從“馬力”到“算力”，汽車智能化的關鍵是什麼？
從去年開始，行業里就一直有一種說法是：2022年會是汽車智能化的元年。
為什麼這麼說？現在，汽車行業里一個非常確定的主線就是電動化。從科技創新產品的發展規律來看，當滲透率超過10％時往往就證明這個產品是成功商業化了的，而根據9月份新能源乘用車零售數據來看，滲透率已經超過了30%。
那麼，也就意味着新能源汽車將要進入到產品維度的競爭階段，而新能源汽車差異化競爭主要還是靠智能化的系統。換句話說，電動化為智能化提供了一個最佳載體，而智能化軟件決定了電動化體驗的上限。
因此，在智能汽車步入大規模商業化量產前夜的背景下，數據驅動、車雲一體化的IT基礎設施成為剛需。IDC報告預測，2025年汽車智能網聯繫統裝配率將達83％，出貨量預計增至2490萬台（套），年複合增長率或達16.1％。
需求在前面引路，這也就解釋了為什麼各大互聯網科技公司紛紛瞄準智能汽車、整合雲端業務、打造汽車的雲端架構。
據Frost & Sullivan聯合頭豹研究院發布的《2021年中國汽車雲市場追蹤報告》显示，2021年汽車雲行業整體市場規模高達335.2億元，其中華為雲憑藉22.8%的佔有率在中國汽車雲市場（IaaS+PaaS）位居第一。
其它家廠商從去年開始也不斷傳出相關消息。先是字節跳動被曝組建汽車雲團隊，接着騰訊雲官宣推出汽車雲。到了今年8月底，阿里雲和小鵬汽車聯手落成駕駛智算中心“扶搖”，9月百度智能雲官宣推出汽車雲…..
對於雲廠商而言，抓住汽車電動化、智能化的機遇或許就能開啟下一個巨大的增量市場，不過在這個過程中，新問題、新挑戰不斷，如何理解行業、滿足需求是檢驗雲廠商的一個關鍵考題。
不看“馬力”，看“算力”
在新能源汽車領域，習慣用“滲透率”來評估行業的景氣度。所謂“滲透率”，屬於營銷管理學當中的一個概念，指的是一個產品在某個時間段裏面，在市場所有同類型產品中可能達到的比例。
從歷史的數據來看，國內新能源車零售滲透率在2015年約為1%，到2019年上半年突破至5%，到了2021年直接升至13.4%，再到今年9月份首次超過30%。
這些数字的變化說明了一個問題：汽車智能化正在加速推進。
那麼，汽車智能化的核心究竟是什麼？換句話說，智能化的着力點在哪裡？
傳統汽車的核心是馬力的大小、是否為真皮沙發座椅、机械性能的好壞等硬件設施。而現在硬件不再處於主導地位，而是從屬地位，主導力量換成了算力、數據、軟件。
關係的改變，也給產業鏈帶來了相應的新變化。
首先是軟件變得越來越重要，因此“軟件定義汽車”的概念異常火爆。
其次是產業鏈融合了過去傳統的汽車电子涉及不到的領域，比如5G、6G這些通訊技術、電池、操作系統等等，整個產業鏈也開始從過去的垂直產業鏈發展到現在的網狀配合模式。
再就是人工智能技術融入進來。
在這樣的背景下，汽車智能化已經不是一個軟件和硬件廠商的競爭，而是強大生態之間的競爭結果。
既然是生態的競爭，要想贏，一方面需要產業鏈緊密的聯盟，另一方面從技術架構的角度出發，一個廣覆蓋、低時延、高帶寬、大算力的全球雲基礎設施也呼之欲出。
11月18日，在華為雲汽車產業數智升級高峰論壇上，華為雲正式發布了自己的全球汽車產業雲基礎設施KooVerse for Vehicle，其特點可以用1+3+M+N來總結。
華為雲全球汽車產業雲基礎設施KooVerse for Vehicle
“1”是指覆蓋全球的一張存算網絡，這張網絡可以在全球170多個國家實現30ms的時延圈覆蓋。
