IDC：數據驅動自動駕駛算法開發提速

日前，國際數據公司（IDC）發佈調查報告稱，在自動駕駛模型化的趨勢下，以數據驅動算法升級開始成爲產業共識，數據驅動下的自動駕駛算法開發也得以提速。

IDC具體表示，當今，決策規劃模型化、端到端模型已經是自動駕駛領域的熱門議題，基於神經網絡的模型在自動駕駛算法中全面滲透。自動駕駛模型化的趨勢下，以數據驅動算法升級開始成爲產業共識，企業對於數據的收集效率、使用效率都將成爲其軟件升級迭代的關鍵。因而，高效、一體化的自動駕駛算法開發工具鏈/平臺開始成爲推動自動駕駛產品實現差異化的關鍵基礎設施。而隨着大模型技術的成熟，自動駕駛開發平臺的自動化程度、功能完備度也再次得到顯著的提升，數據驅動下的自動駕駛算法開發得以提速。

IDC認爲，自動駕駛開發平臺是面向車企或自動駕駛軟件提供商的算法開發平臺，滿足技術買家處理海量數據、自動駕駛方案更新迭代的需求，因此需要具有多項能力、功能，包括：數據收集、標註、挖掘等綜合處理能力；模型訓練調參；仿真測試等功能模塊。

針對中國自動駕駛開發平臺的發展現狀，IDC還於近日選擇了百度、地平線、華爲、火山引擎、輕舟智航、如祺出行、騰訊7傢俱有代表性的廠商進行深度研究，併發布了《IDCMarketScape:中國自動駕駛開發平臺2024年廠商評估》。

經過調研，IDC對自動駕駛開發平臺的產品發展趨勢有多項洞察，包括：數據採集回傳從採集車規模化採集逐漸過渡到量產車長尾場景採集；已有頭部廠商探索大模型在場景挖掘/檢索方面的潛力；自動化標註已經成爲主要的標註方案，4D標註將迎來快速發展；從路側測試到仿真測試爲主，並行仿真能力與仿真場景是重中之重；一體化平臺逐漸打通。

IDC還給技術買家提供了建議，包括：

1.自動駕駛開發平臺已經成爲企業自動駕駛能力的重要一環：自動駕駛功能上車已經成爲所有車企必要面臨的課題，而一套一體化的開發工具將極大地提升車企在自動駕駛軟件上的開發效率。在技術日新月異、用戶對智駕功能需求越發提升的當下，企業需要不斷迭代自身軟件、模型算法，以此增強產品的競爭力，滿足市場需求。而平臺提供數據採集、標註、挖掘、模型訓練、仿真測試等數據全生命週期的處理能力，大幅提升數據的利用效率、開發效率，爲車企適應日益加速的迭代節奏提供必要的開發工具。

2.駕駛領域，大模型將是核心技術：大模型技術迎來突破性進展，併爲自動駕駛領域帶來顯著提升。比如通過大模型增強數據標註的準確度、實現基於語義的場景挖掘能力等等。技術買家在產品選型時，不僅可以關注廠商本身的技術、產品、服務能力，更可以全局性地瞭解廠商是否具有大模型接入或者自研大模型的技術儲備，這是決定技術提供商能否持續性提供前沿開發產品的關鍵。

3.掌握數據所有權並關注數據合規：無論是主機廠還是自動駕駛解決方案商或圖商，都已經充分意識到數據資產對於自動駕駛開發的決定性作用，各企業紛紛開始注重把握海量數據的所有權。在這一進程中，也對企業在數據全生命週期的安全合規處理提出了更高的需求。比如在哪些道路環境可以採集數據、精度是否過高、傳輸過程中是否能夠以專線或加密等安全方式傳輸，平臺端能否進行必要的脫敏處理，數據處理或訓練中能否保證數據安全或防止數據被濫用。企業在享受數據帶來的實力的同時，更需要構建完整的數據合規能力，才能穩定持續的運行。

IDC中國高級分析師洪婉婷總結，全球及中國汽車自動駕駛行業的演進已經掀開了嶄新的一頁，技術迭代的加速、產品的快速更新，以及日益白熱化的競爭態勢。目前，業界普遍認識到，構建數據閉環以塑造競爭優勢已成爲業務發展的關鍵。這一趨勢爲具有自動駕駛開發工具鏈能力的廠商提供了重要的發展機遇。市場上，各類背景的自動駕駛開發平臺企業紛紛涌現，它們或依託於大型模型與雲計算的深厚技術積累，或憑藉在產業鏈中的穩固位置與豐富的商業網絡，打造出各具特色的開發平臺。自動駕駛開發平臺在各模塊的自動化、產品一體化、高效並行等方面仍有優化空間，能夠精準捕捉這些提升要點，不斷突破技術瓶頸的供應商，將更有可能在競爭中脫穎而出，建立起難以撼動的產品增長勢能。這不僅將爲相關產品構築起堅固的市場壁壘，也是其整體自動駕駛業務矩陣增強用戶粘性、深化客戶合作關係的基石，協助其在這場智能化轉型的浪潮中牢牢佔據領先地位。（記者 郭躍）

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