im钱包下载视频教学|华为八爪鱼
作者： im钱包下载视频教学
2024-03-08 00:53:03
自动驾驶_Octopus_八爪鱼自动驾驶云服务_自动驾驶云服务-华为云
自动驾驶_Octopus_八爪鱼自动驾驶云服务_自动驾驶云服务-华为云
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华为八爪鱼自动驾驶云服务
华为八爪鱼自动驾驶云服务
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八爪鱼自动驾驶云服务 Octopus
面向车企、科技公司的全托管自动驾驶开发平台，具备自动驾驶工具链和汽车大模型能力，同时依托底层昇腾AI云服务高性能算力，帮助客户构建生态开放、安全合规、高性价比的自动驾驶数据闭环系统
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开箱即用
一站式自动驾驶开发平台，轻便灵活，大模型赋能客户快速开展自动驾驶业务
海量数据
支持PB级数据存储和亿级数据秒级检索
20w+仿真场景库
丰富的场景库，支持各类算法场景测试需求
日行千万公里
1000+并行仿真节点，满足日行千万公里仿真里程
为什么选择华为八爪鱼自动驾驶云服务
一站式，开箱即用，全托管
一站式，开箱即用，全托管
客户无需从零搭建一套复杂的自动驾驶大数据平台、AI平台、仿真平台、标注平台等多个工具平台，只需聚焦自动驾驶标注数据、算法、仿真场景等核心价值，快速开展自动驾驶业务，跟上瞬息多变的市场节奏
丰富的仿真场景库，助力自动驾驶开发验证全流程闭环
丰富的仿真场景库，助力自动驾驶开发验证全流程闭环
提供仿真场景库管理和分布式运行能力，覆盖大部分驾驶路况，提升自动驾驶安全性
提供并行仿真能力，能够利用云端资源快速回归仿真场景，提供上千个并行仿真节点，完成日行千万公里仿真里程
盘古大模型赋能自动驾驶，分钟级完成数据处理
盘古大模型赋能自动驾驶，分钟级完成数据处理
自动驾驶场景理解：代替人工打标签分类，万段视频片段分钟级处理完成
自动驾驶预标注：代替人工标注，支持2D/2.5D/3D自动标注，准确率超90%
自动驾驶多模态检索：支持以文搜图、以图搜图等多维检索能力，实现百万图片分钟级检索
自动驾驶场景生成：通过NeRF技术实现车型变换、车道变换、场景组合渲染等应用
稳定安全的底层算力，提供极致性价比
稳定安全的底层算力，提供极致性价比
全流程昇腾迁移工具链，典型自动驾驶感知算法适配昇腾，迁移周期<2周
GPU/昇腾双栈AI算力，支持万节点计算集群管理
统一资源调度，资源极致利用，综合分配率达90%
弹性调度、训练&推理融合调度，资源发放<30分钟
多应用场景全覆盖，自动驾驶平台助力业务成功
多应用场景全覆盖，自动驾驶平台助力业务成功
主机厂
提供自动驾驶工具链和大模型能力，帮助客户快速实现端到端数据闭环，释放量产加速度
科技公司
提供汽车大模型能力，并依托昇腾AI云服务保障高性能算力持续供应，帮助客户降本增效
政府
提供标注、仿真场景及评测平台，助力政府数据标注基地、云上仿真测试场建设
产业云&高校
赋能高校及产业，通过深入合作，培养标注、场景绘制、仿真模型制作、算法开发等人才
主机厂
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详解华为“八爪鱼”的六大关键特性 - 知乎
详解华为“八爪鱼”的六大关键特性 - 知乎切换模式写文章登录/注册详解华为“八爪鱼”的六大关键特性abcd【转摘】时间：2021-04-20 作者：综合报道昨日EDN详细报道了华为在上海国际车展前夕发布的五大新品（详情：《华为发布五大新品，包括鸿蒙OS智能座舱/4D成像雷达/AR-HUD/MDC810/华为八爪鱼等》），本文进一步分析华为这只“八爪鱼”到底有哪些特殊之处。“华为八爪鱼”指的是华为自动驾驶云服务HUAWEI Octopus，它是基于自动驾驶最核心的硬件：数据、高精地图、算法，构建一套数据驱动闭环的开放平台，旨在通过车云协同的能力封装、标注能力、升级的虚拟仿真和安全合规的一站式云服务，协助车企零基础构建自动驾驶开发能力，降低开发门槛。它与智能驾驶计算平台MDC、智能驾驶OS一起，发挥华为云+AI优势，共同组成车云协同的MDC智能驾驶平台，开放合作，促进智能驾驶快速发展。华为自动驾驶云服务为何取名“华为八爪鱼”？我们知道，八爪鱼被誉为海洋里的灵长类动物，它有一个聪明的大脑，学习能力强，进化程度高。