智能驾驶智算数据平台发展研究报告
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《智能驾驶智算数据平台发展研究报告》由中国汽车工程学会人工智能分会等联合发起，清华大学等多单位参与编制，聚焦智能驾驶智算数据平台的定义、现状、痛点、建设关键及规划，核心涵盖五大维度内容。平台定义与功能方面，智能驾驶智算数据平台是服务于智驾模型开发测试的数据、算力、算法综合服务平台，分企业级与行业级，行业级平台预期提供数据（汇聚传输、确权脱敏等）、算力（跨域汇聚、异构支持等）、算法（基础算法库、模型测试环境等）三大核心服务，以大算力GPU或专用AI芯片集群为硬件基础，助力智驾模型感知、决策等能力提升。发展现状上，国外以特斯拉、Waymo、英伟达为代表，特斯拉2024年底算力达100 EFLOPS（FP16），引领BEV等技术，Waymo依托谷歌用户网络构建高质量数据集，欧盟GAIA-X、Catena-X项目推动数据共享生态；国内智算中心建设活跃，整车企业（吉利、小鹏等）、互联网厂商（阿里、百度等）、政府及智能网联示范区均布局，国产AI芯片（华为昇腾等）快速发展，但除昇腾外规模化出货不足，AI框架以国外主流为主，国产MindSpore市占率低，且数据集开放程度低、共享机制不完善，AI人才缺口大（2030年需求600万，供应仅200万）。行业痛点包括数据端Corner Case数据占比不足5%、采集标注成本高、格式不统一，算力端国产卡占比低（自建算力中心中国产卡占比＜10%），算法端端到端架构技术路径不清晰，平台建设需突破标准规范与国产生态。建设关键问题上，平台定位为“汽车行业AI关键要素流通依托服务机构”，建设必要性体现在机制（搭建行业协力平台）、规范（突破制度瓶颈）、数据（疏通资产交换）、算力（优化资源配置）、算法（提供共性服务）、生态（助力国产生态）六方面，建设难点涉及公信力技术能力（资源标准化、质检等）、基础资源保有（场景数据、国产算力等）、标准规范突破（互通性、确权定价等）及可持续运营。规划上采用“前期小规模集中试点+后期分布式增量建设”模式，短期（1-2年）整合车路云资源，搭建核心模块；中期（3-5年）扩展覆盖范围，优化运营机制；长期（5年以上）构建全国生态与商业化服务，推动数据资产化与国际化合作，逐步实现收支平衡与可持续发展。
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