億歐智庫預測2024年城區(qū)NOA的滲透率將達到0.5%，高速NOA的滲透率將達到8%，顯然智能駕駛發(fā)展已進入“下半場”。高階智駕正逐步實現規(guī)?；慨a，數據閉環(huán)是推動高階智能駕駛繼續(xù)發(fā)展的關鍵因素，因此海量數據處理及高效挖掘成為企業(yè)必須解決的首要難題。主機廠及Tier1都開始搭建自己的數據閉環(huán)體系，通過高效的數據收集、處理和分析，不斷優(yōu)化和迭代智能駕駛算法，有效提高智駕系統的準確性和可靠性。

基于上述背景，億歐智庫發(fā)布了《2024中國智能駕駛數據閉環(huán)應用新生態(tài)分析報告》，重點研究了新生態(tài)智駕數據閉環(huán)的技術應用現狀，具體包括數據采集、處理、分析和管理；分析了新生態(tài)數據閉環(huán)賦能感知定位和規(guī)控執(zhí)行升級的作用機理；從不同企業(yè)類型分析了智駕數據閉環(huán)的產業(yè)格局、競爭優(yōu)勢以及新舊玩家的發(fā)展策略；最后，億歐智庫基于當前市場的發(fā)展格局以及對未來技術的判斷，總結了智駕數據閉環(huán)的機遇和挑戰(zhàn)。

智駕技術升級背景下，數據閉環(huán)將迎來全新階段

在數據閉環(huán)第一階段，智能駕駛技術主要采取硬件驅動的方式進行研發(fā)，數據閉環(huán)概念初現。進入數據閉環(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)則驅動的方法來解決智能駕駛問題。隨著智能駕駛技術的提升，其對于智駕數據的需求劇增，智駕系統的優(yōu)化對數據閉環(huán)的要求越來越高，因此數據閉環(huán)已逐漸進入由數據驅動的第三階段。

新生態(tài)數據閉環(huán)利用新技術，實現大規(guī)模自動化且高效的數據處理

傳統智駕數據閉環(huán)只是簡單的通路構建，主要在測試車上發(fā)現問題并上傳，由工程師分析錯誤報告、找出問題原因，進而修改代碼并在下次更新后予以解決，導致數據閉環(huán)整體效率不高、人工參與環(huán)節(jié)較多。而新生態(tài)數據閉環(huán)運用AI大模型等新技術，對數據挖掘、自動標注、模型訓練、仿真測試進行升級，實現智駕數據處理更流暢、智駕功能體驗更佳。

新生態(tài)數據閉環(huán)解決數據處理問題，賦能高階智駕迭代升級

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

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

新生態(tài)數據閉環(huán)利用AI自動標注技術，實現數據標注降本增效

AI自動標注憑借CV大模型、NLP大模型、多模態(tài)大模型進行數據的預處理和分析，能夠顯著提升標注的效率和質量。預標注的數據傳輸至云端，通過云端技術進一步分析和處理再進行AI標注，實現數據標注自動化閉環(huán)。AI自動標注能夠提升標注效率和質量、降低標注成本、提升人機協作能力、挖掘高價值數據、不斷進行迭代升級。未來AI自動標注將會進一步實現商業(yè)落地，賦能智駕數據閉環(huán)。

目前已經有部分企業(yè)基于AI大模型技術建立了數據管理平臺并用于數據標注。其中柏川數據自研「山海」智能數據管理平臺，已具備高效、全球化的數據服務能力，并通過自動化標注、三維重建、數據仿真等核心算法，實現BEV感知算法所需的4D標注需求。標貝科技基于大模型能力正在建設自己的數據管線，可實現從目標檢測、圖像分割之類的基礎技術到結合語義、邏輯關系的事件檢測，并構建因果數據生產能力，降低智能駕駛企業(yè)在生產類似數據時的數據管線搭建成本，為實現更智能的智能駕駛提供高效、高質、高性價比的數據解決方案。