“3”是指在中國烏蘭察布、貴安和蕪湖建立的三個超大規模雲核心樞紐。依託這三個超大雲核心樞紐可以集合行業夥伴來一起進行技術創新，也能劃分出不同的密級滿足汽車行業的規範和要求，同時還能提供大規模高彈性的雲服務。
“M”是指分佈式車聯網的節點，幫助網聯車的數據高效入雲，實現數據低延時的高效處理。
“N”則指覆蓋全國的50多個汽車數據專用接入點，提供高效的汽車自動駕駛數據接入。
“能不能實現汽車數據和雲數據的實時交互計算，能不能實現車端業務和雲端業務的實時協同，是未來汽車行業業務架構升級的關鍵。”華為雲CTO張宇昕判斷說，在他看來，汽車產業的數智升級應當是汽車數智升級+車企數智升級+產業鏈數智升級。
自動駕駛的本質是數據的軍備競賽
汽車智能大概可以分為兩大類：一個是行駛智能，還有一個叫環繞智能。其中，行駛智能主要是通過自動駕駛實現。
畢馬威中國汽車行業主管合伙人Norbert Meyring就曾經說過，自動駕駛被視為汽車科技“皇冠上的明珠”，是人工智能技術、用戶至上理念和精密製造工藝的複雜融合。
雖然自動駕駛按照L1-L5的等級劃分，越是高級別自動駕駛實現難度越大，但不管現在主流的L2+，還是未來的L4\L5，都有一個鮮明的特點，那就是：數據是最重要的動能。
正如華為雲汽車行業解決方案架構師孫衛所說，“自動駕駛是一個全面數據驅動的時代”。
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這點從自動駕駛產生的數據規模不難看出，據了解，現在整個自動駕駛大概每個月就會產生將近500PB的數據。有估計，到2027年自動駕駛會形成一個1.6萬PB規模的數據量。
這是一個什麼概念？與人們經常接觸的GB這種體量級相比，PB的體量是GB的百萬倍。
既然會有海量的數據源源不斷地生產出來，接下來要怎麼把數據高性價比地存下來、用起來呢？
先說存儲，從用戶的角度來說自然是既要高效還得低成本。為此，華為雲推出了一個分佈式緩存系統，這套存儲方案能夠給訓練做加速，同時能夠對數據進行熱、溫、冷三層分級，來為數據做自動化的降本，滿足客戶海量數據低成本的存儲需求。
存下海量數據之後，如果需要進行搜索，華為雲也提供了一套叫CSS（雲搜索）的方案。用戶可以把經常搜索到的關鍵詞，或者經常用到的數據直接放到這個搜索引擎裏面，來完成實時的秒級的交互查詢。除此之外，對於全量的數據查詢，只需要直接把所有的列放到更多的維度，信息放在Hbase裏面，就可以做到准實時的查詢。
自動駕駛數據應用的一個非常重要的方向就是做訓練。目前，出於安全的考慮，自動駕駛是沒有辦法直接上路去跑，因此就需要先在特定的環境下做重複的訓練，比如城市道路、鄉村道路、雨霧天氣、自動緊急制動、行人橫穿馬路等場景，通過對這些數據進行分析處理，來做偏差校正，最終達到安全駕駛的上路標準。
如何能夠把數據訓練地又快又好？對此，華為推出了一個自動駕駛研發平台。這個平台的意義就是能夠讓客戶把數據的上傳、標註、模型訓練到推理部署全部一站式完成，這樣最直接的一個好處就是節省時間。
“傳統的很多AI開發模型要花費數天時間，但現在可以縮短到數小時甚至一小時以內。”華為雲機器學習和深度學習技術專家、ModelArts產品架構師白小龍博士解釋道。
之所以能夠達到這一效果，就在於華為雲從性能、效率、精度三個方面精準發力。
比如在對自動駕駛大規模的數據量進行預處理和模型訓練時，可能會需要上千塊 GPU 或者說專用AI芯片，這時就需要訓練平台能夠很好的平衡通信和單個節點的計算，這也是業界普遍面對的一個難題。
對此，華為雲開發了一些相對通用的大的batchsize優化器，既能使單個節點有足夠的計算時間，又能掩蓋通信的瑕疵，將集群的訓練效率變高。
