百度|字节跳动“杠”上华为，联手轻舟智航推自动驾驶云服务( 二 )

当数据规模足够大时，从海量数据中挑选出训练所需的有效数据就成了“棘手问题”，这如同让你在1000部电影里找到你想看到的视频片段。自动驾驶云平台解决的第一个问题就是数据分拣，从海量数据里，通过算法挑选出想要的视频片段。其次还有数据标注，通过自监督学习算法，可以帮助用户减轻部分标注的工作量。
最为重要的能力则在于虚拟仿真，当某个场景被挖掘到之后，算法需要反复的复现并测试，直至达到最优的表现，这个过程中就需要用到虚拟仿真。这和现在流行的“元宇宙”概念比较相较，也是通过仿真技术搭建一个数字化场景，并在云端实现场景复现，这样能够极大降低开发成本，提升算法规划控制的研发效率。

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华为八爪鱼是现阶段较为成熟的自动驾驶云服务，相较于字节跳动的云服务，会有几点明显的差异。最主要差异在于华为对自动驾驶行业的参与度更高，它本身就具有甲级测绘资质，拥有大量的测绘车辆，此外华为ADS也拥有一定数量的测试车辆。
而故事更性感的部分在于，一旦华为HI的车型能够上量，交付给消费者的HI版本车辆，就能如特斯拉一样帮助记录上传有效数据，而且这些数据是包含激光雷达点云的数据，配合虚拟仿真，能够实现比特斯拉更高的研发效率。
相对而言，字节跳动目前的数据来源主要依靠轻舟智航的车队，而自身在智能驾驶领域并没有更深入的布局。特别是高精地图，这块业务字节跳动可以考虑再投资一个拥有甲级测绘资质的标的。

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数据集的丰富程度，仿真的技术，技术的协同闭环，这些都将成为自动驾驶云服务的核心竞争力，光靠GPU和存储，就成了卖“苦力”的生意。
但值得一提的是，在“网络安全审查”的大环境下，自动驾驶云服务的生意几乎没有微软、亚马逊等企业立足的机会，华为、百度、字节跳动的云服务确实能够承接一个很大的市场。
同时字节跳动相对华为百度而言，没有直接参与到乘用车的造车或整包解决方案中，这某种程度上也算是个优势，减少了汽车车企使用该云服务的后顾之忧，对一些拥有全栈自研能力的车企而言，会是很好的选择。此外，背景信得过的字节跳动，也更有机会组建一个数据共享的自动驾驶的数据联盟。
轻舟智航为何被字节跳动选中？
就在本届进博会上，轻舟智航发布了Driven-by-QCraft第三代L4级自动驾驶硬件方案。该方案配备了2个长距离激光雷达（主LiDAR）、3个近距离补盲激光雷达（盲区LiDAR）、4个毫米波雷达、9个感知摄像头和1个IMU套装，能够实现360度的激光点云和视觉冗余感知。
有意思的是，轻舟智航的计算芯片选择了车规级的大算力芯片英伟达Orin，成为行业内首个使用Orin的L4自动驾驶通用方案。
这套硬件方案能够在小巴、轿车等不同形态的车型上使用，后面也会搭载在轻舟智航专为自动驾驶共享出行场景设计的“龙舟Space”上搭载，可迁移性很强。这很符合轻舟智航一直强调的打造“自动驾驶超级工厂”。

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除了硬件可迁移性强，轻舟智航的“自动驾驶超级工厂”，更多地是构建自动驾驶底层的平台化能力，包括了数据的筛选、清洗、标注以及仿真评估等，这可能是字节跳动投资轻舟智航的原因之一。
以标注为例，为了达到高度自动化的目标，轻舟智航已开创性地将自监督学习应用在激光雷达感知方向，减少了对人工标注的依赖。具体做法可以理解为用同一时间拍摄到的，分辨率更高的摄像头画面，用来做激光雷达点云感知结果标注的“参考答案”，已完成自监督学习的标注。