这与今天自动驾驶开发落地所需要的核心能力非常相似：自动驾驶感知，需要持续学习，方能四通八达、无处不在。相较OTT云服务及传统工具，华为利用自身在云计算、车联网、人工智能等ICT技术的多年积累，通过构建一个统一的、面向自动驾驶全生命周期的全栈云平台。“华为八爪鱼"三大服务“八爪鱼”是一个按需获取的全栈云平台，服务覆盖自动驾驶数据、模型、训练、仿真、标注等全生命周期业务，向车企及开发者，提供了包括数据服务、训练服务、仿真服务在内的3大服务。数据服务：处理车载硬件平台上输出的传感器数据，回放雷达、摄像头等不同格式的数据；支持PB级海量存储、交互式大数据查询和海量数据治理。训练服务：管理和训练自动驾驶模型，不断在新的数据集和测试集上提升模型的准确度，持续提升自动驾驶安全系数。平台提供软硬件加速，能大幅缩短训练时间，提升训练效率。仿真服务：提供仿真、场景库管理、场景片段、评测系统等应用工具，确保自动驾驶模型合规、安全、可度量、质量达标，快速集成到版本中。"华为八爪鱼"的六大关键特性：1、业界领先的自动标注能力“华为八爪鱼” 自动驾驶开放平台团队和华为诺亚实验室打造联合团队，持续攻关，感知算法精度已经达到业界领先水平，解决了复杂场景或远端目标的漏检、错检等业界难题，并在多个自动驾驶国际公开数据集测试挑战中获得领先的名次。以3D点云目标检测为例，华为融合了激光雷达和摄像机等不同传感器提取的多种信息，同时采用对多视角、多时序数据融合的方式提取目标特征，通过多层卷积网络迭代，融合不同特征，最终实现了对3D点云目标的精准识别和检测。再结合云端强大算力，可以将这种超大模型的训练效率提升10倍以上，进而提高车端感知模型的迭代速度。2、云和MDC协同的难例场景智能筛选通过云和车载计算平台MDC协同，可以实现难例场景的智能筛选，解决智能化分析检测算法的性能瓶颈，有针对性的收集车端和云端数据，发掘数据中的难例（Corner case）, 极大的缓解长尾问题（Long tail problem）。开发者向云端上传期望搜集的难例图片，云端会把难例搜集规则下发给车辆，车辆则会检测摄像机捕捉到的实时数据流，找到类似的难例场景，截取相应图片并回传到云端，形成特定场景的难例数据集。这种方式可以减少90%的上云数据，并节省70%的数据集构建时间。3、一站式自动驾驶DevOps服务“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台提供了云端一站式仿真评测工具链，实现自动驾驶领域的DevOps，从代码仓库接入、版本管理，到仿真、评测，实现了完整的自动化闭环。通过大规模并发仿真，达到规控算法迭代速度的量级提升，可实现虚拟仿真测试里程日行千万公里。这种高效的模式，将规控算法评测周期从原来的天级缩短到了小时级，整个算法的迭代周期也从周级缩短到了天级。4、与高精地图结合，实现真实场景数字孪生和虚实混合仿真规控算法开发迭代过程中最耗时的是测试验证。一方面，自动驾驶车辆需要天文数字级的里程测试来验证，而另一方面，测试场景的构建又成为了这一环节最大的难点。虚拟仿真是提高自动驾驶验证效率的有效手段，但它对场景库的多样性及虚拟仿真的真实感要求非常高。“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台可以将采集的典型路段转换成仿真场景，并与高精地图相结合，实现真实场景数字孪生。这种方式可以实现95%以上的场景还原能力，能有效帮助开发者快速模拟周边车辆，实现分钟级的场景构建，并有效验证复杂的城市交通场景，支撑SIL（软件在环）验证。“华为八爪鱼”的虚实混合仿真，通过结合真实车辆和虚拟场景，实现了线上线下协同，通过在云端构建测试场景，再将仿真测试场景加载到车端运行，从而在空旷的道路或场地模拟出各种需要的虚拟场景、危险场景，比如跟车、行人横穿、非机动车CUT-IN、避让静态障碍物等各种场景，以测试验证自动驾驶算法、实车的车辆动力学性能，以及驾乘体验。极大地加速了VIL测试的效率与质量。5、预置海量数据集和场景库“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台可提供50多类、120多万张、超过2000多万对象的标注数据集。并且这些数据还会月度迭代，逐步增长。结合高效的标注工具，以及智能预标注算法，可以帮助自动驾驶开发者构建完整的数据采集、处理、自动化标注、难例挖掘、生成增量数据集等感知算法快速迭代能力。