另外，在做自動駕駛的訓練的過程中會有很多瑣碎的工作，或者工程師也會面臨一些藏得比較深的Bug，華為雲就提出了一套AutoML的算法工具，能夠自動化幫算法工程師做最基本的程序工作，並且能夠自動分析、診斷問題。
“目前就我們觀察大概90%以上的作業失敗都是源自於一些簡單的代碼錯誤，現在因為軟硬件系統的可靠性提高，我們可以把失敗率控制在1%以內甚至更低。”白小龍博士說。
除此之外，由於自動駕駛對安全的要求極高，數據的精度要求自然也極高。華為雲通過計算集群幫助用戶、開發者搜索出更高效的神經網絡，減輕算法工程師的設計負擔的同時，也可以提高精度。“在很多分類檢測的基礎場景下，精度大概能夠提升2%左右。”白小龍博士說道。
在實現自動駕駛的過程中，一直有兩條路線：一個是單車智能，一個是車路協同。從2019年左右開始，車路協同的路線越來越受歡迎，在這樣的情況下，對決策要求更快、準確性要求更高，僅憑單車智能無法做到，就需要雲平台提供技術支持。
在華為雲汽車產業數智升級高峰論壇上，華為雲就與聯通在北上廣等大城市建立了分佈式車聯網節點，可以實現10毫秒的時延覆蓋。
另外，針對車聯網數據應用這個場景，華為雲還聯合夥伴提供多種車聯網應用服務，包括駕駛行為分析，車聯網知識圖譜等業務。
華為雲汽車行業解決方案全景圖
積木式方案，行業發展的“需”與“能”
與傳統的整車功能軟件強調整體性、系統級不同的是，在軟件定義汽車趨勢下，軟件架構和形態上越來越強調分層解耦、標準化、模塊化和開放性。所謂模塊化，就是具備標準清晰的接口，模塊之間可組合擴展，且可由不同的供應商提供。
想要滿足用戶的“需”，還需要行業的“能”。
從時間線來看，自動駕駛賽道從2013年開始進入萌芽期，此後幾年相關的投融資事件逐年增多，2016年進入快速發展期，2018年達到頂峰，雖然2019年進入低谷期，但並未持續太久，2020年開始行業再次迎來複興。
在多年的起伏發展中，自動駕駛賽道的產業鏈無論是算法、數據等軟件層面，還是芯片、雷達、域控制器等硬件層面都變得更細分、更全面。
比如產業鏈上游由軟硬件供應商和技術服務與数字化平台供應商組成，中游主要包括車企以及小馬智行、文遠知行等自動駕駛科技公司，終端則包括港口、物流、末端配送、Robotaxi、Robobus等商業化應用場景。
參与者變多、變細之後，也推動了產品服務的標準化。比如雖然現在市場上有很多不同的標註仿真訓練的廠商，但產品接口已經標準化。
對此，華為雲便依託自身的AI能力在自動駕駛領域推出了一整套的積木式解決方案。
“積木式”的意涵在於兩點，一個是解決方案的整體性，一個是不同流程之間的可組合性。
“比如說不同的模塊用戶可以有不同的選擇，不一定非要選華為這一套方案，有些方案客戶已經自研了，那也可以基於華為的方案來做替換。從這個角度講，我們提供的是一整套方案，同時客戶可以根據自己的需要來去做定義，這樣就能夠比較寬泛的滿足行業的需求。”華為雲行業解決方案專家明亮博士解釋說。
同時，他還判斷說，“自動駕駛方案往積木式方向發展是行業的下一個趨勢。”
趨勢的發展仍需要觀察，但無論是算力和數據的處理能力，還是解決方案的靈活程度，考驗的不僅是雲廠商的技術能力，還有戰略定位。汽車雲目前仍然處在市場發展初期，雲廠商們也都還在樹立自己標杆客戶的過程中，從“產業使能”出發的華為雲或許更能夠利於自身早期的製造業經驗，找到合適自己的商業定位。（本文首發鈦媒體App， 作者｜韓敬嫻）
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