百度智能云发力大模型技术，全面助力自动驾驶

5月31日，百度智能云、NVIDIA携手第三届焉知年会开启线下专场会——百度智能云自动驾驶领域区域“智能行”系列活动（华东站）。与会专家围绕大模型技术针对自动驾驶行业AI基础设施建设、数据闭环、研发流程工具链、大模型应用实践等进行了全面分享交流。

大模型技术全面助力自动驾驶

当前，自动驾驶技术的发展可谓日新月异，不过离最高级别还相去甚远。2022年，自动驾驶行业在喜忧参半中前行，一方面，众多自动驾驶公司估值缩水、裁员倒闭，高级别自动驾驶技术商业化落地尚需时日；另一方面，国内自动驾驶利好政策密集出台，首次实现立法突破，自动驾驶测试区不断增加。

IDC《中国汽车云市场跟踪研究，22H2》报告显示，2022下半年，中国汽车云解决方案市场规模达17.62亿人民币。其中，自动驾驶研发解决方案市场规模为4.95亿元，同比增长100.2%。百度智能云以35.9%市场份额排名第一，同比增长162%，龙头地位稳固。

2023年，作为一种集成了多种AI技术的综合模型，大模型在自动驾驶中呈现出广阔应用前景，已成为整个智能汽车行业关注的焦点。作为大模型与自动驾驶并重的头部科技公司，百度智能云基于“云智一体”优势，正持续发力自动驾驶应用。

“云智一体”为大模型时代赋能

百度智能云依托云计算、大数据、AI等技术全面赋能自动驾驶领域，形成了涵盖自动驾驶云平台、平台安全合规、云边协同、量产车大流量调度、智能座舱等解决方案，为自动驾驶领域在智舱、智驾、智图、智云四方方向赋能业务增长。

目前，百度智能云“云智一体”架构已经迭代到3.0版本，从行业核心场景切入，通过打造行业标杆应用，不断带动和沉淀AI PaaS和IaaS层的能力，利用极致性价比的异构算力和高效的AI开发运行能力，向上可以优化已有应用，孵化新的应用；向下改造数字底座，使基础云更适合AI应用，形成螺旋上升、不断进化的效果。

百度智能云泛科技行业总经理张玮在专场会致辞中表示：“‘云智一体’的战略使百度智能云较早地在芯片、框架、模型和应用各层进行了布局和协同，成为全球唯一一家在各层都有领先产品的公司。”

他介绍说，针对自动驾驶研发过程，百度智能云提供了从业务侧到资源侧的完整解决方案，包括端到端数据闭环、贯穿研发流程的工具链、为工具链提效的大模型，以及为全流程提供强大算力支持的AI大底座，满足从L2到L4级别的自动驾驶研发需求，有助于加速自动驾驶商用落地。

近年来，在AI大模型及相关技术推动下，自动驾驶领域出现了革命性变化。作为国内唯一在实际应用中将大模型大规模落地的公司，百度在大模型训练及应用方面拥有丰富的经验和沉淀。百度智能云资深解决方案架构师栗伟介绍说，百度在国内率先推出了新一代知识增强的大语言模型文心一言和一站式大模型开发及应用平台文心千帆，其底层基于自研的AI大底座，功能特性领先。

他说：“百度跨越芯片层、框架层、模型层、应用层的‘云智一体’全栈AI设施四层架构，可以为自动驾驶的点云感知、视觉感知、多传感器融合、规划决策等领域的业务创新全面赋能，实现感知模型训练的智能化升级，助力自动驾驶客户实现大模型落地。”

在自动驾驶领域逐步迈向大模型时代的当下，Transformer类模型在感知效果方面实现了新的突破。面对“大模型”带来的算力饥渴，NVIDIA推出了全链路优化智驾研发方案，用GPU为车端实时推理及云端大规模训练提供了充足算力，为大模型的应用提供了强力支撑。

NVIDIA资深解决方案架构师刘川指出：“在智驾大模型时代，降本增效的手段将不再是缩减硬件预算，而是转向了以优化加速为核心的效率提升。在相同硬件资源下，充分利用GPU更快地完成自动驾驶AI任务已成为降本的关键方法。”而这也正是目前NVIDIA和百度智能云强强联合所要达成的主要目标，双方将在自动驾驶训练、推理、仿真等方面为云上客户赋能。

