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文 | 极智 Gee Tech桃乃木香奈 黑丝

城市 NOA，自动驾驶进化之路上的重要节点，也被视为智能汽车下半场的开首。

自 2023 年上海车展以来，酌量城市 NOA 的途径之争冉冉瓦解，"重感知 + 轻舆图"、借助纯感知和交融感知途径、以及 BEV+Transformer 模子的智能驾驶不竭决议，成为业界共鸣。

如今，城市 NOA 迈向交易化落地竞争，如何讹诈高效的算力撑捏、完善的算法模子、无数有用的数据酿成闭环，是大范围量产的重要。

数据成为高阶智驾"稀缺品"

在智能驾驶领域里，数据就是人命之源。没额外据，那些复杂的算法和模子就如同干涸的河流，无法润泽出智能的果实。

端到端期间让数据的要紧性空前普及。在传统基于章程的算法期间，工程师将如何实践驾驶行径凝练就为章程写入自动驾驶算法，当模子出现问题时，修改或添加新的章程即可完成对问题的确立。

而对端到端自动驾驶算法而言，模子只和会过驾驶的视频片断学习驾驶行径和对环境的瓦解，因此如何将东说念主类念念要让模子学习到的内容赋予到数据中，并让模子在教师中能够学习这些先验常识难度较高。因为每个东说念主类驾驶的视频片断其实都包含丰富的驾驶行径，让模子瓦解到这些视频片断中的某一种空洞化的先验常识（如左转让直行）并壅塞易。

端到端时期的中枢在于通过无数数据教师模子，使其能够识别和预测各式驾驶场景。高质料数据的输入，成功决定了模子输出的准确性和可靠性。这些数据不仅需要涵盖各式说念路要求、天气变化和交通情况，还要确保其标注的准确性和各样性。

传统模块化算法需要改变适度战略时，不错找到代码中具体的几行参数修改，之后测试 1% 的案例即可，而端到端的算法中，小的蜕变需要再行对自动驾驶算法进行教师，难度可念念而知。因此，海量的、各样化的、优质的数据不可或缺，同期自动化、高水平的数据处理体系亦至关要紧。绝不夸张地说，数据会占据端到端自动驾驶开辟中 80% 以上的研发资本。

从数据维度看，海量且优质的数据正成为自动驾驶行业的"稀缺品"。每每，激光雷达的算法要称心自动驾驶的性能要求，需要至少几十万帧的数据教师。单目次像头要求更高，需要百万帧的教师数据。不外这两者和 BEV 决议比起来，差距仍然十分广阔。

自动驾驶接管的 BEV 感知决议，需要达到 1 亿帧以上的教师数据才能称心车规要求，不然泛化性、准确率和调回率就难以保障。

关于端到端算法而言，数据的需求激增，何况陪同模子体量的增多而扩大；对证料的要求也权臣提高，各样性和丰富度不可或缺。

以特斯拉为例，马斯克曾示意，特斯拉 FSD 测试里程需要达到 60 亿英里，才能称心人人监管机构的要求，这亦然自动驾驶系统竣事质变的一个要紧节点。

据《马斯克传》中描写，神经汇集至少得进过 100 万个视频片断的教师才能达到精采的使命状态，而特斯拉到 2023 年头如故分析了从特斯拉客户车辆上收罗的 1000 万帧视频画面，这其中，特斯拉还会挑选出东说念主类优质司机所采用的行径来给模子进行教师。

2024 年 5 月，在不竭了算力瓶颈之后，马斯克示意更大的难点在于对长余数据的收罗。目下，特斯拉通过无间扩大 FSD 功能隐讳更大范围的用户数目。2024 年第一季度，特斯拉 FSD 真实路况总里程已达 12.5 亿英里（约 20 亿公里），这一数字远超其他公司总和。特斯拉方面瞻望，按照目下的速率，FSD 累计行驶里程有望在一年之内达到 60 亿英里总量。

