重要資產(chǎn)，收集各類感知、決策、環(huán)境數(shù)據(jù)已經(jīng)成為形成數(shù)據(jù)閉環(huán)的重要前提。隨著智能駕駛功能在乘用車的滲透率、使用率逐步攀升，利用乘用車采集數(shù)據(jù)的方案開始逐步落地。盡管當(dāng)前仍以采集車落盤上傳數(shù)據(jù)的方式為主，但是已經(jīng)可以觀察到量產(chǎn)車的采集將成為趨勢(shì)。
● 探索大模型在場(chǎng)景挖掘/檢索方面的潛力：未來，隨著智能駕駛功能滲透率、使用率的進(jìn)一步提升，以及車端數(shù)據(jù)更多以車云互通方式回傳，企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)量將呈現(xiàn)幾何上升。但是對(duì)于開發(fā)環(huán)節(jié)而言，僅有部分長尾場(chǎng)景或特定場(chǎng)景數(shù)據(jù)能夠作為高價(jià)值數(shù)據(jù)別采用并進(jìn)入到后續(xù)的訓(xùn)練等環(huán)節(jié)。這意味著企業(yè)需要對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的篩選。當(dāng)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(xù)上線，助力企業(yè)進(jìn)行高價(jià)值數(shù)據(jù)的識(shí)別檢索。當(dāng)前，已有頭部廠商具有相應(yīng)功能并接入，但是多數(shù)尚未形成標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品。
● 自動(dòng)化標(biāo)注已經(jīng)成為主要的標(biāo)注方案， 4D標(biāo)注將迎來快速發(fā)展：在視覺算法發(fā)展以及大量數(shù)據(jù)標(biāo)注需求的共同驅(qū)動(dòng)下，以自動(dòng)標(biāo)注作為預(yù)標(biāo)注+人工審核的標(biāo)注方案已經(jīng)成為業(yè)內(nèi)的主要方案。當(dāng)前，2D圖像的分割或識(shí)別、3D點(diǎn)云自動(dòng)標(biāo)注的準(zhǔn)確率已經(jīng)普遍能夠達(dá)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(biāo)注發(fā)展，IDC關(guān)注到該功能正在加速落地。
● 從路側(cè)測(cè)試到仿真測(cè)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(cè)試公里數(shù)已經(jīng)開始成為自動(dòng)駕駛產(chǎn)品實(shí)力的一個(gè)重要維度，車企累積的仿真測(cè)試?yán)锍涕_始向數(shù)億公里進(jìn)發(fā)。這對(duì)仿真測(cè)試系統(tǒng)的運(yùn)行效率/資源利用、場(chǎng)景覆蓋度都提出了更高的要求。通過容器化/云原生等手段實(shí)現(xiàn)多任務(wù)、多場(chǎng)景的并行測(cè)試是提升效率、計(jì)算集群利用率的關(guān)鍵。除此之外，仿真測(cè)試也不僅是單純對(duì)于里程數(shù)據(jù)的堆砌，需要各類長尾場(chǎng)景的測(cè)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(duì)場(chǎng)景進(jìn)行泛化，拓展場(chǎng)景的多樣性。同時(shí)，廠商正積極探索通過大模型、NeRF等技術(shù)生成場(chǎng)景，為靈活構(gòu)建罕見的長尾場(chǎng)景做出技術(shù)儲(chǔ)備。
● 一體化平臺(tái)逐漸打通：當(dāng)前雖然技術(shù)提供商能夠構(gòu)建一體化平臺(tái)，但在各模塊的互通鏈接上（數(shù)據(jù)的流動(dòng)）仍未做到全面互通。隨著各模塊自動(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重要的發(fā)展方向。這樣才能形成真正的數(shù)據(jù)閉環(huán)，助力自動(dòng)駕駛算法的快速升級(jí)。
給技術(shù)買家的建議
● 自動(dòng)駕駛開發(fā)平臺(tái)已經(jīng)成為企業(yè)自動(dòng)駕駛能力的重要一環(huán)：自動(dòng)駕駛功能上車已經(jīng)成為所有車企必要面臨的課題，而一套一體化的開發(fā)工具將極大地提升車企在自動(dòng)駕駛軟件上的開發(fā)效率。在技術(shù)日新月異、用戶對(duì)智駕功能需求越發(fā)提升的當(dāng)下，企業(yè)需要不斷迭代自身軟件、模型算法，以此增強(qiáng)產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力，滿足市場(chǎng)需求。而平臺(tái)提供數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、挖掘、模型訓(xùn)練、仿真測(cè)試等數(shù)據(jù)全生命周期的處理能力，大幅提升數(shù)據(jù)的利用效率、開發(fā)效率，為車企適應(yīng)日益加速的迭代節(jié)奏提供必要的開發(fā)工具。
