劉澍泉：“車云一體”加速自動駕駛量產落地

中國正成為全球最不容忽視、最大規模的自動駕駛市場之一。相關數據顯示,預計2025年L2+功能在中國市場的滲透率將達到40%。同時,中國龐大的交通系統、復雜的道路設計,以及獨特的交通行為等特殊條件,能夠為自動駕駛系統提供更為豐富的場景數據,這些海量數據也將有利于全球自動駕駛技術開發。

 在此背景下,組建一支中國本土研發團隊正成為全球車企的主流趨勢。騰訊智慧出行副總裁劉澍泉表示:“組建中國本土的研發和決策團隊,能夠對本土市場需求、本土場景數據庫研究的更透徹,同時也能夠更及時響應日益完善的法規政策。而為了更好的支持研發,本地化的應用程序、流程和工具鏈則成為必須。 ”

3月21日,NVIDIA 面向全球AI開發者的2023春季GTC拉開帷幕,此次大會也被 NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛描述為 “迄今為止最重要的一次 GTC”。騰訊智慧出行副總裁劉澍泉受邀參會,并發表題為《車云一體,加速自動駕駛量產落地》的主題演講,分享了騰訊對于中國自動駕駛發展的趨勢理解以及“車云一體化”的解題思路。

此外，針對當前中國自動駕駛發展階段，騰訊推出了專門針對智能汽車行業專有云——騰訊智能汽車云,可以滿足自動駕駛技術研發及量產階段對于技術先進、安全合規和高效率的特殊需求。值得一提的事，騰訊依托在云、圖方面的合規經驗,推出了車云一體化安全合規解決方案,為自動駕駛開發創造了一個全程合規的數據閉環服務。

據劉澍泉介紹,所有的感知數據都會在車上加密,通過騰訊網絡傳輸,注入到安全合規平臺之中。之后,數據將在安全合規平臺中進行脫敏、提取處理,最終傳輸給研發團隊。通過提供這種開箱即用、端到端的安全合規服務,讓研發團隊可以專注于算法的開發。

自動駕駛落地的另一個核心挑戰是海量數據。隨著城市NOA功能的落地,實現這一功能的感知模型需要用到PB級數據進行訓練。騰訊云通過提供云上云下一體化存儲產品,為自動駕駛場景打造了高性能、低成本、高可靠性的存儲解決方案,全面滿足自動駕駛場景的需求。 在數據存儲方面,騰訊提出了軟件-硬件集成架構,通過自主研發的YottaStore分布式存儲系統和星星海4U60高密度服務器,能夠實現單集群、單桶容量達10EB,存儲對象數量達10萬億,平均節省 50%的存儲成本。在存儲加速方面,結合騰訊云GooseFS系列產品,相比傳統存儲的接入和訪問模式,加速性能提高了10倍。

 針對自動駕駛訓練環節,騰訊推出了專門針對大規模AI訓練的產品——高性能計算集群(HCC),以及提高訓練效率的軟件加速器套件——TACO套件。HCC的計算節點可以支持最新一代的NVIDIA Ampere架構,以及即將于2023年推出的Hopper架構Nvlink GPU,可支持1.6Tbps低延遲RDMA網絡,滿足訓練CV(計算機視覺)、NLP(自然語言處理)等大型模型的網絡需求。 TACO 套件則能夠有效解決多種網絡環境下分布式訓練效率問題,提高加速比和模型迭代效率。 TACO 套件可以使CV相關場景中的性能可以提升3倍。

 “我們意識到單獨完善每個功能是不夠的。應通過優化整個開發過程來獲得高效率。”劉澍泉在演講中分享到,騰訊還推出了智能TI平臺,配備了從數據接入到模型訓練的一站式服務,可大量節約算法訓練的成本。在數據接入環節,最高可節省80%的工作量;在數據處理環節,可降低70%的標注成本;在模型訓練環節,算法開發TCO(總體擁有成本)至少降低50%。

 在自動駕駛測試驗證環節,騰訊自動駕駛仿真系統TAD Sim深度集成騰訊領先的游戲科技和云技術,能夠滿足全棧算法測試驗證需求。 TAD Sim包含超過300萬個仿真測試場景,并能支持城市級別的仿真環境實時運行。比如在一個50KM*50KM的城市區域內(相當于北京六環內的城市面積),可以容納超過100萬輛交通流仿真車輛同時運行。在這種復雜的仿真環境下,TAD Sim可以源源不斷的生成各種corner case交通場景,檢驗自動駕駛算法的完備性,幫助客戶持續沉淀場景庫內容。

 自動駕駛技術的演進同樣離不開地圖數據的支持。“隨著自動駕駛從高速公路擴展到城市道路, 需要一個為每個車企量身定制低成本、高覆蓋、高新鮮感的自動駕駛地圖。” 針對這個需求,騰訊結合云和地圖兩方面能力,推出了車圖云解決方案,助推自動駕駛地圖更高效的升級迭代。比如,騰訊車圖云能夠為車企提供可定制的地圖更新能力,以及端到端的安全閉環,可以滿足量產階段自動駕駛汽車大量激活的情況下,大規模并行的高效數據處理、數據生產和數據編譯,助力車企進一步發揮感知數據的價值。

 同時,騰訊車圖云還可以在安全的前提下開放自動駕駛運營所需要的位置服務,讓自動駕駛運營人員可以通過實時的動態交通信息、POI信息等來綜合標識和評估每個路段的自動駕駛功能體驗、安全等綜合表現,并結合用戶行駛路線、熱點路段、車輛行駛數據等信息來評價自動駕駛功能表現及用戶價值,有序地進行自動駕駛功能升級,實現商業變現。“地圖是自動駕駛運營的支撐,這種云化的地圖服務,為自動駕駛的產品與服務運營提供了基石。”劉澍泉指出。

 據劉澍泉介紹,騰訊車云一體化的解決方案正在幫助越來越多的企業開發自動駕駛技術。例如,騰訊幫助NVIDIA建立了在中國的自動駕駛研發基礎設施,通過軟硬結合的合作模式共同創造了滿足其在自動駕駛研發各個階段需求的解決方案。騰訊還在幫助博世在中國開展自動駕駛技術研發,為博世提供全棧技術服務和安全合規服務,讓博世的開發團隊可以更專注于自動駕駛技術開發。同時,騰訊與蔚來正展開深度合作,構建一體化混合云基礎設施以支持蔚來的自動駕駛研發運營,同時騰訊車圖云也在支持蔚來打造具有蔚來特色的個性化地圖。

 劉澍泉表示:“目前騰訊已經與全球100多家車企和出行科技公司展開合作。依托騰訊開放的生態內容、尖端技術和堅實的基礎設施,騰訊將是全球自動駕駛公司最強大的合作伙伴之一。”

（雷峰網(公眾號：雷峰網)）