由此不错看出，要念念达到特斯拉的自动驾驶水准，海量、各样化、高质料的数据是首要前提。

"数据闭环"重要点

如何得回大范围数据，得回之后如何有用回传、标注以及教师，并最终 OTA 反馈到车端，是数据闭环的中枢任务，亦然大多数车企弥留念念要领有的智力。

数据闭环并非新见解，互联网期间早期即有平庸应用。一个相比典型的例子即是各种软件、App 的"用户体验调动贪图"。

用户在初度大开一款软件时，每每会弹出选项"是否加入用户体验调动贪图"。点击细目后，软件就会收罗用户的使用信息。在出现崩溃、Bug 等场景下，软件还会弹出信息，磋议"是否允许上传本次崩溃信息以匡助调动"，比如 Windows 出现的各式失实讲明。

点击提交后，软件开辟商的工程师们会分析失实讲明，以找出出现崩溃、Bug 的原因，进而修改代码并鄙人次更新后给以不竭。

用户在使用过程中遭受的扫数问题均不错通过此种神气不竭，日中则昃，无间优化软件性能与使用体验，这就是一种传统的数据闭环。

自动驾驶系统的研发与优化桃乃木香奈 黑丝，与传统软件开辟存在许多不同。

传统软件更多是在代码端不竭各种问题，但自动驾驶系统除代码除外，还有更为重要的 AI 模子。代码端的问题不错通过传统的数据闭环神气给以不竭，但模子端的退换则需要再行教师或优化 AI 算法模子。

因此，自动驾驶数据闭环需要在传统数据闭环神气上，引入一些新东西，比如数据标注、模子教师、算法调试等。

在数据采集门径，收罗富余多的交通数据并非易事。采集数据分为两种，一种是靠研发采集车。小鹏、华为在起步阶段，均是靠这种神气得回数据。另一种是通过量产车得回数据，这是在数据范围上来后的主流神气。

早年自动驾驶企业大多依赖采集车采集数据，这种数据是不真实的、散播有偏的、低质料的，只可作念个 Demo，难以进行大范围端到端教师。最近几年，跟着量产车的范围化落地，业界许多公司都初始转向接管量产车通过影子模式采集数据，但这种模式依然濒临艰辛的挑战。

这内部包含采集战略的问题，即如何均衡数据的长尾问题（有用性）和数据的范围问题（资本）。如果采集战略相比宽松，每每采集的数据大部分是无价值数据；如果采集战略过于严格，又会丢失无数有价值的数据。

其次是数据的质料问题，如何界说数据质料是个艰辛的居品问题，如何精确地挑选出隐讳富余多极点情况的高质料数据又是一个复杂的时期问题。

之后是数据散播问题，如何从海量的数据片断中索求有用的特征、如何统计数据的散播、应该研讨哪些维度，都需要无数的使命。

在数据回传门径，在数据量极度大的时候，数据回传的资本会非常高。

单车逐日回传的数据量简略为百兆级。在研发阶段，车辆总和可能只好几十辆或者几百辆，然则到了量产阶段，车辆数办法量级不错达到上万、几十万以致更多。那么，量产阶段，通盘车队日产生的数据量就是很大的数字。某造车新势力每个月仅用来作念数据回传的流量费就高达"大几千万"。

另一方面，急剧增多的数据量还给存储空间以及数据处理的速率都带来了挑战。

量产之后，数据处理的蔓延需要和研发阶段保捏在团结个量级。但如果底层的基础设施跟不上，数据处理的蔓延就会跟着数据量的增长而相应地增多，这么会极地面拖慢研发历程的程度。关于系统迭代来讲，这种成果的裁汰是不可接受的。

在数据标注门径，天然大模子的应用不错让高达 80% 的数据标注不错通过自动化的神气来完成，但还有至少 20% 触及复杂场景、多办法、语义复杂的数据需要由东说念主工来完成"精标"。

以往需要标注的数据主若是前视录像头数据，2D 标注框 +3D 位置就如故是标注的一说念内容了；如今在 BEV+Transformer 决议下，扫数酌量的录像头看到的扫数遏止物、车说念线、车辆的领路状态都需要对应的标注，何况还要长入在团结坐标系下，还有无数的语义信息也需要标注。