此外，“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台构建了20多万仿真场景库，支持场景库泛化能力，并且可以通过真实场景数字孪生和虚实混合仿真帮助自动驾驶开发者快速构建高还原度的仿真场景，大幅提升了仿真测试的效率。6、云管端芯协同，车云无缝对接HUAWEI Octopus天然支持无缝对接MDC（移动数据中心）等车端硬件平台和ADAS系统，实现车云协同。据称，华为未来还将把高精地图、5G及V2X技术、更多的AI算法、仿真场景等能力集成到“华为八爪鱼”中去，携手更多的车企和开发者，加速智能驾驶快速商用，共同迈向智能网联汽车新时代。发布于 2021-04-20 18:46华为云华为自动驾驶赞同 31 条评论分享喜欢收藏申请
HUAWEI Octopus 自动驾驶云服务-华为云
HUAWEI Octopus 自动驾驶云服务-华为云
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应用场景
数据服务
训练服务
仿真服务
数据服务Octopus数据服务提供对自动驾驶车辆采集的原始数据进行自动化处理，方便开发人员数据管理、KPI统计和问题点回放定位，并通过标注平台进行新的训练数据集加工。
数据存储
PB级海量数据存储，支持OBS数据导入和硬盘快递
流水线数据处理
数据处理流水线自动完成RosBag数据解析、回放转码、统计分析等功能
数据总览
接管大屏和数据总览大屏支持快速一栏车队的数据和轨迹概况
数据回放
数据回放支持查看路测过程中的各路传感器数据详细图像信息
标注平台
在线标注提供人工标注和部分预置自动化标注能力，提升标注效率
数据管理
支持Pascal VOC等业界主要数据集的生成、导入和管理
训练服务Octopus训练服务提供在线的算法管理和模型训练，方便开发者专注于核心算法开发，无需过多关注底层资源。
训练任务
支持多种AI框架，硬件加速模型训练
算法管理
预置部分目标检测开源算法，快速上手模型训练
模型管理
预置部分模型用于常见物体如乘用车、行人、大巴车、车道线、红绿灯、可行驶区域等
算法迭代
持续迭代标注算法，生成高质量感知算法训练数据集
模型评估
自定义多维度模型评估，持续优化模型精度
仿真服务Octopus仿真服务提供在线的决策及规控算法管理和仿真测试工具，满足复杂道路交通环境下的车辆仿真测试需求。
仿真场景
预置20000个仿真场景库，涵盖智能驾驶、主动安全、危险场景等，覆盖大部分路况
在线仿真
云上大规模并行仿真，提升迭代速度
任务管理
决策及规控算法仿真测试验证，降低实车测试成本和风险
仿真算法
一键生成仿真算法和场景的综合评估结果
关键能力
标注平台
提供车道线、红绿灯、可行驶区域、障碍物等目标检测模型，极大提升标注效率
同时支持2D图片和3D点云的在线标注
模型训练
软硬件加速提供强大算力支持
持续迭代标注算法，生成高质量感知算法训练数据集
并行仿真
预置20000个仿真场景库，涵盖智能驾驶、主动安全、危险场景等六大场景实例
决策及规控算法回归测试，云上大规模并行仿真
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华为八爪鱼自动驾驶云 - 知乎
华为八爪鱼自动驾驶云 - 知乎切换模式写文章登录/注册华为八爪鱼自动驾驶云吴建明wujianmingAI芯片，自动驾驶与计算机视觉专家华为八爪鱼自动驾驶云2019年10月世界智能网联汽车大会上，华为轮值董事长徐直军做了主题演讲，阐述了华为智能汽车业务战略，描绘了智能汽车解决方案的五大业务板块：智能网联、智能驾驶、智能座舱、智能电动、云服务，而华为自动驾驶云服务就位于金字塔的塔尖。本文参考链接：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1660135510834912717&wfr=spider&for=pchttps://zhuanlan.zhihu.com/p/366032779https://www.huawei.com/cn/technology-insights/publications/winwin/36/huawei-octopushttps://zhuanlan.zhihu.com/p/366424176https://www.ednchina.com/news/a6755.htmlhttps://t.cj.sina.com.cn/articles/view/5850914589/15cbddf1d00100qjn3?from=tech&subch=otech华为自动驾驶云服务，称为HUAWEI Octopus（华为八爪鱼），与华为MDC智能驾驶计算平台、智能驾驶OS一起，共同组成了车云协同的智能驾驶平台，可以有效帮助车企和开发者快速开发出自动驾驶应用，助力自动驾驶快速商用落地。