億歐智庫預(yù)測2024年城區(qū)NOA的滲透率將達(dá)到0.5%，高速NOA的滲透率將達(dá)到8%，顯然智能駕駛發(fā)展已進(jìn)入“下半場”。高階智駕正逐步實(shí)現(xiàn)規(guī)?；慨a(chǎn)，數(shù)據(jù)閉環(huán)是推動高階智能駕駛繼續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素，因此海量數(shù)據(jù)處理及高效挖掘成為企業(yè)必須解決的首要難題。主機(jī)廠及Tier1都開始搭建自己的數(shù)據(jù)閉環(huán)體系，通過高效的數(shù)據(jù)收集、處理和分析，不斷優(yōu)化和迭代智能駕駛算法，有效提高智駕系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。

基于上述背景，億歐智庫發(fā)布了《2024中國智能駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)應(yīng)用新生態(tài)分析報(bào)告》，重點(diǎn)研究了新生態(tài)智駕數(shù)據(jù)閉環(huán)的技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀，具體包括數(shù)據(jù)采集、處理、分析和管理；分析了新生態(tài)數(shù)據(jù)閉環(huán)賦能感知定位和規(guī)控執(zhí)行升級的作用機(jī)理；從不同企業(yè)類型分析了智駕數(shù)據(jù)閉環(huán)的產(chǎn)業(yè)格局、競爭優(yōu)勢以及新舊玩家的發(fā)展策略；最后，億歐智庫基于當(dāng)前市場的發(fā)展格局以及對未來技術(shù)的判斷，總結(jié)了智駕數(shù)據(jù)閉環(huán)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

智駕技術(shù)升級背景下，數(shù)據(jù)閉環(huán)將迎來全新階段

在數(shù)據(jù)閉環(huán)第一階段，智能駕駛技術(shù)主要采取硬件驅(qū)動的方式進(jìn)行研發(fā)，數(shù)據(jù)閉環(huán)概念初現(xiàn)。進(jìn)入數(shù)據(jù)閉環(huán)第二階段，算法和軟件的重要性不斷提升，智能駕駛開始嘗試采用小模型、基于規(guī)則驅(qū)動的方法來解決智能駕駛問題。隨著智能駕駛技術(shù)的提升，其對于智駕數(shù)據(jù)的需求劇增，智駕系統(tǒng)的優(yōu)化對數(shù)據(jù)閉環(huán)的要求越來越高，因此數(shù)據(jù)閉環(huán)已逐漸進(jìn)入由數(shù)據(jù)驅(qū)動的第三階段。

新生態(tài)數(shù)據(jù)閉環(huán)利用新技術(shù)，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模自動化且高效的數(shù)據(jù)處理

傳統(tǒng)智駕數(shù)據(jù)閉環(huán)只是簡單的通路構(gòu)建，主要在測試車上發(fā)現(xiàn)問題并上傳，由工程師分析錯誤報(bào)告、找出問題原因，進(jìn)而修改代碼并在下次更新后予以解決，導(dǎo)致數(shù)據(jù)閉環(huán)整體效率不高、人工參與環(huán)節(jié)較多。而新生態(tài)數(shù)據(jù)閉環(huán)運(yùn)用AI大模型等新技術(shù)，對數(shù)據(jù)挖掘、自動標(biāo)注、模型訓(xùn)練、仿真測試進(jìn)行升級，實(shí)現(xiàn)智駕數(shù)據(jù)處理更流暢、智駕功能體驗(yàn)更佳。

新生態(tài)數(shù)據(jù)閉環(huán)解決數(shù)據(jù)處理問題，賦能高階智駕迭代升級

隨著智能駕駛系統(tǒng)不斷升級，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出指數(shù)級增長。除了數(shù)據(jù)處理成本、研發(fā)成本較高等問題外，數(shù)據(jù)涉及個人隱私和安全問題，必須確保數(shù)據(jù)的合規(guī)性；同時長尾問題的解決對于提升智駕系統(tǒng)的魯棒性至關(guān)重要。

新生態(tài)的數(shù)據(jù)閉環(huán)在智能駕駛領(lǐng)域具有顯著優(yōu)勢：流程自動化提高了數(shù)據(jù)處理效率，循環(huán)更流暢確保了數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化；同時兼顧安全與高效，能夠挖掘更多corner case 場景，有效解決了數(shù)據(jù)割裂問題，賦能高階智能駕駛發(fā)展。

新生態(tài)數(shù)據(jù)閉環(huán)利用AI自動標(biāo)注技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)注降本增效