软件定义汽车的崛起，使汽车软件开发的规模和复杂性急剧增加，传统开发模式已无法满足新形势的需求。为此，光庭信息超级软件工场正在寻求新的解决方案，基于推理引擎构建智能化汽车软件开发平台。该公司实验室主任陈治说：“我们的目标是利用大语言模型（LLM）能力，引入智能化手段，对传统软件工程进行智能化改造。”他在会上介绍了利用LLM能力提升软件开发生产力，通过数字化开发平台提升汽车软件开发能力的探索和实践。

近年来，新技术革命和智能制造的升级，使自动驾驶行业面临着创新与颠覆。在大数据+大模型+大算力的实际经验分享环节，百度智能云自动驾驶行业解决方案总监张露重点介绍了文心大模型在自动驾驶行业数据闭环、数据挖掘、汽车助手等方面的应用。他表示，“百度智能云自动驾驶数据闭环解决方案提供道路数据采集、数据合规、数据标注、数据管理、模型训练、仿真场景库建设等完整的数据运营服务，能够帮助车企缓解成本压力，加快自动驾驶技术研发。”

软件定义汽车时代，以数据驱动自动驾驶进化已成为业界共识，轻量化、低成本的量产数采工具链是实现自动驾驶的必由之路。智协慧同合伙人兼副总裁牛国浩表示：“智协慧同利用数据引擎和边缘计算打造自动驾驶核心数据能力，助力影子模式的功能实现，包括未知异常场景挖掘、支持多场景算法模型等，能够帮助车企大幅降本增效，使其在自动驾驶赛道上持续领先。”

圆桌论坛热议AI驱动的智驾智舱蜕变

在圆桌论坛环节，百度智能云自动驾驶解决方案专家徐征、NVIDIA资深解决方案架构师刘川、光庭信息超级软件工场实验室主任陈治、智慧协同解决方案架构工程师金睿峰，以及于万科技合伙人刘熙，针对AI驱动下汽车领域智驾、智舱的蜕变各抒己见，观点精彩纷呈。

徐征指出，政策层面国家对L4自动驾驶Robotaxi越来越鼓励，越来越放开，对合规性的要求也越来越高。自动驾驶研发方面，越来越多的开发模式转向基于大模型进行训练，越来越多的企业注重数据驱动，背后支撑是高效的工具连，用以形成数据闭环，实现高效的数据链迭代。

刘川认为，大模型是自动驾驶的大趋势，它可以处理多个任务，使算法研发工作模式发生了转变。从行业技术演进角度讲，百度等行业领头羊正在探讨如何摸到自动驾驶天花板的范式，提升自动驾驶算法。大模型也将改变基础架构，而车云协同基础架构有助于减少成本预算。英伟达和百度一起推出了17个自动驾驶算法优化的最佳实践，就是要把英伟达的加速能力融入到云端，通过云输出给广大从业者，依靠云的用户触达、行业触达帮助大家降本增效。

刘熙认为，中国城市化进程与环境关系密切，但环卫人员数量在急剧减少，希望能够跟百度智能云一起尝试解决车采数据的问题，并通过大模型和云端将交通相关数据挖掘出来，更好地辅助人管理城市，并产生经济效益。自动驾驶在环卫领域的落地依赖的就是云，利用基于大模型的车云结合能力可以提前预判环境，处理应急情况，解决具体细分场景中碰到的Corner Case，并将它复制到其他地方，实现行业应用的突破。

金睿峰则认为，大模型是未来的发展趋势，自动驾驶领域更需要大模型来提升能力。未来自动驾驶不仅包括路面上的车道信息等，还会增加人的肢体语言，或者识别路上的交警手势，甚至语言的处理等等，这是未来努力的方向。大模型离不开数据，特别是数据闭环。一是车内闭环，智驾、智舱、底盘、中央网关都可以利用算力在车内处理数据；二是车云数据闭环，涉及法规、车云通讯、流量成本、云端数据存储成本等问题，需要搭建一套能够实现车云灵活算力采集调度的闭环体系。

陈治表示，自动驾驶只有实现了人对世界的理解智能，才能实现L3、L4的智能驾驶。Corner Case不能靠穷举来解决周围环境的问题。大模型给了我们一个方向，可以帮助我们解决很大一部分问题，真正通用的智能能够辅助人类驾驶，进而实现L5级自动驾驶。

徐征最后总结道，作为供应商，百度将L4技术降本推出了高阶辅助驾驶，赋能车厂提升自己的自动驾驶能力。将大模型用于感知算法训练，将为自动驾驶带来巨大的飞跃。在仿真方面，通过场景挖掘解决CornerCase的问题；车路协同也有助于实现全局感知，缓解交通拥堵；AI大模型赋能的智能座舱能够成为个人助理，增强消费者的驾乘体验。