在2021年上海國際車展前夕，爪魚自動助力自動雜變?nèi)A為智能車云服務(wù)產(chǎn)品部總經(jīng)理廖振欽正式對外發(fā)布了“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺，駕駛駕駛圍繞自動駕駛開發(fā)最關(guān)鍵的開放開四大要素——硬件、數(shù)據(jù)、平臺算法和高精地圖，發(fā)布構(gòu)建一套以數(shù)據(jù)為核心，讓復(fù)加拿大預(yù)測準(zhǔn)確率100%驅(qū)動自動駕駛閉環(huán)迭代的得簡單開放平臺，旨在通過車云協(xié)同的爪魚自動助力自動雜變能力封裝、業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的駕駛駕駛標(biāo)注能力、升級的開放開虛擬仿真，以及安全合規(guī)的平臺一站式云服務(wù)，協(xié)助車企“0”基礎(chǔ)構(gòu)建自動駕駛開發(fā)能力，發(fā)布降低開發(fā)門檻，讓復(fù)提升開發(fā)效率。得簡單

　　圖1：華為智能車云服務(wù)產(chǎn)品部總經(jīng)理廖振欽發(fā)布“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺

　　廖振欽表示：“我們這個平臺有三個能力：首先，把算法、數(shù)據(jù)、算法解耦，實現(xiàn)了車云協(xié)同。平臺既可以支持華為MDC，也可以支持其他主流的異構(gòu)硬件。高精地圖也是解耦的，支持NDS、OpenDrive等多種主流標(biāo)準(zhǔn)；第二，我們將沉淀積累的平臺能力開放出來，通過預(yù)置的2000萬框標(biāo)注數(shù)據(jù)集、20萬仿真場景庫、完整工具鏈和標(biāo)注算法，加拿大開獎結(jié)果以及場景數(shù)字孿生、虛實混合仿真、日行千萬公里的大規(guī)模并行仿真等服務(wù)，實現(xiàn)了自動駕駛的0基礎(chǔ)開發(fā)，真正做到了開箱即用；第三，我們的云服務(wù)是完全安全合規(guī)的?！?/p>

　　智能車云服務(wù)CTO

　　喻杰博士介紹了“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺的架構(gòu)和核心亮點。該平臺全面地覆蓋了自動駕駛開發(fā)的各個階段，并且作為一個開放平臺，可以支持豐富的API及數(shù)據(jù)接口，允許合作伙伴進(jìn)行二次開發(fā)。隨后喻杰博士闡述了華為是如何提升感知模型精度，并達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先水平；如何通過模型適配、感知協(xié)同，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)與算法在云端與車端之間的高效閉環(huán)；以及如何將整個開發(fā)流程納入DevOps，加速規(guī)控算法的仿真測試和迭代優(yōu)化。

　　圖2：華為智能車云服務(wù)產(chǎn)品部CTO 喻杰博士 介紹“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺架構(gòu)

　　華為今天同時對外發(fā)布了高精地圖云服務(wù)最新的能力及路標(biāo)，并將在精度、廣度、鮮度全方面滿足各車企自動駕駛商用化的要求。廖振欽表示“高精地圖是自動駕駛中的重要元素。華為已經(jīng)擁有了導(dǎo)航電子地圖制作甲級測繪資質(zhì)，也具備完整的高精地圖采集和制圖能力，所以我們有信心今年能支持真正的商用化?！?/p>

　　華為計劃今年完成全國高快速路與北上廣深的高精地圖，往后持續(xù)擴大覆蓋范圍，2023年覆蓋20多個主要城市。加拿大開獎考慮到中國幅員遼闊、城市眾多，華為正與廣泛的圖商合作，形成高精地圖產(chǎn)業(yè)合力，共同繪制一張完整的、高質(zhì)量的中國動態(tài)高精地圖。

　　圖3：華為發(fā)布高精地圖云服務(wù)能力和路標(biāo)

