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揭秘“华为八爪鱼”,自动驾驶云服务加速智能汽车时代到来

通过构建面向自动驾驶全生命周期的全栈云平台,华为可以向车企和开发者提供3大服务、5个能力以及一站式体验,让自动驾驶开发变得更智能、更高效、更便捷,助力车企与开发者快速开发和使用自动驾驶。

文/廖振钦
2020年03月

从科幻电影中的酷炫情节到今天无人车在园区中来去自如,自动驾驶技术前进的步伐越来越快,正在逐步进入人们的生活,改变着其中非常重要的一部分——我们的“爱车”。在5G、人工智能、云计算和大数据等新ICT技术的使能下,汽车,正在成为一种新的移动智能终端。

自动驾驶是汽车“新四化”(智能化、网联化、电动化、共享化)的核心,集中运用了计算机、人工智能、融合传感、通信、云计算、高精地图以及自动控制等多学科综合技术,被视为现代科技皇冠上的明珠。

2020年2月10日,国家发改委、工业和信息化部等11个部委联合印发了《智能汽车创新发展战略》,提出了“到2025年,实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产,实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用”的目标。各大车企与检测机构正急迫需要突破自动驾驶的关键基础技术、完善测试评价体系,构建“人-车-路-云”协同的自动驾驶系统。

2019年10月22日,在世界智能网联汽车大会上,华为轮值董事长徐直军发表主题演讲,阐述了华为的智能汽车业务战略,描绘了智能汽车解决方案的5大业务板块:智能网联、智能驾驶、智能座舱、智能电动、云服务,而华为自动驾驶云服务就位于金字塔的塔尖。

HUAWEI Octopus

华为自动驾驶云服务,也被称为HUAWEI Octopus(华为八爪鱼),其与华为MDC智能驾驶计算平台和智能驾驶OS一起,共同组成了车云协同的智能驾驶平台,可以有效帮助车企和开发者快速开发出自动驾驶应用,助力自动驾驶快速商用落地。

2020年1月9日,Huawei Octopus在湖南省长沙市湘江新区正式上线,将有效降低湘江新区自动驾驶领域研发企业的门槛,促进更多企业、机构和学校积极投入自动驾驶与智能网联潮流,带动这一前瞻产业在当地的蓬勃发展,助力湘江新区打造智能网联产业的生态聚集新高地。

华为自动驾驶云服务为何取名“华为八爪鱼”?

八爪鱼被誉为海洋里的灵长类动物,它有一个聪明的大脑,学习能力强且进化程度高。这与如今自动驾驶开发落地所需要的核心能力非常相似——超强的自动驾驶感知,需要持续学习方能四通八达、无处不在。

传统汽车通常在一个国家生产,只要通过区域检测机构的认证,就能在该区域内的任何地方行驶。区域内的不同场景是依靠人的驾驶技术来适应的。

但智能网联汽车不同,其自动驾驶行为无法再像传统汽车那样依靠人的驾驶进行判断,而更多需要依靠算法的帮助。由于在出厂前无法穷尽各种行驶场景,自动驾驶汽车需要持续学习,基于计算机视觉的感知系统,学习高速公路、城市街道、偏僻乡村和深山隧道等各种场景以及各国的交通标识,进行fine tuning训练,以提高感知算法的准确率和置信度。为此,自动驾驶云服务需要能支持任何特定物理区域的训练接入。

而“华为八爪鱼”就如同海洋中的八爪鱼一般,依靠其丰富灵敏的感知触角、不断学习的聪明大脑,可以有效支持任何特定物理区域的训练接入,从而实现四通八达、无处不在。

打造自动驾驶全生命周期的全栈平台

华为利用自身在云计算、车联网和人工智能等新ICT技术领域的积累,通过构建一个统一的、面向自动驾驶全生命周期的全栈云平台,可以向车企和开发者提供3大服务、5个能力以及一站式体验,降低自动驾驶的开发门槛,让自动驾驶开发变得更智能、更高效、更便捷,助力车企与开发者快速开发和使用自动驾驶。

自动驾驶的快速开发使用与功能迭代是车企在未来竞争中率先赢得市场的关键,但在此过程中,车企和开发者也将面临如下挑战:

  • 需要处理的数据量大且成本高,单车会产生1.3PB/月的数据以及80万张/天的待标注图片,如何才能快速地获取数据和高效地处理数据?
  • 从训练和仿真来看,单车预计需要累积里程100+亿公里,这将耗费大量的人力、算力和时间,如何才能加快训练效率、输出更多场景、达到更高准确率,从而助力产品快速上市?
  • 仿真是确保自动驾驶持续提升安全性的关键,如何才能支持更丰富的场景快速完成仿真测试,并持续优化算法?
  • 如何实现大数据和AI能力的统一构建,以及高效的运营管理?

