在人工智能領域，斯坦福大學計算機科學教授吳恩達提出了一項引人深思的“二八定律”，即80%的數(shù)據(jù)加上20%的模型，能夠打造出更出色的AI系統(tǒng)。他強調(diào)，數(shù)據(jù)準備在AI項目中占據(jù)了絕大部分工作，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量成為團隊的首要任務。這一觀點在智能駕駛領域同樣具有深遠意義。

智能駕駛技術(shù)，如同一道誘人的佳肴，但車企要想品嘗到它的美味并不容易。除了數(shù)據(jù)作為基本食材外，還需要強大的算力作為燃料，以及算法作為烹飪技巧。優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)和充足的算力是技術(shù)迭代升級的前提，缺乏這些，再先進的算法也難以發(fā)揮最大效用。

隨著智能駕駛進入中場戰(zhàn)事，行業(yè)的重心已從招募頂級工程人才轉(zhuǎn)向模型設計、工具鏈開發(fā)以及模型的測試驗證。如今，云端算力和數(shù)據(jù)質(zhì)量已成為衡量行業(yè)競爭力的關(guān)鍵指標。

在智能駕駛技術(shù)的發(fā)展中，數(shù)據(jù)閉環(huán)扮演著至關(guān)重要的角色。隨著智駕系統(tǒng)從規(guī)則驅(qū)動逐漸過渡到數(shù)據(jù)驅(qū)動，數(shù)據(jù)閉環(huán)成為提取數(shù)據(jù)價值、提升智駕系統(tǒng)性能的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)閉環(huán)包括數(shù)據(jù)采集、存儲、挖掘、標注、模型訓練、仿真驗證和集成部署等整個開發(fā)工作流。其本質(zhì)是將人類駕駛知識遷移到智駕系統(tǒng)模型參數(shù)中，使系統(tǒng)表現(xiàn)更加擬人化，提升駕駛體驗。

數(shù)據(jù)閉環(huán)的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段。初期，智能駕駛技術(shù)主要依賴硬件驅(qū)動，數(shù)據(jù)閉環(huán)概念初現(xiàn)。隨后，算法和軟件的重要性提升，智能駕駛開始嘗試小模型和規(guī)則驅(qū)動方法。如今，隨著智駕技術(shù)提升，系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的需求劇增，數(shù)據(jù)閉環(huán)進入數(shù)據(jù)驅(qū)動階段。特斯拉、理想和小鵬等車企都在積極投入數(shù)據(jù)片段的訓練，以提升智駕系統(tǒng)的性能。

然而，高質(zhì)量數(shù)據(jù)的獲取并非易事。車企和智駕企業(yè)主要通過兩種方式獲取數(shù)據(jù)：一是從量產(chǎn)車上挖掘，通過特定規(guī)則上傳符合條件的駕駛數(shù)據(jù)；二是在存量數(shù)據(jù)中挖掘，利用算法規(guī)則篩選有效數(shù)據(jù)。但數(shù)據(jù)質(zhì)量、分布和泛化問題仍是車企面臨的嚴峻挑戰(zhàn)。

與此同時，算力軍備競賽也在智能駕駛領域愈演愈烈。隨著智駕系統(tǒng)迭代升級，傳感器數(shù)量增多，數(shù)據(jù)處理量激增，算力需求呈現(xiàn)指數(shù)級增長。理想、華為和小鵬等車企都在積極擴充云端算力，以應對未來的挑戰(zhàn)。

然而，算力并非無限，車企需要尋找更高效的方式來利用數(shù)據(jù)和算力資源。車路云網(wǎng)絡為智能駕駛的降本增效提供了新的途徑。通過車路云網(wǎng)絡，可以建立一個橫跨車端、路側(cè)和云端的體系化閉環(huán)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的收集、標注、處理、訓練和部署。路側(cè)數(shù)據(jù)可以彌補車端的天然局限，豐富全局數(shù)據(jù)，提升智駕能力和安全性。

車路云一體化場景中，云計算和邊緣計算各自發(fā)揮優(yōu)勢。云計算聚焦非實時、長周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，為業(yè)務決策提供依據(jù)；邊緣計算則聚焦實時、短周期數(shù)據(jù)的分析，支撐車端實時智能化處理與執(zhí)行。通過多級協(xié)同計算，車路云網(wǎng)絡可以實現(xiàn)事件感知的準確，提升智駕技術(shù)的性能。

在交通流預測方面，車路云網(wǎng)絡可以結(jié)合實時監(jiān)測和時序數(shù)據(jù)預測，為路網(wǎng)管控決策提供量化支撐。同時，智能體的應用可以將預案知識庫轉(zhuǎn)向智能體模式，實現(xiàn)更靈活的步驟分發(fā)和調(diào)度，形成對交通事件的準確分析和理解。

智能駕駛技術(shù)的演進如同從冷兵器時代到熱兵器時代的跨越，不同技術(shù)階段具有明顯的代際差異。在端到端智駕時代，車企需要更大的算力、更多的數(shù)據(jù)以及高效的機制和工程能力來支撐技術(shù)的迭代升級。雖然堅持單車智能路線的車企仍占多數(shù)，但車路云一體化的潛力已不容忽視。

在這場競賽中，如何平衡算力與數(shù)據(jù)的供給、如何提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和利用效率、如何推動車路云一體化的發(fā)展，都將成為車企和智駕企業(yè)需要深入思考和解決的問題。