新生態(tài)數據閉環(huán)融合云仿真和數字孿生技術，促進仿真測試提質增效

高階智駕需要在各種復雜和多樣的場景中進行測試，隨著數據量的提升，傳統的仿真測試已經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、強協同性、易對接性以及滿足大算力需求的優(yōu)點，能夠促進高階智駕數據閉環(huán)。數字孿生憑借AI和VR等技術，通過虛擬仿真模擬真實道路環(huán)境和交通情況，為自動駕駛系統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。

目前已經有部分企業(yè)利用新技術提供了數據管理服務并建立了仿真測試體系。其中威藍科技通過生態(tài)伙伴或第三方提供的通用大模型的能力，逐步訓練自己的應用模型，賦能數據閉環(huán)工具和智能優(yōu)化工具中的相關技術，打造了數據模型資源、測試與訓練、數據生產與管理三大方面的服務平臺。威藍科技構建了“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據評價體系能夠應對測試場景復雜且多樣化、測試評價標準不統一等挑戰(zhàn)。

數據閉環(huán)生態(tài)圈不斷發(fā)展，不同類型玩家展現不同優(yōu)勢

新生態(tài)智駕數據閉環(huán)企業(yè)主要由數據采集、數據處理與標注、數據傳輸與存儲、芯片廠商、數據仿真、云存儲、智駕方案商以及主機廠構成。

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

數據閉環(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)在選擇不同的數據閉環(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、承擔研發(fā)風險較低、希望能夠快速得到響應或者快速進入市場的企業(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，以實現降本增效。而自研能力較強、個性化需求較高、需要建立創(chuàng)新能力以及為了實現一體化管理的企業(yè)通常會選擇全棧自研的模式，以期在技術上取得突破和話語權。

傳統玩家在數據閉環(huán)領域的發(fā)展策略往往是基于買賣雙方的交易關系，專注于自身技術和產品的發(fā)展。數據閉環(huán)流程中的服務往往獨立不連續(xù)，供應商提供的數據服務和主機廠所需要的數據服務也僅僅是線性關系。隨著智駕技術的迭代和市場的變化，要求相關企業(yè)必須更加開放和靈活。新型玩家通過構建數據閉環(huán)新生態(tài)，推動了從單一的買賣關系向合作伙伴關系的轉變，這意味著供應商、主機廠以及其他合作伙伴共同承擔風險，共享利益，該模式有助于共享資源、技術和市場信息，加速智能汽車行業(yè)的發(fā)展。

結語：新生態(tài)數據閉環(huán)將助力智能汽車實現更高級別的智能駕駛

智能駕駛已經進入數據驅動的時代，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)數據閉環(huán)與智能汽車的發(fā)展密不可分，它不僅能夠實現高效的數據流轉，提升智能駕駛的決策準確性和安全性，還能夠推動跨領域數據的融合與創(chuàng)新，將為智能汽車產業(yè)帶來更多的發(fā)展機遇。

隨著文生視頻等多模態(tài)大模型技術的發(fā)展以及智駕出海的政策機遇，新生態(tài)數據閉環(huán)有望進一步蓬勃發(fā)展。與此同時，數據合規(guī)問題、數據處理技術問題以及商業(yè)化難題等數據閉環(huán)挑戰(zhàn)需要重點突破。

未來，隨著技術進步和市場需求擴大，新生態(tài)數據閉環(huán)將助力智能汽車實現更高級別的智能駕駛，推動智能汽車產業(yè)向智能化方向邁進。億歐智庫也將持續(xù)密切關注汽車智能駕駛行業(yè)新技術與市場新動態(tài)，通過對行業(yè)的深度洞察，持續(xù)輸出更多有價值的研究成果。歡迎讀者與我們交流聯系，共同助力中國汽車智能駕駛的持續(xù)發(fā)展。

關于新生態(tài)數據閉環(huán)的更多內容，詳見《2024中國智能駕駛數據閉環(huán)應用新生態(tài)分析報告》，如您有任何問題，歡迎聯系報告作者王珂、奚少華，郵箱：wangke@iyiou.com、xishaohua@iyiou.com。報告鏈接：https://www.iyiou.com/research/202406061369