AI自動標(biāo)注憑借CV大模型、NLP大模型、多模態(tài)大模型進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理和分析，能夠顯著提升標(biāo)注的效率和質(zhì)量。預(yù)標(biāo)注的數(shù)據(jù)傳輸至云端，通過云端技術(shù)進(jìn)一步分析和處理再進(jìn)行AI標(biāo)注，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)注自動化閉環(huán)。AI自動標(biāo)注能夠提升標(biāo)注效率和質(zhì)量、降低標(biāo)注成本、提升人機(jī)協(xié)作能力、挖掘高價(jià)值數(shù)據(jù)、不斷進(jìn)行迭代升級。未來AI自動標(biāo)注將會進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)商業(yè)落地，賦能智駕數(shù)據(jù)閉環(huán)。

目前已經(jīng)有部分企業(yè)基于AI大模型技術(shù)建立了數(shù)據(jù)管理平臺并用于數(shù)據(jù)標(biāo)注。其中柏川數(shù)據(jù)自研「山?！怪悄軘?shù)據(jù)管理平臺，已具備高效、全球化的數(shù)據(jù)服務(wù)能力，并通過自動化標(biāo)注、三維重建、數(shù)據(jù)仿真等核心算法，實(shí)現(xiàn)BEV感知算法所需的4D標(biāo)注需求。標(biāo)貝科技基于大模型能力正在建設(shè)自己的數(shù)據(jù)管線，可實(shí)現(xiàn)從目標(biāo)檢測、圖像分割之類的基礎(chǔ)技術(shù)到結(jié)合語義、邏輯關(guān)系的事件檢測，并構(gòu)建因果數(shù)據(jù)生產(chǎn)能力，降低智能駕駛企業(yè)在生產(chǎn)類似數(shù)據(jù)時的數(shù)據(jù)管線搭建成本，為實(shí)現(xiàn)更智能的智能駕駛提供高效、高質(zhì)、高性價(jià)比的數(shù)據(jù)解決方案。

新生態(tài)數(shù)據(jù)閉環(huán)融合云仿真和數(shù)字孿生技術(shù)，促進(jìn)仿真測試提質(zhì)增效

高階智駕需要在各種復(fù)雜和多樣的場景中進(jìn)行測試，隨著數(shù)據(jù)量的提升，傳統(tǒng)的仿真測試已經(jīng)無法滿足高階智駕對仿真測試的需求。云仿真憑借其高并發(fā)測試、強(qiáng)協(xié)同性、易對接性以及滿足大算力需求的優(yōu)點(diǎn)，能夠促進(jìn)高階智駕數(shù)據(jù)閉環(huán)。數(shù)字孿生憑借AI和VR等技術(shù)，通過虛擬仿真模擬真實(shí)道路環(huán)境和交通情況，為自動駕駛系統(tǒng)提供豐富的測試場景，降低測試成本和時間，并且能夠極大提高仿真測試的安全性。

目前已經(jīng)有部分企業(yè)利用新技術(shù)提供了數(shù)據(jù)管理服務(wù)并建立了仿真測試體系。其中威藍(lán)科技通過生態(tài)伙伴或第三方提供的通用大模型的能力，逐步訓(xùn)練自己的應(yīng)用模型，賦能數(shù)據(jù)閉環(huán)工具和智能優(yōu)化工具中的相關(guān)技術(shù)，打造了數(shù)據(jù)模型資源、測試與訓(xùn)練、數(shù)據(jù)生產(chǎn)與管理三大方面的服務(wù)平臺。威藍(lán)科技構(gòu)建了“3+1”仿真測試體系。其中，智能交通仿真平臺、集群仿真測試平臺、自動駕駛仿真平臺以及數(shù)據(jù)評價(jià)體系能夠應(yīng)對測試場景復(fù)雜且多樣化、測試評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)閉環(huán)生態(tài)圈不斷發(fā)展，不同類型玩家展現(xiàn)不同優(yōu)勢

新生態(tài)智駕數(shù)據(jù)閉環(huán)企業(yè)主要由數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理與標(biāo)注、數(shù)據(jù)傳輸與存儲、芯片廠商、數(shù)據(jù)仿真、云存儲、智駕方案商以及主機(jī)廠構(gòu)成。

智駕數(shù)據(jù)閉環(huán)目前主要的四類玩家包括主機(jī)廠、智駕方案商、數(shù)據(jù)服務(wù)商以及芯片企業(yè)，每類玩家在新生態(tài)數(shù)據(jù)閉環(huán)中的優(yōu)勢不同，參與到新生態(tài)數(shù)據(jù)閉環(huán)中的角色也不同。其中，主機(jī)廠是智駕數(shù)據(jù)閉環(huán)的核心用戶，打通數(shù)據(jù)閉環(huán)就是為了實(shí)現(xiàn)智駕功能更好上車；智駕方案商將利用AI技術(shù)和云服務(wù)的算力優(yōu)勢為客戶提供服務(wù)；數(shù)據(jù)服務(wù)商將致力于數(shù)據(jù)閉環(huán)流程的研發(fā)和創(chuàng)新，為客戶提供更高性價(jià)比的方案；芯片企業(yè)基于自身芯片的軟硬一體方案，為主機(jī)廠、智駕方案商以及數(shù)據(jù)服務(wù)商提供合適的數(shù)據(jù)閉環(huán)開發(fā)工具和開放的開發(fā)生態(tài)。