　　以下是發(fā)布會主要內(nèi)容：

　　自動駕駛開發(fā)，需構(gòu)建一套以數(shù)據(jù)為核心的、開放解耦的閉環(huán)系統(tǒng)

　　自動駕駛進(jìn)行快車道，在自動駕駛從開發(fā)到商用的過程中，圍繞著產(chǎn)生價值的生產(chǎn)資料——“數(shù)據(jù)”及相應(yīng)的處理，行業(yè)面臨著如下挑戰(zhàn)：

　　挑戰(zhàn)1：海量數(shù)據(jù)處理難

　　高等級自動駕駛測試車每天采集的數(shù)據(jù)量是TB級別的，開發(fā)團(tuán)隊需要PB級的存儲空間，但這些數(shù)據(jù)中，可用于訓(xùn)練的價值數(shù)據(jù)大約只占不到5%。而且對車載攝像頭、激光雷達(dá)、高精定位等傳感器采集的數(shù)據(jù)還有著嚴(yán)格的安全合規(guī)要求，這就對海量數(shù)據(jù)的接入、存儲、脫敏、處理等帶來了極大的挑戰(zhàn)。

　　挑戰(zhàn)2：數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高

　　數(shù)據(jù)標(biāo)注占據(jù)了大量的人力和時間成本。隨自動駕駛向高階能力的發(fā)展，場景復(fù)雜度持續(xù)提升，會出現(xiàn)更多的難例場景。而提升車輛感知模型的精度，則對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的規(guī)模和質(zhì)量都提出了更高要求。傳統(tǒng)人工標(biāo)注在效率和成本方面，已經(jīng)難以滿足模型訓(xùn)練對海量數(shù)據(jù)集的需求。

　　挑戰(zhàn)3：仿真測試效率低

　　虛擬仿真是加速自動駕駛算法訓(xùn)練的有效手段，但仿真場景構(gòu)建難、還原度低，尤其是一些復(fù)雜、危險場景，很難構(gòu)建。加之并行仿真能力不足，仿真測試的效率低，算法的迭代周期過長。

　　挑戰(zhàn)4：高精地圖覆蓋少

　　高精地圖主要還是靠自采集、自制圖，僅滿足試驗階段指定道路的場景。后續(xù)要走向商用，擴展到全國各大城市的城區(qū)街道，在覆蓋、動態(tài)更新，以及成本和效率方面都面臨著非常突出的挑戰(zhàn)。

　　圖4：自動駕駛開發(fā)面臨的四大挑戰(zhàn)

　　加速自動駕駛開發(fā)，需構(gòu)建一套開放的數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)

　　廖振欽認(rèn)為，傳統(tǒng)軟件的開發(fā)可以按照結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計的方法，即Pascal之父沃斯在40多年前提出著名的“算法+數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)=程序”。自動駕駛軟件的開發(fā)，本質(zhì)上是人工智能技術(shù)的應(yīng)用，是要造一個“駕駛員”。人工智能技術(shù)發(fā)揮作用需要數(shù)據(jù)、算法和算力這三個要素，其中，自動駕駛軟件中的數(shù)據(jù)是核心要素，是車企自己必須積累的。因此，我們在自動駕駛開發(fā)架構(gòu)上，要把硬件、數(shù)據(jù)和算法進(jìn)行分離，將這些數(shù)據(jù)獨立解耦出來，將有利于靈活地選擇更開放的硬件和算法。

　　圖5：加速自動駕駛開發(fā)，需構(gòu)建一套開放的數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)

　　上云，是自動駕駛從開發(fā)到商用的必由之路

　　自動駕駛汽車從開發(fā)到商用，數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)建設(shè)會面臨更大挑戰(zhàn)。對算力、存儲要求的擴大，對云資源的高可靠性、安全性的要求，將從試驗階段轉(zhuǎn)為商用要求。最新發(fā)布的《智能網(wǎng)聯(lián)汽車生產(chǎn)企業(yè)及產(chǎn)品準(zhǔn)入管理指南（試行）

