2025年智能驾驶智算数据平台发展研究报告
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2025年智能驾驶智算数据平台发展研究报告核心总结
《2025年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多单位联合发布，聚焦智能驾驶智算数据平台发展，涵盖定义、现状、痛点、建设关键问题及规划等核心内容。
智能驾驶智算数据平台是服务于智能驾驶模型开发及测试的数据、算力和算法综合服务平台，分企业级与行业级，行业级平台可提供数据、算力、算法三大行业级服务，以大算力GPU或专用AI芯片并行集群为核心硬件，助力智驾模型优化。
国外在该领域起步早，特斯拉、Waymo等企业领先，特斯拉在数据、算力、算法全方位积累，英伟达提供多类基础功能服务，GAIA-X、Catena-X等项目也为资源共享奠定基础。国内方面，整车企业、互联网科技厂商、政府及智能网联先导示范区均积极布局智算中心，国产AI算力芯片技术进步，但除华为昇腾外规模化出货难，且国外AI计算框架占主流，国产框架适配性待提升，同时存在数据集开放程度低、共享机制不完善、AI专业人才缺乏等问题。调研显示，国内企业数据闭环机制较成熟，但路侧数据应用少、高价值数据占比低、数据使用成本高，算力获取方式有差异，国产卡使用率低，算法端到端架构建设有进展但仍存难点，行业对平台建设态度积极，认为数据板块应优先构建。
行业痛点集中在数据、算力、算法及平台建设方面。数据上，关键数据少、仿真场景生成依赖手动、采集标注成本高、流通受限；算力上，国产卡占有率低且有适配调度问题；算法上，端到端架构及技术路径不明确；平台建设上，企业关注有用性与可持续性。对此，行业需求迫切度为数据>算力>算法，需建立数据交易平台、解决算力潜在隐患、突破算法问题并开发通用基础功能。
平台建设十分必要，能在机制、规范、数据、算力、算法和生态方面提供支持，总体定位为汽车行业AI关键要素流通依托服务机构，有明确建设目标及数据、算力、算法、生态方面的建设内容，建设模式建议前期小规模集中式试点，后期分布式增量运营，并制定了短期、中期、长期阶段性建设规划，以推动我国智能驾驶技术发展。
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