百度云礼包|自动驾驶下一站！百度智慧云数据闭环助力企业用好数据金山

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编辑| 果汁

如今，自动驾驶行业在技术上取得了长足的进步。

但可以看出，L4级自动驾驶的发展，乃至量产自动驾驶的发展，还有很多问题需要解决。

现阶段，自动驾驶场景数据的积累是自动驾驶玩家的主要关注点，而对于大多数自动驾驶玩家来说，如何管理和利用好积累的数据也是一个非常棘手的问题。

自动驾驶汽车的安全稳定行驶需要超海量、高质量的驾驶场景数据支撑。 具备专业数据服务能力的公司可以帮助自动驾驶玩家解决这个问题。 百度智能云推出的自动驾驶数据运营服务及工具链平台，融合了百度在AI数据应用业务方面深厚的技术积累和多年服务经验，为车企提供覆盖数据采集、数据标注、数据管理、模型训练、模拟测试环节自动驾驶系统开发全链条所需的数据运营服务和工具平台，将帮助自动驾驶行业合作伙伴加速驾驶研发。

那么，百度智能云为什么会在这个时候推出这个工具链平台呢？ 这个工具链平台将如何帮助自动驾驶玩家发展？ 与其他玩家相比，百度智能云有哪些优势？

1、自动驾驶技术驱动时代，数据重要性凸显

自动驾驶是目前汽车行业最热门的领域之一。 经过多年的发展，已经上了一个新的阶段。

在自动驾驶的早期，各路玩家忙于打造技术。 无论是L4领域的百度、Waymo等玩家，还是L2领域的多家车企，都在尝试推出自己的demo车型。

可以说，当时自动驾驶行业的发展主要靠技术进步，即技术驱动阶段。

目前，各家自动驾驶玩家都已经上街推出了自己的产品。 例如，百度已经开始在。。广泛部署它们。 有的车企推出了高速领航辅助驾驶，有的在尝试城市领航辅助驾驶……

▲百度的

总体来看，自动驾驶产业实现了从0到1的关键突破，但从1到100则更难。 自动驾驶汽车要想部署在更多的场景中，就需要全面覆盖这些场景中的各种情况。

也就是说，自动驾驶行业需要解决更多案例，不断提升自身技术。 这样一来，数据就成为驱动自动驾驶大规模落地过程中的关键一环。

拥有足够的数据量，并高效利用这些数据，成为摆在自动驾驶玩家面前的新问题。 自动驾驶行业已经从技术驱动时代跨越到数据驱动时代。

2、提供自动驾驶工具链，打造数据闭环研发体系

车辆自动驾驶的背后，是海量数据的支撑。

一辆智能网联汽车每天至少采集10TB的多维数据。 如果是自动驾驶行业的车队或者公司，产生的数据量会更大。

对于大多数自动驾驶公司或车企来说，高效、高质量地处理这些海量数据需要付出巨大的人力、时间和资金成本。

据悉，百度智能云的自动驾驶数据闭环解决方案提供道路数据采集、数据合规、数据标注、数据管理、模型训练、仿真场景库构建等完整的数据运营服务，可帮助车企缓解成本压力，推动自动驾驶技术研发。

▲百度智能云自动驾驶闭环解决方案

道路数据采集是自动驾驶技术研发的基础，高精地图测绘资质是道路数据采集的“敲门砖”。 在高精地图监管收紧的当下，资质齐全的百度可以更好地为自动驾驶赛道企业提供数据采集服务。

此外，百度智能云拥有自建采集车队，采集车的传感设备和布局可根据实际需要灵活定制修改，保证道路数据采集的有效性，提高采集效率。

在自动驾驶数据处理过程中，部分企业因缺乏实际实施经验而导致的数据安全合规问题不容忽视。 百度智能云基于长期的业务积累，研发了一整套数据合规解决方案，可以为客户规避数据运营风险。

同时，百度智能云提供数据管理服务。 一方面帮助客户完成数据项目的运营管理； 另一方面，它提供了一系列挖掘工具，可以从海量数据中挖掘出更有效、更准确的数据，用于模型训练。

数据标注是让车辆“学习”自动驾驶的重要一环。 在数据标注方面，百度智能云AI数据应用业务在长期的数据服务中积累了深厚的技术和经验，具备稳定的输出和专业的交付能力； 技术领先的智能标注工具百度云礼包，大幅提升数据标注的准确性 另一方面，百度智能云在全国多地建立了数据标注基地，驻扎在基地的专业数据标注团队可以轻松应对客户需求的高峰和低谷。 总体而言，百度智能云可为客户提供高效、优质、高安全的数据标注服务。

