日前,国际数据公司(IDC)发布调查报告称,在自动驾驶模型化的趋势下,以数据驱动算法升级开始成为产业共识,数据驱动下的自动驾驶算法开发也得以提速。

IDC具体表示,当今,决策规划模型化、端到端模型已经是自动驾驶领域的热门议题,基于神经网络的模型在自动驾驶算法中全面渗透。自动驾驶模型化的趋势下,以数据驱动算法升级开始成为产业共识,企业对于数据的收集效率、使用效率都将成为其软件升级迭代的关键。因而,高效、一体化的自动驾驶算法开发工具链/平台开始成为推动自动驾驶产品实现差异化的关键基础设施。而随着大模型技术的成熟,自动驾驶开发平台的自动化程度、功能完备度也再次得到显著的提升,数据驱动下的自动驾驶算法开发得以提速。

IDC认为,自动驾驶开发平台是面向车企或自动驾驶软件提供商的算法开发平台,满足技术买家处理海量数据、自动驾驶方案更新迭代的需求,因此需要具有多项能力、功能,包括:数据收集、标注、挖掘等综合处理能力;模型训练调参;仿真测试等功能模块。

针对中国自动驾驶开发平台的发展现状,IDC还于近日选择了百度、地平线、华为、火山引擎、轻舟智航、如祺出行、腾讯7家具有代表性的厂商进行深度研究,并发布了《IDCMarketScape:中国自动驾驶开发平台2024年厂商评估》。

经过调研,IDC对自动驾驶开发平台的产品发展趋势有多项洞察,包括:数据采集回传从采集车规模化采集逐渐过渡到量产车长尾场景采集;已有头部厂商探索大模型在场景挖掘/检索方面的潜力;自动化标注已经成为主要的标注方案,4D标注将迎来快速发展;从路侧测试到仿真测试为主,并行仿真能力与仿真场景是重中之重;一体化平台逐渐打通。

IDC还给技术买家提供了建议,包括:

1、自动驾驶开发平台已经成为企业自动驾驶能力的重要一环:自动驾驶功能上车已经成为所有车企必要面临的课题,而一套一体化的开发工具将极大地提升车企在自动驾驶软件上的开发效率。在技术日新月异、用户对智驾功能需求越发提升的当下,企业需要不断迭代自身软件、模型算法,以此增强产品的竞争力,满足市场需求。而平台提供数据采集、标注、挖掘、模型训练、仿真测试等数据全生命周期的处理能力,大幅提升数据的利用效率、开发效率,为车企适应日益加速的迭代节奏提供必要的开发工具。

2、驾驶领域,大模型将是核心技术:大模型技术迎来突破性进展,并为自动驾驶领域带来显著提升。比如通过大模型增强数据标注的准确度、实现基于语义的场景挖掘能力等等。技术买家在产品选型时,不仅可以关注厂商本身的技术、产品、服务能力,更可以全局性地了解厂商是否具有大模型接入或者自研大模型的技术储备,这是决定技术提供商能否持续性提供前沿开发产品的关键。

3、掌握数据所有权并关注数据合规:无论是主机厂还是自动驾驶解决方案商或图商,都已经充分意识到数据资产对于自动驾驶开发的决定性作用,各企业纷纷开始注重把握海量数据的所有权。在这一进程中,也对企业在数据全生命周期的安全合规处理提出了更高的需求。比如在哪些道路环境可以采集数据、精度是否过高、传输过程中是否能够以专线或加密等安全方式传输,平台端能否进行必要的脱敏处理,数据处理或训练中能否保证数据安全或防止数据被滥用。企业在享受数据带来的实力的同时,更需要构建完整的数据合规能力,才能稳定持续的运行。

IDC中国高级分析师洪婉婷总结,全球及中国汽车自动驾驶行业的演进已经掀开了崭新的一页,技术迭代的加速、产品的快速更新,以及日益白热化的竞争态势。目前,业界普遍认识到,构建数据闭环以塑造竞争优势已成为业务发展的关键。这一趋势为具有自动驾驶开发工具链能力的厂商提供了重要的发展机遇。市场上,各类背景的自动驾驶开发平台企业纷纷涌现,它们或依托于大型模型与云计算的深厚技术积累,或凭借在产业链中的稳固位置与丰富的商业网络,打造出各具特色的开发平台。自动驾驶开发平台在各模块的自动化、产品一体化、高效并行等方面仍有优化空间,能够精准捕捉这些提升要点,不断突破技术瓶颈的供应商,将更有可能在竞争中脱颖而出,建立起难以撼动的产品增长势能。这不仅将为相关产品构筑起坚固的市场壁垒,也是其整体自动驾驶业务矩阵增强用户粘性、深化客户合作关系的基石,协助其在这场智能化转型的浪潮中牢牢占据领先地位。