數(shù)據(jù)閉環(huán)合作模式不斷更新，新舊玩家選擇不同發(fā)展策略

企業(yè)在選擇不同的數(shù)據(jù)閉環(huán)合作模式時，需要綜合考慮各種因素做出決策。其中受到資金和資源限制、承擔(dān)研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)較低、希望能夠快速得到響應(yīng)或者快速進(jìn)入市場的企業(yè)通常會選擇完全外采或核心部分自研、其他部分外采的合作模式，以實(shí)現(xiàn)降本增效。而自研能力較強(qiáng)、個性化需求較高、需要建立創(chuàng)新能力以及為了實(shí)現(xiàn)一體化管理的企業(yè)通常會選擇全棧自研的模式，以期在技術(shù)上取得突破和話語權(quán)。

傳統(tǒng)玩家在數(shù)據(jù)閉環(huán)領(lǐng)域的發(fā)展策略往往是基于買賣雙方的交易關(guān)系，專注于自身技術(shù)和產(chǎn)品的發(fā)展。數(shù)據(jù)閉環(huán)流程中的服務(wù)往往獨(dú)立不連續(xù)，供應(yīng)商提供的數(shù)據(jù)服務(wù)和主機(jī)廠所需要的數(shù)據(jù)服務(wù)也僅僅是線性關(guān)系。隨著智駕技術(shù)的迭代和市場的變化，要求相關(guān)企業(yè)必須更加開放和靈活。新型玩家通過構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán)新生態(tài)，推動了從單一的買賣關(guān)系向合作伙伴關(guān)系的轉(zhuǎn)變，這意味著供應(yīng)商、主機(jī)廠以及其他合作伙伴共同承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，共享利益，該模式有助于共享資源、技術(shù)和市場信息，加速智能汽車行業(yè)的發(fā)展。

結(jié)語：新生態(tài)數(shù)據(jù)閉環(huán)將助力智能汽車實(shí)現(xiàn)更高級別的智能駕駛

智能駕駛已經(jīng)進(jìn)入數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，僅依賴于硬件的升級或軟件的優(yōu)化已無法滿足高階智駕的發(fā)展需求。新生態(tài)數(shù)據(jù)閉環(huán)與智能汽車的發(fā)展密不可分，它不僅能夠?qū)崿F(xiàn)高效的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，提升智能駕駛的決策準(zhǔn)確性和安全性，還能夠推動跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)的融合與創(chuàng)新，將為智能汽車產(chǎn)業(yè)帶來更多的發(fā)展機(jī)遇。

隨著文生視頻等多模態(tài)大模型技術(shù)的發(fā)展以及智駕出海的政策機(jī)遇，新生態(tài)數(shù)據(jù)閉環(huán)有望進(jìn)一步蓬勃發(fā)展。與此同時，數(shù)據(jù)合規(guī)問題、數(shù)據(jù)處理技術(shù)問題以及商業(yè)化難題等數(shù)據(jù)閉環(huán)挑戰(zhàn)需要重點(diǎn)突破。

未來，隨著技術(shù)進(jìn)步和市場需求擴(kuò)大，新生態(tài)數(shù)據(jù)閉環(huán)將助力智能汽車實(shí)現(xiàn)更高級別的智能駕駛，推動智能汽車產(chǎn)業(yè)向智能化方向邁進(jìn)。億歐智庫也將持續(xù)密切關(guān)注汽車智能駕駛行業(yè)新技術(shù)與市場新動態(tài)，通過對行業(yè)的深度洞察，持續(xù)輸出更多有價(jià)值的研究成果。歡迎讀者與我們交流聯(lián)系，共同助力中國汽車智能駕駛的持續(xù)發(fā)展。

關(guān)于新生態(tài)數(shù)據(jù)閉環(huán)的更多內(nèi)容，詳見《2024中國智能駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)應(yīng)用新生態(tài)分析報(bào)告》，如您有任何問題，歡迎聯(lián)系報(bào)告作者王珂、奚少華，郵箱：wangke@iyiou.com、xishaohua@iyiou.com。報(bào)告鏈接：https://www.iyiou.com/research/202406061369