“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台发布 助力自动驾驶开发，让复杂变得简单

[中国，上海，4月18日] 在2021年上海国际车展前夕，华为智能车云服务产品部总经理廖振钦正式对外发布了“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台，围绕自动驾驶开发最关键的四大要素——硬件、数据、算法和高精地图，构建一套以数据为核心，驱动自动驾驶闭环迭代的开放平台，旨在通过车云协同的能力封装、业内领先的标注能力、升级的虚拟仿真，以及安全合规的一站式云服务，协助车企“0”基础构建自动驾驶开发能力，降低开发门槛，提升开发效率。

图1：华为智能车云服务产品部总经理廖振钦发布“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台

廖振钦表示：“我们这个平台有三个能力：首先，把算法、数据、算法解耦，实现了车云协同。平台既可以支持华为MDC，也可以支持其他主流的异构硬件。高精地图也是解耦的，支持NDS、OpenDrive等多种主流标准；第二，我们将沉淀积累的平台能力开放出来，通过预置的2000万框标注数据集、20万仿真场景库、完整工具链和标注算法，以及场景数字孪生、虚实混合仿真、日行千万公里的大规模并行仿真等服务，实现了自动驾驶的0基础开发，真正做到了开箱即用；第三，我们的云服务是完全安全合规的。”

智能车云服务CTO 喻杰博士介绍了“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台的架构和核心亮点。该平台全面地覆盖了自动驾驶开发的各个阶段，并且作为一个开放平台，可以支持丰富的API及数据接口，允许合作伙伴进行二次开发。随后喻杰博士阐述了华为是如何提升感知模型精度，并达到业界领先水平；如何通过模型适配、感知协同，实现了数据与算法在云端与车端之间的高效闭环；以及如何将整个开发流程纳入DevOps，加速规控算法的仿真测试和迭代优化。

图2：华为智能车云服务产品部CTO 喻杰博士 介绍“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台架构

华为今天同时对外发布了高精地图云服务最新的能力及路标，并将在精度、广度、鲜度全方面满足各车企自动驾驶商用化的要求。廖振钦表示“高精地图是自动驾驶中的重要元素。华为已经拥有了导航电子地图制作甲级测绘资质，也具备完整的高精地图采集和制图能力，所以我们有信心今年能支持真正的商用化。”

华为计划今年完成全国高快速路与北上广深的高精地图，往后持续扩大覆盖范围，2023年覆盖20多个主要城市。考虑到中国幅员辽阔、城市众多，华为正与广泛的图商合作，形成高精地图产业合力，共同绘制一张完整的、高质量的中国动态高精地图。

图3：华为发布高精地图云服务能力和路标

以下是发布会主要内容：

自动驾驶开发，需构建一套以数据为核心的、开放解耦的闭环系统

自动驾驶进行快车道，在自动驾驶从开发到商用的过程中，围绕着产生价值的生产资料——“数据”及相应的处理，行业面临着如下挑战：

挑战1：海量数据处理难

高等级自动驾驶测试车每天采集的数据量是TB级别的，开发团队需要PB级的存储空间，但这些数据中，可用于训练的价值数据大约只占不到5%。而且对车载摄像头、激光雷达、高精定位等传感器采集的数据还有着严格的安全合规要求，这就对海量数据的接入、存储、脱敏、处理等带来了极大的挑战。

挑战2：数据标注成本高

数据标注占据了大量的人力和时间成本。随自动驾驶向高阶能力的发展，场景复杂度持续提升，会出现更多的难例场景。而提升车辆感知模型的精度，则对训练数据集的规模和质量都提出了更高要求。传统人工标注在效率和成本方面，已经难以满足模型训练对海量数据集的需求。

挑战3：仿真测试效率低

虚拟仿真是加速自动驾驶算法训练的有效手段，但仿真场景构建难、还原度低，尤其是一些复杂、危险场景，很难构建。加之并行仿真能力不足，仿真测试的效率低，算法的迭代周期过长。

挑战4：高精地图覆盖少

高精地图主要还是靠自采集、自制图，仅满足试验阶段指定道路的场景。后续要走向商用，扩展到全国各大城市的城区街道，在覆盖、动态更新，以及成本和效率方面都面临着非常突出的挑战。

图4：自动驾驶开发面临的四大挑战

加速自动驾驶开发，需构建一套开放的数据闭环系统

廖振钦认为，传统软件的开发可以按照结构化程序设计的方法，即Pascal之父沃斯在40多年前提出著名的“算法+数据结构=程序”。自动驾驶软件的开发，本质上是人工智能技术的应用，是要造一个“驾驶员”。人工智能技术发挥作用需要数据、算法和算力这三个要素，其中，自动驾驶软件中的数据是核心要素，是车企自己必须积累的。因此，我们在自动驾驶开发架构上，要把硬件、数据和算法进行分离，将这些数据独立解耦出来，将有利于灵活地选择更开放的硬件和算法。

图5：加速自动驾驶开发，需构建一套开放的数据闭环系统

上云，是自动驾驶从开发到商用的必由之路

自动驾驶汽车从开发到商用，数据闭环系统建设会面临更大挑战。对算力、存储要求的扩大，对云资源的高可靠性、安全性的要求，将从试验阶段转为商用要求。最新发布的《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南（试行） 》对自动驾驶云端数据在合规、安全、隐私等方面提出了更高的要求。