面对海量的数据处理，华为八爪鱼平台具备PB级别海量存储和亿级数据秒级检索，自动化标注功能，节省70%人力。除了内置超过1万个仿真场景，覆盖智能驾驶、主动安全、危险场景等六大场景，华为八爪鱼支持将路测数据场景转换为仿真场景。可同时并发超过3000实例用于海量仿真任务，每日虚拟测试里程可超过500万公里。华为八爪鱼支持全托管，开箱即用，全生命周期管理，用户无需从零搭建一套复杂的自动驾驶系统，从而能聚焦于核心价值（算法和数据标注），快速开展自动驾驶业务。“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台正式发布华为中国发布消息，2021上海国际车展前一天，在“专新致智”华为智能汽车解决方案新品发布会上，华为智能车云服务产品部总经理廖振钦正式对外发布了“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台，围绕自动驾驶开发最关键的四大要素——硬件、数据、算法和高精地图，构建一套以数据为核心，驱动自动驾驶闭环迭代的开放平台，旨在通过车云协同的能力封装、业内领先的标注能力、升级的虚拟仿真，以及安全合规的一站式云服务，协助车企“0”基础构建自动驾驶开发能力，降低开发门槛，提升开发效率。廖振钦表示：“这个平台有三个能力：首先把硬件、数据、算法解耦，实现了车云协同。平台既可以支持华为MDC，也可以支持其它主流的异构硬件。高精地图也是解耦的，支持NDS、OpenDrive等多种主流标准；第二，将沉淀积累的平台能力开放出来，通过预置的2000万框标注数据集、20万仿真场景库、完整工具链和标注算法，以及场景数字孪生、虚实混合仿真、日行千万公里的大规模并行仿真等服务，实现了自动驾驶的0基础开发，真正做到了开箱即用；第三，云服务是完全安全合规的。”智能车云服务CTO 喻杰博士介绍了“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台的架构和核心亮点。该平台全面覆盖了自动驾驶开发的各个阶段，并且作为一个开放平台，可以支持丰富的API及数据接口，允许合作伙伴进行二次开发。随后喻杰博士阐述了华为是如何提升感知模型精度，并达到业界领先水平；如何通过模型适配、感知协同，实现了数据与算法在云端与车端之间的高效闭环；以及如何将整个开发流程纳入DevOps，加速规控算法的仿真测试和迭代优化。华为同时发布了高精地图云服务最新的能力及路标，将在精度、广度、鲜度全方面满足各车企自动驾驶商用化的要求。廖振钦表示“高精地图是自动驾驶中的重要元素。华为已经拥有了导航电子地图制作甲级测绘资质，具备完整的高精地图采集和制图能力，所以有信心能支持真正的商用化。”华为计划完成全国高快速路与北上广深的高精地图，往后持续扩大覆盖范围，2023年覆盖20多个主要城市。考虑到中国幅员辽阔、城市众多，华为正与广泛的图商合作，形成高精地图产业合力，共同绘制一张完整的、高质量的中国动态高精地图。华为发布五大新品：华为八爪鱼、4D 成像雷达、AR-HUD、MDC810和鸿蒙集成在2021年上海国际车展前夕，华为发布了包括4D成像雷达、AR-HUD、MDC810在内的新一代智能零部件和解决方案。2020年10月底，华为发布了HI品牌。该品牌专注于与华为Inside模式的汽车公司进行深度合作，打造智能汽车。华为发布了新一代4D成像雷达、AR-HUD、MDC810等部件和解决方案。HarmonyOS集成华为的智能驾驶舱解决方案专注于计算平台。这包括HarmonyOS车辆操作系统和核心服务、显示平台以及软硬件生态系统。帮助汽车制造商、一级供应商和应用程序合作伙伴开发满足用户需求的服务和功能。同时，华为的硬件技术关注改善用户体验。具有独立NPU的麒麟汽车模块可以完成复杂的端到端处理。华为AR-HUD华为AR-HUD的体积只有10L，可以根据用户眼睛的位置调整投影区域。汽车可以使用普通挡风玻璃，视角达到13°x 5°。即使从7.5米远的地方也能看到更多的内容。70英寸的框架，让用户身临其境的视觉体验和驾驶安全辅助。华为4D成像雷达华为高分辨率4D成像雷达采用大尺寸12T24R天线阵(12个发射通道和24个接收通道)。