　　》對自動駕駛云端數(shù)據(jù)在合規(guī)、安全、隱私等方面提出了更高的要求。

　　廖振欽認(rèn)為，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心已經(jīng)不能適應(yīng)自動駕駛商用化的要求。上云是自動駕駛從開發(fā)到商用的必由之路。使用“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺，能確保車輛在各個地區(qū)都能就近接入云端，并解決商用過程中所面臨的覆蓋、安全、彈性擴展等問題。開發(fā)者將不再為機房專線、升級擴容傷腦筋，精力可以都放在核心的算法開發(fā)上。

　　眾所周知，“華為八爪魚”構(gòu)筑于華為云底座。基于全球23個Region，45個AZ，可實現(xiàn)全球范圍的就近服務(wù)和異地容災(zāi)，并具有電信級高可靠性。車企自動駕駛開發(fā)團(tuán)隊，將不再為了機房專線、安全合規(guī)、容災(zāi)備份、升級擴容，和運維管理等問題而大傷腦筋，可以將更多的精力投入到自動駕駛核心算法的開發(fā)上。

　　圖6：上云，是自動駕駛從開發(fā)到商用的必由之路

　　“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺5大亮點特性

　　1）預(yù)置業(yè)界領(lǐng)先的自動標(biāo)注模型

　　“華為八爪魚”

　　自動駕駛開放平臺團(tuán)隊和華為諾亞實驗室打造聯(lián)合團(tuán)隊，持續(xù)攻關(guān)，感知算法精度已經(jīng)達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先水平，解決了復(fù)雜場景或遠(yuǎn)端目標(biāo)的漏檢、錯檢等業(yè)界難題，并在多個自動駕駛國際公開數(shù)據(jù)集測試挑戰(zhàn)中獲得領(lǐng)先的名次。

　　圖7：“華為八爪魚”感知算法精度達(dá)業(yè)界領(lǐng)先水平

　　以3D點云目標(biāo)檢測為例，華為融合了激光雷達(dá)和攝像機等不同傳感器提取的多種信息，同時采用對多視角、多時序數(shù)據(jù)融合的方式提取目標(biāo)特征，通過多層卷積網(wǎng)絡(luò)迭代，融合不同特征，最終實現(xiàn)了對3D點云目標(biāo)的精準(zhǔn)識別和檢測。再結(jié)合云端強大算力，可以將這種超大模型的訓(xùn)練效率提升10倍以上，進(jìn)而提高車端感知模型的迭代速度。

　　圖8：高精度自動標(biāo)注復(fù)雜模型的訓(xùn)練離不開云端強大算力的支持

　　2）車、云協(xié)同，難例場景智能篩選

　　通過云和車載計算平臺MDC協(xié)同，可以實現(xiàn)難例場景的智能篩選，解決智能化分析檢測算法的性能瓶頸，有針對性的收集車端和云端數(shù)據(jù)，發(fā)掘數(shù)據(jù)中的難例（Corner

　　case）, 極大的緩解長尾問題（Long tail problem）。

　　開發(fā)者向云端上傳期望搜集的難例圖片，云端會把難例搜集規(guī)則下發(fā)給車輛，車輛則會檢測攝像機捕捉到的實時數(shù)據(jù)流，找到類似的難例場景，截取相應(yīng)圖片并回傳到云端，形成特定場景的難例數(shù)據(jù)集。這種方式可以減少90%的上云數(shù)據(jù)，并節(jié)省70%的數(shù)據(jù)集構(gòu)建時間。

　　圖9：車云協(xié)同，實現(xiàn)難例場景的智能篩選

　　3）與高精地圖結(jié)合，實現(xiàn)真實場景數(shù)字孿生和虛實混合仿真

　　規(guī)控算法開發(fā)迭代過程中最耗時的是測試驗證。一方面，自動駕駛車輛需要天文數(shù)字級的里程測試來驗證，而另一方面，測試場景的構(gòu)建又成為了這一環(huán)節(jié)最大的難點。