廖振钦认为，传统的数据中心已经不能适应自动驾驶商用化的要求。上云是自动驾驶从开发到商用的必由之路。使用“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台，能确保车辆在各个地区都能就近接入云端，并解决商用过程中所面临的覆盖、安全、弹性扩展等问题。开发者将不再为机房专线、升级扩容伤脑筋，精力可以都放在核心的算法开发上。

众所周知，“华为八爪鱼”构筑于华为云底座。基于全球23个Region，45个AZ，可实现全球范围的就近服务和异地容灾，并具有电信级高可靠性。车企自动驾驶开发团队，将不再为了机房专线、安全合规、容灾备份、升级扩容，和运维管理等问题而大伤脑筋，可以将更多的精力投入到自动驾驶核心算法的开发上。

图6：上云，是自动驾驶从开发到商用的必由之路

“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台5大亮点特性

1）预置业界领先的自动标注模型

“华为八爪鱼” 自动驾驶开放平台团队和华为诺亚实验室打造联合团队，持续攻关，感知算法精度已经达到业界领先水平，解决了复杂场景或远端目标的漏检、错检等业界难题，并在多个自动驾驶国际公开数据集测试挑战中获得领先的名次。

图7：“华为八爪鱼”感知算法精度达业界领先水平

以3D点云目标检测为例，华为融合了激光雷达和摄像机等不同传感器提取的多种信息，同时采用对多视角、多时序数据融合的方式提取目标特征，通过多层卷积网络迭代，融合不同特征，最终实现了对3D点云目标的精准识别和检测。再结合云端强大算力，可以将这种超大模型的训练效率提升10倍以上，进而提高车端感知模型的迭代速度。

图8：高精度自动标注复杂模型的训练离不开云端强大算力的支持

2）车、云协同，难例场景智能筛选

通过云和车载计算平台MDC协同，可以实现难例场景的智能筛选，解决智能化分析检测算法的性能瓶颈，有针对性的收集车端和云端数据，发掘数据中的难例（Corner case）, 极大的缓解长尾问题（Long tail problem）。

开发者向云端上传期望搜集的难例图片，云端会把难例搜集规则下发给车辆，车辆则会检测摄像机捕捉到的实时数据流，找到类似的难例场景，截取相应图片并回传到云端，形成特定场景的难例数据集。这种方式可以减少90%的上云数据，并节省70%的数据集构建时间。

图9：车云协同，实现难例场景的智能筛选

3）与高精地图结合，实现真实场景数字孪生和虚实混合仿真

规控算法开发迭代过程中最耗时的是测试验证。一方面，自动驾驶车辆需要天文数字级的里程测试来验证，而另一方面，测试场景的构建又成为了这一环节最大的难点。

虚拟仿真是提高自动驾驶验证效率的有效手段，但它对场景库的多样性及虚拟仿真的真实感要求非常高。“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台可以将采集的典型路段转换成仿真场景，并与高精地图相结合，实现真实场景数字孪生。这种方式可以实现95%以上的场景还原能力，能有效帮助开发者快速模拟周边车辆，实现分钟级的场景构建，并有效验证复杂的城市交通场景，支撑SIL（软件在环）验证。

前面提到的真实场景数字孪生能力解决了复杂仿真场景构建的问题，但如何体现车辆在测试场景中的真实动力学表现，成为了另一道难题。通过动力学仿真软件模拟的真实性有待提升；通过真实场景实车测试，周期又很长。为解决这个问题，“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台又提供了虚实混合仿真能力。

这种虚实混合仿真，通过结合真实车辆和虚拟场景，实现了线上线下协同，通过在云端构建测试场景，再将仿真测试场景加载到车端运行，从而在空旷的道路或场地模拟出各种需要的虚拟场景、危险场景，比如跟车、行人横穿、非机动车CUT-IN、避让静态障碍物等各种场景，以测试验证自动驾驶算法、实车的车辆动力学性能，以及驾乘体验。“华为八爪鱼”自动驾驶平台通过这种车云协同的方式，极大地加速了VIL（车辆在环）测试的效率与质量。

4）完整工具链，一站式自动驾驶DevOps能力

“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台提供了云端一站式仿真评测工具链，实现自动驾驶领域的DevOps，从代码仓库接入、版本管理，到仿真、评测，实现了完整的自动化闭环。通过大规模并发仿真，达到规控算法迭代速度的量级提升，可实现虚拟仿真测试里程日行千万公里。这种高效的模式，将规控算法评测周期从原来的天级缩短到了小时级，整个算法的迭代周期也从周级缩短到了天级。

图10：“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台的一站式自动驾驶DevOps能力

5）预置海量数据集和场景库

“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台可提供50多类、120多万张、超过2000多万对象的标注数据集。并且这些数据还会月度迭代，逐步增长。结合高效的标注工具，以及智能预标注算法，可以帮助自动驾驶开发者构建完整的数据采集、处理、自动化标注、难例挖掘、生成增量数据集等感知算法快速迭代能力。

此外，“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台构建了20多万仿真场景库，支持场景库泛化能力，并且可以通过真实场景数字孪生和虚实混合仿真帮助自动驾驶开发者快速构建高还原度的仿真场景，大幅提升了仿真测试的效率。

除了“华为八爪鱼”自动驾驶云服务之外，华为智能车云服务还有四个云服务，包括车联网云服务、三电云服务、高精地图云服务和V2X云服务。华为智能车云服务提供丰富、开放的服务能力，并满足安全合规要求，有效使能智能网联业务创新，助力车企造好车。

图11：华为智能车云服务全景

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