比传统的毫米波雷达3T4R天线配置高出24倍。此外，在接收通道上的效率比业界典型的成像雷达高出50%。4D成像雷达继承了传统毫米波雷达优异的距离和速度测量能力。但是，小雨、小雪并不影响可操作性。具有独特的非视距目标检测能力的优点。同时，大大提高了目标检测的分辨率。发展了4D高密度点类云激光雷达，具有环境表征、成分、定位等功能。华为声称，4D成像雷达将成为下一个必须拥有的“武器”。再加上96线中长距激光雷达和高清摄像头，将使高端自动驾驶成为可能。华为MDC810热管理系统(TMS)华为MDC坚持基于平台的标准化理念。MDC 810大批量生产，具有400个top的密集计算能力，满足ASIL D功能安全要求。配备智能驾驶平台软件MDC Core(包括智能驾驶操作系统AOS、VOS)，拥有完整的工具链，可满足拥堵及后续需求。对于高级自动驾驶应用场景，如TJP、高速巡航(HWP)和自动停车(AVP)，首款安装在ARCFOX Alpha S上批量生产的。华为八爪鱼“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台基于自动驾驶数据、高精度地图和算法等核心硬件。构建了一个数据驱动的闭环开放平台，旨在对车云协作的能力进行封装、标记和升级。虚拟仿真、安全合规一站式云服务，帮助汽车企业零基础构建自动驾驶开发能力，降低开发门槛。何为八爪鱼？自动驾驶汽车需要持续地学习，基于计算机视觉的感知系统，要学习高速场景、城市场景、各国交通标识、偏僻乡村、深山……等各种场景，进行fine tuning训练，以提高感知算法的准确率和置信度。自动驾驶云服务要能够支持任何特定物理区域的训练接入。八爪鱼依靠丰富灵敏的感知触角、不断学习的聪明大脑，实现四通八达、无处不在。揭秘“华为八爪鱼”，自动驾驶云服务加速智能汽车时代到来通过构建面向自动驾驶全生命周期的全栈云平台，华为可以向车企和开发者提供3大服务、5个能力以及一站式体验，让自动驾驶开发变得更智能、更高效、更便捷，助力车企与开发者快速开发和使用自动驾驶。从科幻电影中的酷炫情节到今天无人车在园区中来去自如，自动驾驶技术前进的步伐越来越快，正在逐步进入人们的生活，改变着其中非常重要的一部分——“爱车”。在5G、人工智能、云计算和大数据等新ICT技术的使能下，汽车，正在成为一种新的移动智能终端。自动驾驶是汽车“新四化”（智能化、网联化、电动化、共享化）的核心，集中运用了计算机、人工智能、融合传感、通信、云计算、高精地图以及自动控制等多学科综合技术，被视为现代科技皇冠上的明珠。2020年2月10日，国家发改委、工业和信息化部等11个部委联合印发了《智能汽车创新发展战略》，提出了“到2025年，实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产，实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用”的目标。各大车企与检测机构正急迫需要突破自动驾驶的关键基础技术、完善测试评价体系，构建“人-车-路-云”协同的自动驾驶系统。2019年10月22日，在世界智能网联汽车大会上，华为轮值董事长徐直军发表主题演讲，阐述了华为的智能汽车业务战略，描绘了智能汽车解决方案的5大业务板块：智能网联、智能驾驶、智能座舱、智能电动、云服务，华为自动驾驶云服务就位于金字塔的塔尖。华为自动驾驶云服务，称为HUAWEI Octopus（华为八爪鱼），与华为MDC智能驾驶计算平台和智能驾驶OS一起，共同组成了车云协同的智能驾驶平台，可以有效帮助车企和开发者快速开发出自动驾驶应用，助力自动驾驶快速商用落地。2020年1月9日，Huawei Octopus在湖南省长沙市湘江新区正式上线，将有效降低湘江新区自动驾驶领域研发企业的门槛，促进更多企业、机构和学校积极投入自动驾驶与智能网联潮流，带动这一前瞻产业在当地的蓬勃发展，助力湘江新区打造智能网联产业的生态聚集新高地。华为自动驾驶云服务为何取名“华为八爪鱼”？八爪鱼被誉为海洋里的灵长类动物，有一个聪明的大脑，学习能力强且进化程度高。这与如今自动驾驶开发落地所需要的核心能力非常相似——超强的自动驾驶感知，需要持续学习方能四通八达、无处不在。传统汽车通常在一个国家生产，只要通过区域检测机构的认证，就能在该区域内的任何地方行驶。区域内的不同场景是依靠人的驾驶技术来适应的。但智能网联汽车不同，自动驾驶行为无法再像传统汽车那样依靠人的驾驶进行判断，更多需要依靠算法的帮助。