如何破局自动驾驶智算挑战？

青云QingCloud 2024-09-06

2024 年，自动驾驶技术迈入全新纪元，大模型成为行业竞相追逐的新星，驱动智能出行时代加速到来。从测试到商业化，自动驾驶正以前所未有的速度改变着人们的出行方式。

中国在新基建领域对智能道路改造的投入持续加大。目前，全国已设立 47 个国家级智能网联测试示范区，16 个双智试点城市，7 个智能网联先导区。构建起超 3.2 万公里的自动驾驶示范道路网络，测试里程突破 1.2 亿公里，智能化路测单元部署超 8700 套，为自动驾驶的广泛应用奠定坚实基础。

自动驾驶出租车（Robotaxi）的试运营成为 2024 年自动驾驶商业化的一大亮点。享道出行（上汽）、萝卜快跑（百度）、小马智行、AutoX 等多家企业的商业化试运营车辆接连亮相。

然而，自动驾驶技术的蓬勃发展，不仅依赖于算法与感知技术的持续创新，更对背后的 AI 基础设施提出了前所未有的需求。

智算挑战，直击痛点

算力需求激增

自动驾驶技术的研发与测试需要大量算力支持，特别是在处理复杂的道路环境、多传感器融合数据以及深度学习模型训练时，对算力的需求呈指数级增长。

数据处理复杂

自动驾驶系统需要实时处理来自摄像头、雷达、激光雷达等多种传感器的海量数据，这些数据具有多样性、高实时性和高准确性的要求，对数据处理能力提出了极高要求。

系统灵活性不足

随着自动驾驶技术的不断演进和商业化进程的加快，自动驾驶系统需要具备高度的扩展性和灵活性，以应对不同场景、不同车型的需求变化。

成本、效率难平衡

在追求高性能的同时，如何有效控制成本，实现成本与效率的完美平衡，是自动驾驶领域亟待解决的难题。如何在保证系统性能的前提下，降低研发与部署成本。

青云智算，驾驭未来

面对自动驾驶领域的重重挑战，青云凭借在云计算、智算、大数据等领域的深厚积累，为自动驾驶技术的研发与应用提供了强有力的支撑。青云致力于构建高性能、智能、灵活的 AI 基础设施，为自动驾驶技术的持续创新与发展保驾护航。

高性能计算与智能调度

提供并管理高性能 GPU 和专用 AI 芯片，构建起强大的算力基石。结合智能调度算法，实现计算资源的最优配置与快速响应，确保自动驾驶系统在复杂多变的道路环境中依然游刃有余，精准决策。

高效数据处理与存储

从数据采集、预处理到特征提取、模型训练与推理，实现数据流转的高效和安全。高可用、高吞吐、低延迟的存储能力，为自动驾驶的海量数据安全与处理提供了坚实保障。

灵活可扩展的系统架构

支持云边协同架构，将计算任务智能分配至云端与边缘端，既减轻了云端压力，又提升了系统响应速度。云端对边缘端的远程管理与升级能力，让系统能够轻松应对未来各种复杂场景与车型需求的变化。

成本与效率的完美平衡

成本控制与效率提升始终是行业关注的焦点。青云通过提供一站式机器学习平台，降低了研发门槛与成本，同时支持多种机器学习框架与算法，满足不同场景下的模型训练需求。智能化的运维与管理系统，则进一步提高了资源利用率与运维效率，助力企业实现自动驾驶技术的快速商业化落地。

青云针对自动驾驶行业推出智算解决方案，不仅是对当前自动驾驶技术挑战的积极回应，更是对未来智能出行生态的深远布局。青云致力于以领先的技术实力与卓越的服务品质，成为自动驾驶领域的每一位研发者强有力的后盾，共同推动自动驾驶技术迈向更加智能化、高效与可持续发展的未来。

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