　　虛擬仿真是提高自動駕駛驗證效率的有效手段，但它對場景庫的多樣性及虛擬仿真的真實感要求非常高?！叭A為八爪魚”自動駕駛開放平臺可以將采集的典型路段轉(zhuǎn)換成仿真場景，并與高精地圖相結(jié)合，實現(xiàn)真實場景數(shù)字孿生。這種方式可以實現(xiàn)95%以上的場景還原能力，能有效幫助開發(fā)者快速模擬周邊車輛，實現(xiàn)分鐘級的場景構(gòu)建，并有效驗證復(fù)雜的城市交通場景，支撐SIL（軟件在環(huán)））驗證。

　　前面提到的真實場景數(shù)字孿生能力解決了復(fù)雜仿真場景構(gòu)建的問題，但如何體現(xiàn)車輛在測試場景中的真實動力學(xué)表現(xiàn)，成為了另一道難題。通過動力學(xué)仿真軟件模擬的真實性有待提升；通過真實場景實車測試，周期又很長。為解決這個問題，“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺又提供了虛實混合仿真能力。

　　這種虛實混合仿真，通過結(jié)合真實車輛和虛擬場景，實現(xiàn)了線上線下協(xié)同，通過在云端構(gòu)建測試場景，再將仿真測試場景加載到車端運行，從而在空曠的道路或場地模擬出各種需要的虛擬場景、危險場景，比如跟車、行人橫穿、非機動車CUT-IN、避讓靜態(tài)障礙物等各種場景，以測試驗證自動駕駛算法、實車的車輛動力學(xué)性能，以及駕乘體驗。“華為八爪魚”自動駕駛平臺通過這種車云協(xié)同的方式，極大地加速了VIL（車輛在環(huán)）測試的效率與質(zhì)量。

　　4）完整工具鏈，一站式自動駕駛DevOps能力

　　“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺提供了云端一站式仿真評測工具鏈，實現(xiàn)自動駕駛領(lǐng)域的DevOps，從代碼倉庫接入、版本管理，到仿真、評測，實現(xiàn)了完整的自動化閉環(huán)。通過大規(guī)模并發(fā)仿真，達(dá)到規(guī)控算法迭代速度的量級提升，可實現(xiàn)虛擬仿真測試?yán)锍倘招星f公里。這種高效的模式，將規(guī)控算法評測周期從原來的天級縮短到了小時級，整個算法的迭代周期也從周級縮短到了天級。

　　圖10：“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺的一站式自動駕駛DevOps能力

　　5）預(yù)置海量數(shù)據(jù)集和場景庫

　　“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺可提供50多類、120多萬張、超過2000多萬對象的標(biāo)注數(shù)據(jù)集。并且這些數(shù)據(jù)還會月度迭代，逐步增長。結(jié)合高效的標(biāo)注工具，以及智能預(yù)標(biāo)注算法，可以幫助自動駕駛開發(fā)者構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)采集、處理、自動化標(biāo)注、難例挖掘、生成增量數(shù)據(jù)集等感知算法快速迭代能力。

　　此外，“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺構(gòu)建了20多萬仿真場景庫，支持場景庫泛化能力，并且可以通過真實場景數(shù)字孿生和虛實混合仿真幫助自動駕駛開發(fā)者快速構(gòu)建高還原度的仿真場景，大幅提升了仿真測試的效率。

　　除了“華為八爪魚”自動駕駛云服務(wù)之外，華為智能車云服務(wù)還有四個云服務(wù)，包括車聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)、三電云服務(wù)、高精地圖云服務(wù)和V2X云服務(wù)。華為智能車云服務(wù)提供豐富、開放的服務(wù)能力，并滿足安全合規(guī)要求，有效使能智能網(wǎng)聯(lián)業(yè)務(wù)創(chuàng)新，助力車企造好車。

　　圖11：華為智能車云服務(wù)全景

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