由于在出厂前无法穷尽各种行驶场景，自动驾驶汽车需要持续学习，基于计算机视觉的感知系统，学习高速公路、城市街道、偏僻乡村和深山隧道等各种场景以及各国的交通标识，进行fine tuning训练，提高感知算法的准确率和置信度。自动驾驶云服务需要能支持任何特定物理区域的训练接入。“华为八爪鱼”就如同海洋中的八爪鱼一般，依靠其丰富灵敏的感知触角、不断学习的聪明大脑，可以有效支持任何特定物理区域的训练接入，实现四通八达、无处不在。打造自动驾驶全生命周期的全栈平台华为利用自身在云计算、车联网和人工智能等新ICT技术领域的积累，通过构建一个统一的、面向自动驾驶全生命周期的全栈云平台，可以向车企和开发者提供3大服务、5个能力以及一站式体验，降低自动驾驶的开发门槛，让自动驾驶开发变得更智能、更高效、更便捷，助力车企与开发者快速开发和使用自动驾驶。自动驾驶的快速开发使用与功能迭代是车企在未来竞争中率先赢得市场的关键，但在此过程中，车企和开发者也将面临如下挑战：· 需要处理的数据量大且成本高，单车会产生1.3PB/月的数据以及80万张/天的待标注图片，如何才能快速地获取数据和高效地处理数据？· 从训练和仿真来看，单车预计需要累积里程100+亿公里，这将耗费大量的人力、算力和时间，如何才能加快训练效率、输出更多场景、达到更高准确率，从而助力产品快速上市？· 仿真是确保自动驾驶持续提升安全性的关键，如何才能支持更丰富的场景快速完成仿真测试，持续优化算法？· 如何实现大数据和AI能力的统一构建，以及高效的运营管理？“华为八爪鱼”是一个按需获取的全栈云平台，服务覆盖自动驾驶数据、模型、训练、仿真和标注等全生命周期业务。向车企和开发者提供了包括数据服务、训练服务和仿真服务在内的3大服务。· 数据服务：可处理车载硬件平台上输出的传感器数据，支持回放雷达、摄像头等不同格式的数据；同时支持PB级海量存储、交互式大数据查询和海量数据治理。· 训练服务：可管理和训练自动驾驶模型，不断在新的数据集和测试集上提升模型的准确度，持续提升自动驾驶的安全系数；同时平台提供软/硬件加速，能大幅缩短训练时间、提升训练效率。· 仿真服务：可提供仿真、场景库管理、场景片段和评测系统等应用工具，确保自动驾驶模型合规、安全、可度量且质量达标，以便能快速集成到版本中；同时支持检测机构快速建立自动驾驶评测系统。此外，“华为八爪鱼”具备如下5大能力，以芯片与平台为核心，让自动驾驶开发更智能、更高效、更便捷。· 第一，面对海量的数据处理，平台具备PB级海量存储和亿级数据秒级检索能力，以及自动化标注功能，在公开数据集训练上已达到领先准确度，这将加速数据处理的闭环，帮助节省70%人力。· 第二，模型训练和调试需要大量GPU资源，华为昇腾910 AI芯片和MindSpore AI框架将大幅提升训练效率。如在典型的ResNet50网络训练中，Altas900集群与主流训练GPU相比，实现了接近2倍的训练速度提升。在超强算力加持下，自动数据挖掘功能结合预置丰富场景生成规则，将为仿真提供更多有意义的场景，如接管、前车插入和数据丢帧。场景一：自动驾驶算法需要不断挖掘场景、不断学习与调优。如无人车在十字路口左转时，出现车辆前插而导致接管，当系统挖掘出这一场景后，会转换成仿真供算法调优，同时系统会就调优效果进行比较，以供算法持续优化。· 第三，除内置10000+仿真场景，覆盖智能驾驶、主动安全和危险场景等6大场景，还支持将路测数据场景转换为仿真场景，让场景更丰富。可同时并发3000+实例用于海量仿真任务，每日虚拟测试里程可超过500万公里。场景二：自动驾驶算法的评测需要大量丰富的场景库，例如自然场景、危险场景和事故场景等，评测方根据测评要求制定测试方案，提供场景库和测试服务。评测过程中，为提高效率，评测方可提供场景并行评测，以快速输出测评结果；针对未通过的场景，可单独回放，详细了解测试过程和相关数据。· 第四，全托管，开箱即用，全生命周期管理，用户无需从零搭建一套复杂的自动驾驶系统，聚焦于核心价值（算法和数据标注），快速开展自动驾驶业务。· 第五，HUAWEI Octopus天然支持无缝对接MDC（移动数据中心）等车端硬件平台，实现车云协同。共同迈向智能网联汽车新时代自2019年4月正式发布以来，华为自动驾驶云服务已逐步得到车企和开发者的广泛认同，目前已在湖南长沙湘江智能网联示范区等项目中实现商业落地，面向区域内的生态企业提供服务，帮助车企和开发者快速开发自动驾驶应用，与国内外客户和合作伙伴逐步展开自动驾驶评测等合作。