多数公司在数据标注门径都会依靠"东说念主海战术"，依靠东说念主工一个个地对采集回想的数据作念场景分类，使命量远超念念象。一般的检测框，一分钟的内容，标注需要一小时傍边；点云分割，一分钟的内容，标注需要几个小时；但对更复杂的任务作念 4D 标注，可能一分钟的任务需要花进步一天期间才能完成。

后头如果要作念端到端的算法教师，在给这一帧的内容打标签时，还得研讨该标签如何跟其他帧的内容作念关联。

总体趋势是，自动驾驶行业对标注的要求越来越高了，这意味着，插足到一分钟视频上的标注资本也随之情随事迁。如果标注的扫尾不准确、不圆善，那基于这些数据教师出来的模子的性能就会受到影响。

此外，在数据收罗和处理的过程中，秘籍保护是一个壅塞冷落的问题。自动驾驶车辆在运行过程中，可能会捕捉到行东说念主的面貌、车招牌码等敏锐信息。如何保护这些个东说念主秘籍，幸免数据裸露和糟践，是每个自动驾驶企业都必须严肃对待的问题。

对大部分自动驾驶企业，还会濒临严重的数据泛化问题，因为不同的车型传感器竖立互异广阔，采集的数据每每难以复用，而国内车企广阔车型广阔，临了很可能是采了一堆数据放在那没法使用，看起来是数据钞票，其实都是存储资本。

"华山一条路"的时期新旅途

在数据闭环体系中，仿真时期无疑短长常重要的一环。仿确凿源流是数据，而数据又分为真实数据与合成数据。跟着真实数据"范围小、质料低、使用难度大"等问题日渐潜入，合成数据越来越受嗜好。

在国内，天然各家主机厂如故不缺真实数据，但这些数据的讹诈率究竟有多高，仍然存在很大疑问。同期，如果用真实数据用来作念仿真，有个很严重的痛点——复用性差。

比如，在作念路采的时候，车辆的芯片平台、传感器架构及制动系统是如何的，在仿真系统里作念测试时，车辆的这些硬件竖立也必须跟路采时所用的车辆竖立一致。一朝传感器的位置或者型号有变更，这一组数据的价值就裁汰，以致会作废。

事实上，真实数据的最主要问题并不是"太少"，而是质料低，使用难度大、复用性差，而这恰合也就是合成数据的用武之地。

合成数据（Synthetic Data）就是通过估计机时期生成的数据，而不是由真实事件产生的数据。但合成数据又具备"可用性"，能够在数学上或统计学上响应原始数据的属性，因此也不错用来教师、测试并考证模子。OpenAI 的 GPT-4，就接管了无数前一代模子 GPT-3.5 坐褥的数据来进行教师。

Gartner 预测，到 2024 年用于教师 Al 的数据中有 60% 将是合成数据，到 2030 年 AI 模子使用的绝大部分数据将由东说念主工智能合成。

合成数据最早于 1993 年由统计学家唐纳德 · B · 鲁宾（Donald B. Rubin）建议，目下被平庸援用，并在金融保障、医疗制药、汽车制造、零卖、自动驾驶等领域都有或深或浅的应用。

合成数据的产生旨趣，很大程度上在于模拟真实数据的散播特征和统计特点，再通过生成模子创建新的数据集，用来赞成真实教师数据样本不及或使用受限情况下（如数据敏锐或秘籍保护）的模子教师、测试和开辟。

广义上，因为合成数据保留了和真实寰宇数据相易的结构或散播，却不包含原始信息，是以主要被用来代替原始数据用于模子教师和下流任务。

不外在骨子应用中，出于数据可用性或真实场景数据对强化模子泛化智力的研讨，也有东说念主基于原始数据样本，通过部分合成的神气（比如讹诈‌数据填补的法度替换底本的敏锐和重要字段，进行局部数据的合成），生成相应的合成数据。是以，在有些分类中，合成数据又包含一说念合成、部分合成、混用多种格式。

目下，合成数据在模子教师和数据集增强等场景，尤其在对皆阶段深度的模子教师中发挥着要紧作用。

跟着合成数据越发受到嗜好，时期东说念主员也在捏续创新数据合成的法度。从骨子使用看，目下主要通过以下神气进行合成数据。

当场采样生成。凭据执行寰宇数据中不雅察到的统计特点（如均值、方差、酌量性等），当场生成数据。这种合成法度相比基础成功，相宜通俗的数据集生成，但面对高维复杂的数据，则存在一定的局限性。

