华为自动驾驶平台解决方案(附专题链接)
发布于 2021-04-02 08:55
自动驾驶开发需要采集海量道路环境数据，进行算法开发和模型训练，传统专线传输方式效率低且成本高，华为云可以提供高效的数据快递服务和海量可灵活扩展的云存储服务。
环境感知、决策规划、控制执行算法开发门槛高，数据准备周期长，华为云提供一站式AI开发平台，大幅度降低平台搭建难度和成本，让用户聚焦算法开发和模型训练核心能力。
模型训练和仿真测试业务具有波峰波谷特征，对云服务资源快速获取和自动化部署有较高要求，华为云提供按需的敏捷基础设施、资源编排和自动化部署能力。
自动驾驶数据采集和路测因涉及地理信息相关数据，对安全保密要求高，华为云提供全栈专属云平台、全栈防护的安全体系，联合合作伙伴提供导航电子地图制作甲级资质，满足自动驾驶开发相关安全合规要求。
开发高级驾驶辅助系统和自动驾驶车辆需要采集、传输和存储海量数据，华为云服务提供数据快递、数据注入和数据存储要求，优化成本和效率。
安全可靠 确保采集数据在传输和导入过程中无法被恶意访问和篡改，用户可根据管理控制台服务单状态信息，跟踪数据传输进程。
稳定高效 提供高性能、高可靠、低时延、低成本的海量存储系统，与大数据服务组合使用，能够大幅降低成本。
提供高性能的海量数据分析处理和数据预标注能力，降低用于模型训练的数据准备阶段的时间和成本，优化的机器学习和深度学习框架，训练和推理速度遥遥领先。
自动学习 根据用户标注数据，可自动化模型设计、参数调优、模型训练、模型压缩和模型部署。
自动标注 基于主动学习和高价值场景的预标注模型，提供智能化数据标注能力，可大幅降低人工数据处理成本和复杂度。
可视化 提供从数据、算法、训练、模型、服务全流程可视化管理，无需人工干预。
在仿真阶段，需要极强的GPU计算能力，在消耗大量计算资源的同时，会产生大量临时数据，对存储带宽与时延也有极高的要求，华为云提供GPU加速云服务器，允许开发者构建自身需要的仿真环境，并按需灵活使用。
灵活多样G系列实例，满足图形图像场景。P系列提供Pi2实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景。
高性价比 同步业界最新GPU技术，无缝切换最新GPU硬件；支持按需和包周期计费模式，即租即用、弹性扩展。
生态丰富 与主流自动驾驶仿真软件厂商合作，为用户提供丰富的软件和优化的用户体验。
开发自动驾驶车辆采集、传输、存储和管理海量数据。华为云提供海量的、高度扩展能力的存储和计算能力，以及Hadoop、Spark等大数据组件和AI一站式开发平台，预集成数据预处理及半自动化标注算法，用户通过平台可高效完成自动驾驶模型按需训练和仿真测试，帮助用户降低开发环境基础设施部署复杂度和成本。
①计算和存储分离
统一数据存储实现应用的多协议访问，直接在存储平台进行分析和计算，避免海量数据在存储平台和计算平台之间频繁移动，降低存储成本，提高开发效率。
②高性能ML/DL框架
华为云人工智能在斯坦福大学DAWNBench测试中，保持训练和推理性能双料冠军，可以极大地降低训练成本和缩短上市时间。
③一站式AI开发平台
机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。
自动驾驶产业链全梳理
高等级自动驾驶产业发展趋势研究
自动驾驶汽车测试与车路协同应用实践
自动驾驶网络解决方案白皮书
联想凌拓汽车解决方案和参考架构
华为智能汽车业务洞察报告
自动驾驶：单车智能和车路协同之争
软件定义汽车智能网联汽车的入口之争
行业研究：自动驾驶驶向何方？
激光雷达和智能驾驶传感器研究
智能互联网汽车行业发展报告
自动驾驶专题（上）
链接：自动驾驶专题（上）
《使用仿真训练数据提升安全》
《汽车工业网络安全实践研究》
《基于数字孪生的网联自动驾驶测试方法研究》
《仿真测试，让自动驾驶更安全》
《道路拥堵：自动驾驶汽车能解决？》
《车联网白皮书（网联自动驾驶分册）》
《自动驾驶车辆道路测试报告》
《ADAS与自动驾驶市场发展蓝皮书》
《2021年智能汽车科技报告》
自动驾驶专题（下）
链接：自动驾驶专题（下）
《中国自动驾驶行业发展研究报告》
《智能驾驶深度报告：重构产业链生态》
《自动驾驶：整车厂还能稳坐驾驶位？》
《自动驾驶安全第一白皮书》
《自动驾驶出租车乘客调研报告》
《自动驾驶行业研究报告》
《自动驾驶汽车测试评价与车路协同应用实践》
《自动驾驶数据安全白皮书2020》
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