未来，华为还将把高精地图、5G和V2X技术、更多的AI算法和仿真场景等能力集成到“华为八爪鱼”中去，携手更多的车企、开发者和检测机构等，加速智能驾驶技术的快速商用，共同迈向智能网联汽车新时代。详解华为“八爪鱼”的六大关键特性“华为八爪鱼”指的是华为自动驾驶云服务HUAWEI Octopus，基于自动驾驶最核心的硬件：数据、高精地图、算法，构建一套数据驱动闭环的开放平台，旨在通过车云协同的能力封装、标注能力、升级的虚拟仿真和安全合规的一站式云服务，协助车企零基础构建自动驾驶开发能力，降低开发门槛。与智能驾驶计算平台MDC、智能驾驶OS一起，发挥华为云+AI优势，共同组成车云协同的MDC智能驾驶平台，开放合作，促进智能驾驶快速发展。华为自动驾驶云服务为何取名“华为八爪鱼”？知道，八爪鱼被誉为海洋里的灵长类动物，有一个聪明的大脑，学习能力强，进化程度高。这与今天自动驾驶开发落地所需要的核心能力非常相似：自动驾驶感知，需要持续学习，方能四通八达、无处不在。相较OTT云服务及传统工具，华为利用自身在云计算、车联网、人工智能等ICT技术的多年积累，通过构建一个统一的、面向自动驾驶全生命周期的全栈云平台。“华为八爪鱼"三大服务“八爪鱼”是一个按需获取的全栈云平台，服务覆盖自动驾驶数据、模型、训练、仿真、标注等全生命周期业务，向车企及开发者，提供了包括数据服务、训练服务、仿真服务在内的3大服务。1. 数据服务：处理车载硬件平台上输出的传感器数据，回放雷达、摄像头等不同格式的数据；支持PB级海量存储、交互式大数据查询和海量数据治理。2. 训练服务：管理和训练自动驾驶模型，不断在新的数据集和测试集上提升模型的准确度，持续提升自动驾驶安全系数。平台提供软硬件加速，能大幅缩短训练时间，提升训练效率。3. 仿真服务：提供仿真、场景库管理、场景片段、评测系统等应用工具，确保自动驾驶模型合规、安全、可度量、质量达标，快速集成到版本中。"华为八爪鱼"的六大关键特性：1、业界领先的自动标注能力“华为八爪鱼” 自动驾驶开放平台团队和华为诺亚实验室打造联合团队，持续攻关，感知算法精度已经达到业界领先水平，解决了复杂场景或远端目标的漏检、错检等业界难题，并在多个自动驾驶国际公开数据集测试挑战中获得领先的名次。以3D点云目标检测为例，华为融合了激光雷达和摄像机等不同传感器提取的多种信息，同时采用对多视角、多时序数据融合的方式提取目标特征，通过多层卷积网络迭代，融合不同特征，最终实现了对3D点云目标的精准识别和检测。结合云端强大算力，可以将这种超大模型的训练效率提升10倍以上，提高车端感知模型的迭代速度。2、云和MDC协同的难例场景智能筛选通过云和车载计算平台MDC协同，可以实现难例场景的智能筛选，解决智能化分析检测算法的性能瓶颈，有针对性的收集车端和云端数据，发掘数据中的难例（Corner case）, 极大的缓解长尾问题（Long tail problem）。开发者向云端上传期望搜集的难例图片，云端会把难例搜集规则下发给车辆，车辆则会检测摄像机捕捉到的实时数据流，找到类似的难例场景，截取相应图片并回传到云端，形成特定场景的难例数据集。这种方式可以减少90%的上云数据，节省70%的数据集构建时间。3、一站式自动驾驶DevOps服务“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台提供了云端一站式仿真评测工具链，实现自动驾驶领域的DevOps，从代码仓库接入、版本管理，到仿真、评测，实现了完整的自动化闭环。通过大规模并发仿真，达到规控算法迭代速度的量级提升，可实现虚拟仿真测试里程日行千万公里。这种高效的模式，将规控算法评测周期，从原来的天级缩短到了小时级，整个算法的迭代周期，从周级缩短到了天级。4、与高精地图结合，实现真实场景数字孪生和虚实混合仿真规控算法开发迭代过程中最耗时的是测试验证。一方面，自动驾驶车辆需要天文数字级的里程测试来验证，另一方面，测试场景的构建成为了这一环节最大的难点。虚拟仿真是提高自动驾驶验证效率的有效手段，但对场景库的多样性及虚拟仿真的真实感要求非常高。“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台可以将采集的典型路段转换成仿真场景，并与高精地图相结合，实现真实场景数字孪生。这种方式可以实现95%以上的场景还原能力，能有效帮助开发者快速模拟周边车辆，实现分钟级的场景构建，有效验证复杂的城市交通场景，支撑SIL（软件在环）验证。