“华为八爪鱼”是一个按需获取的全栈云平台,服务覆盖自动驾驶数据、模型、训练、仿真和标注等全生命周期业务。向车企和开发者提供了包括数据服务、训练服务和仿真服务在内的3大服务。

三大服务

“华为八爪鱼"三大服务

  • 数据服务:可处理车载硬件平台上输出的传感器数据,支持回放雷达、摄像头等不同格式的数据;同时支持PB级海量存储、交互式大数据查询和海量数据治理。
  • 训练服务:可管理和训练自动驾驶模型,不断在新的数据集和测试集上提升模型的准确度,持续提升自动驾驶的安全系数;同时平台还提供软/硬件加速,能大幅缩短训练时间、提升训练效率。
  • 仿真服务:可提供仿真、场景库管理、场景片段和评测系统等应用工具,确保自动驾驶模型合规、安全、可度量且质量达标,以便能快速集成到版本中;同时支持检测机构快速建立自动驾驶评测系统。

此外,“华为八爪鱼”还具备如下5大能力,以芯片与平台为核心,让自动驾驶开发更智能、更高效、更便捷。

  • 第一,面对海量的数据处理,平台具备PB级海量存储和亿级数据秒级检索能力,以及自动化标注功能,在公开数据集训练上已达到领先准确度,这将加速数据处理的闭环,帮助节省70%人力。
车云协同
  • 第二,模型训练和调试需要大量GPU资源,华为昇腾910 AI芯片和MindSpore AI框架将大幅提升训练效率。例如在典型的ResNet50网络训练中,Altas900集群与主流训练GPU相比,实现了接近2倍的训练速度提升。在超强算力加持下,自动数据挖掘功能结合预置丰富场景生成规则,还将为仿真提供更多有意义的场景,例如接管、前车插入和数据丢帧。
Huawei

场景一:自动驾驶算法需要不断挖掘场景、不断学习与调优。例如无人车在十字路口左转时出现车辆前插而导致接管,当系统挖掘出这一场景后,会转换成仿真供算法调优,同时系统也会就调优效果进行比较,以供算法持续优化。

  • 第三,除内置10000+仿真场景,覆盖智能驾驶、主动安全和危险场景等6大场景,还支持将路测数据场景转换为仿真场景,让场景更丰富。可同时并发3000+实例用于海量仿真任务,每日虚拟测试里程可超过500万公里。
并行仿真

场景二:自动驾驶算法的评测需要大量丰富的场景库,例如自然场景、危险场景和事故场景等,评测方根据测评要求制定测试方案,提供场景库和测试服务。评测过程中,为提高效率,评测方可提供场景并行评测,以快速输出测评结果;而针对未通过的场景还可单独回放,以详细了解测试过程和相关数据。

  • 第四,全托管,开箱即用,全生命周期管理,用户无需从零搭建一套复杂的自动驾驶系统,从而能聚焦于核心价值(算法和数据标注),快速开展自动驾驶业务。
  • 第五,HUAWEI Octopus天然支持无缝对接MDC(移动数据中心)等车端硬件平台,实现车云协同。

共同迈向智能网联汽车新时代

自2019年4月正式发布以来,华为自动驾驶云服务已逐步得到车企和开发者的广泛认同,目前已在湖南长沙湘江智能网联示范区等项目中实现商业落地,面向区域内的生态企业提供服务,帮助车企和开发者快速开发自动驾驶应用,也正与国内外客户和合作伙伴逐步展开自动驾驶评测等合作。

未来,华为还将把高精地图、5G和V2X技术、更多的AI算法和仿真场景等能力集成到“华为八爪鱼”中去,携手更多的车企、开发者和检测机构等,加速智能驾驶技术的快速商用,共同迈向智能网联汽车新时代。