模型训练和调优过程是车辆实现安全稳定自动驾驶的关键动作。 在模型训练方面，百度智能云AI数据应用业务可以基于成熟的AI应用服务经验和丰富的评测样本积累，为客户提供模型评测和精准调优服务，保障自动驾驶系统的智能化。

据百度介绍，上述服务的背后，是百度智能云AI数据应用业务团队的一整套技术支持。 现在，百度智能云将这一系列的技术整合成一套自动驾驶工具链平台，以产品的形式向企业客户开放，为车企搭建自己的自动驾驶研发体系提供技术赋能。

自动驾驶工具链平台包括数据管理平台、智能标注平台、感知训练评估平台、仿真测试平台，涵盖数据管理、数据标注、模型训练评估、仿真测试等所需的平台工具。整个自动驾驶系统开发链。 企业可以按需使用。

▲百度智能云自动驾驶工具链平台

面对道路采集的海量数据，企业客户可以利用数据管理平台进行数据清洗、数据存储、数据处理、数据挖掘等，通过科学的数据管理帮助企业全面掌控数据质量和数据安全流程，为自动驾驶系统的研发打下坚实的基础。

易操作、适配广泛、功能全面、功能强大的智能标注平台，能够满足自动驾驶领域各类数据的标注需求，帮助企业快速构建专业、安全、可控的数据标注能力。

感知训练评估平台支持使用国际主流深度学习框架开发的模型进行评估，百度凭借其先进的经验积累，提供完善的评估指标规则，支持客户自定义评估标准，输出多种-为后续研发提供立体视觉评估报告。 提供指导。

仿真测试平台提供原始数据到仿真场景的转换工具，帮助客户建立场景仿真数据库百度云礼包，完成仿真测试。 是自动驾驶车辆安全落地检测的“得心应手”利器。

百度智能云通过全流程AI数据运营服务和一整套自动驾驶工具链平台，帮助车企构建完整的数据闭环能力。

3、扎根百度亮点优势明显

事实上，现阶段发力自动驾驶数据和工具链平台闭环的玩家不在少数。 那么百度有什么优势呢？

近日，德勤发布《2022年人工智能基础数据服务白皮书》，研究分析显示，人工智能基础数据服务市场呈现四大趋势：标注复杂化、自动化、全栈服务需求、以及日益严格的数据合规要求。 德勤认为，顺应“四化”趋势，科技巨头依靠长期的技术和资源积累，综合能力更强，竞争优势突出。

其中，市场份额位居行业第一的百度智能云就是典型。。。

首先，百度智能云的AI数据应用业务在AI数据服务和自动驾驶数据处理领域有着非常深厚的积累，具有行业领先的优势。

百度是国内最早布局自动驾驶的企业。 2013年至今，在国内自动驾驶领域创造了多项第一，经验丰富。

百度智能云AI数据应用业务团队率先对内服务，提供的服务方案经过海量数据验证，服务质量更有保障。

其次，百度智能云AI数据应用业务团队核心算法通过海量数据训练迭代，可以更好地实现数据挖掘、预标注和模拟测试评估。

百度基于智能计算中心等人工智能基础设施，为传统车企、Tier1厂商、新造车厂商等客户提供云端全链路自动驾驶数据闭环服务。 百度智能云的核心算法也在为海量客户服务。 优化迭代是在数据训练期间实施的。

2022年9月，百度百鸽·AI异构计算平台2.0版发布，在AI计算、AI存储、AI容器等模块实现重大升级，进一步优化百度资源调度能力，构建自动驾驶闭环数据提供了更有力的支持。

更重要的是，百度智能云AI数据应用业务团队提供的自动驾驶工具链平台，任何工具都可以解耦使用，使用起来更加方便。

百度智能云提供的这些数据服务与服务、服务与平台、平台与平台，可以根据客户需求独立解耦。 也就是说，百度智能云提供的服务和平台可以高度定制化，可以根据需要灵活配置。

综合来看，百度智能云不仅技术基础扎实，还能为客户提供定制化服务，这对众多自动驾驶企业来说极具吸引力。

结语：百度智能云自动驾驶工具链平台助力加速自动驾驶技术研发

数据是自动驾驶行业发展的关键因素。 如何充分挖掘和高效利用数据这座“金山”的价值，是这个赛道上所有玩家都在思考的问题。

百度智能云自动驾驶数据闭环解决方案，可提供一体化数据运营服务和工具，全面助力自动驾驶系统研发； 它还可以通过独立的解耦服务模型为企业多样化的数据需求提供技术支持。

在推动自动驾驶技术研发的同时，百度智能云等玩家也能更好地支持行业发展。