第四届全球智能驾驶峰会|商汤科技移动智能事业群智能驾驶副总裁石建萍：高效解决长尾场景是智驾场景覆盖度提升的前提

此外，商汤有自己完备的测试体系和测试车队，我们持续发现了1万多个不同的问题场景，并在持续更新。
每一个算法的上线都经过了大量的测试，我们持续地在积累量产相关的能力和相应的责任认证。目前我们是AI公司中最快、最早拿到ASPICE相关流程体系认证的，同时我们也拿到和通过了一系列跟安全相关的证书和认证体系，以将我们整个开发流程、作业模式变得更加标准和更加可控。同时我们还获得了非常多L4级相关的测试牌照和运营牌照。
我们在行业中最早和国际整车厂建立长期研发合作，也拿到了很多国际前沿主机厂对于未来技术的规划和认证。同时我们也在国内和非常多车厂开启了战略合作，这将是我们接下来在国内市场走得更远的一个起点。
目前商汤已经同30多个整车厂、50多个生态合作伙伴建立紧密的联系。过去几年间，我们拿到车辆定点数量规模是非常大的，相信未来几年间我们的技术会在不同车型上得到落地和认证。
接下来给大家介绍，在背后支撑我们能够在车上快速验证迭代AI能力的平台。我们认为对于自动驾驶来说，它未来的核心是要更高效地解决路上发现的各种长尾场景，它是自动驾驶能力在持续进入后期比拼中，在产品能力方面最关键的问题。
当我们的自动驾驶系统从单车道辅助驾驶拓展到高速智能领航驾驶、城市工况领航驾驶时，我们要处理各种各样奇怪的场景，包括各种极端天气、前方路上会掉落一些物体、台风后路面可能会有的杂物、路上被其他物品挡住的各种交通标识等复杂场景。
如何更好地理解这些场景，才是自动驾驶系统的关键，我们认为，现在在行业中需要大量的数据驱动解决这些长尾场景，已经成为行业共识。

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目前商汤在内部搭建了整套的数据闭环系统，我们会在车端部署小模型，通过触发机制识别有价值的数据并自动存储下来进入数据平台。
在数据平台中，我们有大算力中心、海量的存储、高精度大模型，都能自动处理这样的数据。同时经过自动化标注、人工质检和精修实现干净标签数据集后，再回流到系统中。
因此，我们整个系统良好的运转，对各个环节的数据处理、高精度算法和海量算力都提出了更高的要求，这些就是商汤持续在积累的核心能力。
商汤过去在海量数据的基础上积累了非常多的能力，通过处理各行各业的数据，包括智慧城市、智慧商业、智慧生活中各种海量的数据，我们在此过程中沉淀出我们数据的自动、半自动标注手段。同时商汤的数据隐私处理能力，也能有效地避免数据上的敏感问题。
在算力方面，目前商汤有超过20个超算集群。明年初，我们也会在上海临港投入试运营临港AIDC，这将是亚洲最大的超算中心之一。同时在算法部分，我们更是在持续积累，我们有自研的训练框架、自研的超算系统，也有非常多的开源算法，与开发者社区进行更好的打通与资源共享。

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在数据的部分，大家相对比较关注的，我们怎么样能灵活地提取信息同时，又保护了相关数据的隐私，也是我们持续布局的方向。除了软件数据脱敏相关的工作，我们在硬件、超算底层也是有独立的物理机房做完全的物理隔离和资源隔离，保证不同的数据完全在物理上的安全可控。
我们新建的AI超算中心基本上比行业最领先的超算中心的规模都要更大，将会支撑非常多的行业企业、科研单位等的研究与智能化落地。

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