基于特定领域章程生成。基于数据集预界说的章程和敛迹，手动或半自动生成合成数据。这种神气生成的数据，能保捏与执行寰宇复杂场景的一致性，使得生成的合成数据具有一定可证据性，但这种法度在具有瓦解规章或章程时才较为有用。

讹诈深度学习法度生成。主要表目下讹诈生成抗击汇集（GAN）、变分自动编码器（VAE）等生成合成数据。比如视频生成模子 Sora 就接管了生成抗击汇集（GAN）来生成合成数据。在这过程中，生成器厚爱基于原始数据合成图像，辩别器厚爱将原始图像和合成图像分手，当抗击机制达到均衡，就能生成与真实寰宇图像特征非常相同但又有所区别的合成图像数据。

变分自动编码器（VAE）则是讹诈无监督算法，通过编码器（数据降维）息争码器（数据重构）的合营，在原始数据基础上生成新的数据。两者都是合成多模态数据的有用神气。

讹诈合成数据器具生成。比如讹诈 Python、Scikit-learn、Datagen、Mostly AI 等数据合成器具软件、机器学习库，针对性生成相应的合成数据。目下也不错成功讹诈 GPT 等谣言语模子，通过教导词指导，进行数据增强和诬捏数据的合成。

除此之外，通过对现存数据样本进行变换、推行、匿名等生成更多的教师数据样本，即接管增强数据、匿名数据等神气合成数据也相比常见。仅仅这种更多属于部分合成数据，真实数据特点保留度高，各样性、丰富性方面也会有一定影响。

合成数据在自动驾驶领域的一大应用是关于极点情况的模拟。无数的极点情况在简直发生前莫得东说念主能先见，属于"预期功能安全"第三象限内部的" Unknown，Unsafe "一类，是以无法在真实说念路上进行模拟。这类情况，无法通过基于东说念主工章程的合成数据（WorldSim）来生成，也没法通过对真实寰宇作念 3D 重建的时期（NeRF）来生成，但有望通过基于 AIGC 的合成数据来得回。

有些极点情况尽管东说念主们能念念象得到"简略会如何"，但毕竟太危境，是以也不相宜在真实说念路上作念模拟。这种极点情况无法通过 NeRF 时期来生成，但不错通过合成数据来生成。有些极点情况，算不上有何等不安全，但也会影响到交通安全，比如雨、雾、雪和极点后光等极点天气跟某种极点交通流的组合，这些也需要通过合成数据时期来生成。还有许多极点情况，在真实数据中的密度太低，挖掘资本太高，这个时候采用合成数据即是最恋战略。

有了合成数据，主机厂或自动驾驶公司便可在几小时内模拟数百万个极点情况，这些模拟可能涵盖不同照明要求、办法位置和恶劣环境下的示例，或者不错插入当场噪声来模拟脏污的录像头、雾水和其他视觉遏止物。

此外，真实数据由于高度受制于采集场景的扫尾，是以极点情况在样本的散播上也很难有用称心算法的需求。而合成数据，不错有针对性地生身散播气象更称心教师需求的极点情况，这更有助于普及算法的性能。

如今，数据对自动驾驶产业的驱能源如故成为每一位玩家绕不开的重要。完备的闭环模子需要大范围、高质料、多场景的数据，高算力、高成果、相对低资本的算法模子，趋向自动化的数据标注与处理，高速率、低资本的传输速率与存储模式，再加上安全合规的添砖加瓦，在数据的喂养下飞轮无间轮回上前，竣事自动驾驶的捏续进化。

数据闭环的每一步鼓励都是资本和成果的博弈桃乃木香奈 黑丝，每一次博弈都是科技感性与价值感性的交融，每一场交融也将势必需要坎坷游企业数据分享、时期开源、生态共建。而数据闭环亦然竣事城市 NOA 和更高档别智驾的"华山一条路"，在这条路上，不错慢、不错错，但独一不可不上山，不然就会被渐忘在山眼下。