作者 ｜ Janson编辑 ｜ 志豪
当下，以端到端技术加持的高阶智驾进入落地竞速阶段。
而在这之间，除了算法、体验和安全性等显性因素之外，更为关键的是，那些隐藏在“冰山之下”的能力。
换言之，云基础设施、工具链、数据合规闭环等，这些支撑性模块才是决定自动驾驶技术迭代速度的关键因素。
目前，自动驾驶领域所面临诸多挑战，如数据合规性、大规模数据的存储和运算，以及算力瓶颈等……
这些对于构建自动驾驶技术基础至关重要的问题，目前在公众认知中的普及程度仍然有限。
可以说，在自动驾驶行业的靓丽冰山之下，还诸多底层能力模块支持着上层的算法迭代。构建高效、合规的自动驾驶数据闭环，成为核心的“增长飞轮”。
一、高阶智驾成新战场 行业瓶颈初现
据统计，我国L2级自动驾驶新车的渗透率在2023年已超过50%，这一数据表明自动驾驶技术已步入大规模商业化应用阶段。
与此同时，目前新车的高阶智驾功能也在一定程度上成为了新车选购的重要参考依据。
如何快速的补齐这一方面的能力成为了当下车企和Tier1面前的痛点。
一方面，训练数据作为自动驾驶技术的核心，其质量和数量直接决定了自动驾驶系统的性能。
在这其中，海量数据的采集、存储、处理和分析是算法迭代的基础。
而数据合规则是自动驾驶的“保险”，确保数据安全合规，避免数据泄露和滥用，是技术落地的重要前提。
此外，自动驾驶技术正经历从“轻图”向“无图”的演变，这标志着自动驾驶对地图的依赖程度正在降低。
然而，地图数据仍然在辅助驾驶体验和功能落地中发挥着重要作用。特别是在一些复杂路段，仍然需要地图来增加安全冗余。如何以低成本，更轻、更快、更灵活的利用地图数据，也是行业关注的重要话题。
▲智驾感知示意图
目前主流的智驾玩家中普遍认为，云基础设施、工具链和数据合规体系是构建数据闭环能力的核心要素。
云基础设施提供强大的计算、存储和网络能力，工具链实现数据全流程的自动化处理，数据合规体系保障数据安全合规。
通过建立数据采集网络、构建数据平台、开发工具链和建立数据合规体系，企业可以构建高效、合规的自动驾驶数据闭环，推动自动驾驶技术的快速发展，最终实现安全、可靠、的自动驾驶落地。
为此，各大车企纷纷投入巨资进行数据采集和标注，并通过不断提升训练量来提升自动驾驶系统的质量。
而在这其中，重组算力，深入地图数据的采集这样重复造轮子无疑是费时费力的，并不具备可持续性。
而这也正成为了目前高阶智驾落地的瓶颈所在。
可以说，随着自动驾驶技术的快速发展，满足数据闭环下的提质增效也成为了新的挑战。
二、外资老牌Tier1快速落地 云服务兼顾效率与合规
如何确保自动驾驶数据的安全性和合规性，并实现数据的有效流转和应用，成为了各大车企和自动驾驶公司需要解决的重要问题。
在这其中，博世作为外资老牌Tier1，它们的做法和落地成果给了行业一个积极参考。
而在这中间，博世面临着一系列挑战。
作为一家德国企业，如何保障数据采集、存储、模型训练及仿真回放等全链路数据的合规，满足国内最新监管要求？如何在合规的同时兼顾研发效率？
▲博世与腾讯深化合作签约
博世选择了和腾讯的合作，将数据及部分应用部署至腾讯的自动驾驶专有云。所谓的专有云，是专门为智能驾驶行业定制，能够保障数据全流程满足国家最新的监管要求。
与此同时，专有云的机房与网络独立于公有云，但沿袭了公有云同样的技术路线和架构，也就是说，比公有云有更好的安全性，比私有云有更好的灵活性，从而帮助博世在数据安全和开发效率之间取得平衡。
这是行业首个应用自动驾驶专有云技术的案例。在专有云的加持下，博世仅用18个月就完成了高阶智驾的落地，展现了其强大的研发能力和执行力。
博世认为无图方案是智能驾驶发展的趋势，但需要逐步演进，从两段式端到端到一段式端到端，最终实现基于世界模型的解决方案。
博世智能驾控事业部中国区总裁吴永桥表示：“无图是一个方案的结果，过程用什么样的方案实现有两段式、一段式、世界模型。华为是GOD，它就是一般障碍物识别，感知Perception，现在大部分都是一段式，一个模型实现感知，包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头，导航地图信息等，它就直接输出了。”
目前博世正在积极推进无图方案的开发，计划在今年12月批产两段式端到端无图方案，明年年中批产一段式端到端方案，并最终在2026年实现基于世界模型的解决方案。
随着智驾技术的成熟，博世认为中低阶智驾将逐渐成为标准件，主机厂可能会选择与供应商合作，专注于终端用户体验的差异化。
博世作为Tier 1供应商，拥有强大的工程化能力和全球化布局，将在此趋势中占据有利位置。
三、高阶智驾走向“无图+端到端” 图云一体能否成为新思路
在刚刚结束的广州车展上，主流车企及供应商也都把宣传中心放在了端到端智驾的量产落地上。
不难看出随着高阶智驾技术的发展，以及”无图+端到端”的方案逐渐兴起，降本增效并实现量产成为了目前智驾研发企业的主旋律。
这种方案的核心是减少对高精地图的依赖，转而使用导航数据，并将其上云，从而帮助企业降本增效并快速迭代。
以前边所讲的博世为例，通过和腾讯的合作使其实现了高阶智能驾的快速落地，而在这其中，腾讯独有的图云结合或许成为了一个新的趋势。
腾讯的智驾云图是一个行业新尝试，它将自动驾驶地图数据全面云化，实现要素级、最快分钟级的在线更新，并通过多图层形态提供灵活的配置和管理。
▲博世中国高阶智驾解决方案
这种开放的合作模式有助于推动低成本、可量产的全民“端到端+无图”智驾方案的落地。
腾讯拥有图商资质，可以提供完整的数据合规服务，帮助博世平衡开发效率和合规性。
吴永桥强调：“腾讯提供了完整的一套服务，这是我们非常看重的。”
可以说这一点对于博世这样的外资Tier1来说至关重要，因为国家近年来对数据合规的监管越来越严格，腾讯的经验和资源可以帮助博世规避风险，确保开发过程顺利进行。
从博世的选择来看，企业构建自己的“冰山之下”能力时，”图云一体” 的模式可能成为一种行业趋势。
而在这样的量产过程中，双方也可谓是“强强联合”，腾讯智慧出行副总裁刘澍泉表示：“我们双方实际上是1+1大于2的合作，我提供更通用的技术，而博世在它的领域有很精深的理解，我们是一个相互配合的关系。”
总而言之，”无图+端到端” 方案的兴起，以及各类底座企业在云图方案的布局，都表明图云一体模式在自动驾驶领域具有重要的应用价值。它有助于降低企业成本、提高研发效率，并推动高阶智驾技术的普及。
结语：自动驾驶冰山之下有乾坤
在自动驾驶行业引人注目的成就背后，实际上隐藏着众多默默无闻的底层技术和企业，它们共同构成了支撑整个行业发展的基石。
与此同时，行业上也开始探讨图云一体的模式是否值得大力推广。
从博世等一些Tier1的表现来看，这可能会成为一种新的行业趋势。