● 自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，大模型將是核心技術(shù)：大模型技術(shù)迎來突破性進(jìn)展，并為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域帶來顯著提升。比如通過大模型增強(qiáng)數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確度、實(shí)現(xiàn)基于語義的場(chǎng)景挖掘能力等等。技術(shù)買家在產(chǎn)品選型時(shí)，不僅可以關(guān)注廠商本身的技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)能力，更可以全局性地了解廠商是否具有大模型接入或者自研大模型的技術(shù)儲(chǔ)備，這是決定技術(shù)提供商能否持續(xù)性提供前沿開發(fā)產(chǎn)品的關(guān)鍵。
● 掌握數(shù)據(jù)所有權(quán)并關(guān)注數(shù)據(jù)合規(guī)：無論是主機(jī)廠還是自動(dòng)駕駛解決方案商或圖商，都已經(jīng)充分意識(shí)到數(shù)據(jù)資產(chǎn)對(duì)于自動(dòng)駕駛開發(fā)的決定性作用，各企業(yè)紛紛開始注重把握海量數(shù)據(jù)的所有權(quán)。在這一進(jìn)程中，也對(duì)企業(yè)在數(shù)據(jù)全生命周期的安全合規(guī)處理提出了更高的需求。比如在哪些道路環(huán)境可以采集數(shù)據(jù)、精度是否過高、傳輸過程中是否能夠以專線或加密等安全方式傳輸，平臺(tái)端能否進(jìn)行必要的脫敏處理，數(shù)據(jù)處理或訓(xùn)練中能否保證數(shù)據(jù)安全或防止數(shù)據(jù)被濫用。企業(yè)在享受數(shù)據(jù)帶來的實(shí)力的同時(shí)，更需要構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)合規(guī)能力，才能穩(wěn)定持續(xù)的運(yùn)行。
洪婉婷
IDC中國高級(jí)分析師
IDC中國高級(jí)分析師洪婉婷表示，全球及中國汽車自動(dòng)駕駛行業(yè)的演進(jìn)已經(jīng)掀開了嶄新的一頁，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(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，共同勾勒出市場(chǎng)的輪廓。目前，業(yè)界普遍認(rèn)識(shí)到，構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán)以塑造競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)已成為業(yè)務(wù)發(fā)展的關(guān)鍵。這一趨勢(shì)為具有自動(dòng)駕駛開發(fā)工具鏈能力的廠商提供了重要的發(fā)展機(jī)遇。市場(chǎng)上，各類背景的自動(dòng)駕駛開發(fā)平臺(tái)企業(yè)紛紛涌現(xiàn)，它們或依托于大型模型與云計(jì)算的深厚技術(shù)積累，或憑借在產(chǎn)業(yè)鏈中的穩(wěn)固位置與豐富的商業(yè)網(wǎng)絡(luò)，打造出各具特色的開發(fā)平臺(tái)。當(dāng)然，自動(dòng)駕駛開發(fā)平臺(tái)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(zhǔn)捕捉這些提升要點(diǎn)，不斷突破技術(shù)瓶頸的供應(yīng)商，將更有可能在競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，建立起難以撼動(dòng)的產(chǎn)品增長勢(shì)能。這不僅將為相關(guān)產(chǎn)品構(gòu)筑起堅(jiān)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(qiáng)用戶粘性、深化客戶合作關(guān)系的基石，協(xié)助其在這場(chǎng)智能化轉(zhuǎn)型的浪潮中牢牢占據(jù)領(lǐng)先地位。
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