“华为八爪鱼”的虚实混合仿真，通过结合真实车辆和虚拟场景，实现了线上线下协同，通过在云端构建测试场景，将仿真测试场景加载到车端运行，从而在空旷的道路或场地模拟出各种需要的虚拟场景、危险场景，比如跟车、行人横穿、非机动车CUT-IN、避让静态障碍物等各种场景，测试验证自动驾驶算法、实车的车辆动力学性能，以及驾乘体验。极大地加速了VIL测试的效率与质量。5、预置海量数据集和场景库“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台可提供50多类、120多万张、超过2000多万对象的标注数据集。这些数据会月度迭代，逐步增长。结合高效的标注工具，以及智能预标注算法，可以帮助自动驾驶开发者构建完整的数据采集、处理、自动化标注、难例挖掘、生成增量数据集等感知算法快速迭代能力。此外，“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台构建了20多万仿真场景库，支持场景库泛化能力，可以通过真实场景数字孪生和虚实混合仿真，帮助自动驾驶开发者快速构建高还原度的仿真场景，大幅提升了仿真测试的效率。6、云管端芯协同，车云无缝对接HUAWEI Octopus天然支持无缝对接MDC（移动数据中心）等车端硬件平台和ADAS系统，实现车云协同。据称，华为未来还将把高精地图、5G及V2X技术、更多的AI算法、仿真场景等能力集成到“华为八爪鱼”中去，携手更多的车企和开发者，加速智能驾驶快速商用，共同迈向智能网联汽车新时代。华为发布五大新品，包括鸿蒙OS智能座舱/4D成像雷达/AR-HUD/MDC810/华为八爪鱼等在2021上海国际车展前夕，华为重磅发布了包括4D成像雷达、AR-HUD、MDC810在内的新一代智能化部件和解决方案。2020年10月底，华为发布了HI品牌，作为智能汽车增量部件供应商，华为以Huawei Inside创新模式与车企深度合作，打造精品智能汽车，包括1个全新的智能汽车数字化架构和5大智能系统，智能驾驶、智能座舱、智能电动、智能网联和智能车云服务，以及30多个智能化部件。在2021上海国际车展前夕，华为重磅发布了包括4D成像雷达、AR-HUD、MDC810在内的新一代智能化部件和解决方案。HarmonyOS车机操作系统华为智能座舱解决方案聚焦于计算平台、HarmonyOS车机操作系统及核心服务、显示平台和软硬件生态，通过开放、使能，帮助车企、一级供应商和应用伙伴开发满足用户需求和体验的服务与功能。同时通过黑科技的使用，不断提升用户体验。比如具备独立NPU，能做端侧复杂处理的麒麟车机模组；能够还原色彩本色，体验丝滑触控的车载智慧屏，让用户时刻体验最新科技带来的乘驾乐趣；体积更小、视野更大、高清显示的AR-HUD。激光技术领域的长期积累及AR引擎等黑科技，华为打造了小身材、高性能的AR-HUD。体积只有10L，会根据用户眼睛位置调整投影区域，因此普通风挡即可使用；可视角达到13°x 5°，能够展现更多内容；同时，能够在7.5米的距离上具备70寸大小的画幅，拥有高清画质，让用户体验到AR-HUD带来的沉浸式视觉体验和驾驶安全辅助。高分辨4D成像雷达华为高分辨4D成像雷达采用12T24R大天线阵列（12个发射通道，24接收通道），比常规毫米波雷达3T4R的天线配置，整整提升了24倍，比业界典型成像雷达多50%接收通道，这是当前可量产的最大阵列成像雷达。4D成像雷达在继承传统毫米波雷达极佳测距测速能力，不受光线和雨雪天气影响，以及非视距遮挡目标的独特探测能力优势的同时，大幅提升分辨率，目标检测的置信度和检测范围，同时进化出像激光雷达一样的4D高密度点云，可带来丰富的感知增强应用，如环境刻画，构图，定位等，可通过多雷达的点云级融合，更好实现车周的360°检测，从而满足全目标，全覆盖，多工况，全天候的感知要求。4D成像雷达将成为下一个必备武器，和高线数激光雷达、高清摄像头一起，使能高阶自动驾驶。最大算力智能驾驶计算平台华为MDC 810当前，智能驾驶产业节奏加快，到了量产冲刺阶段。华为MDC坚持平台化标准化理念，通过持续资源投入与研发创新，突破硬件工程、软件工程及安全工程等量产难题。华为MDC，为业界打造最强的专业智能驾驶计算平台，加速智能驾驶汽车量产落地。本次发布的MDC 810，是业界目前最大算力的智能驾驶计算平台，稠密算力高达400 TOPS，达到ASIL D功能安全要求，搭载智能驾驶平台软件MDC Core（含智能驾驶操作系统AOS、VOS），配套完善工具链，可满足拥堵跟车(TJP)、高速巡航(HWP)、自动泊车(AVP)等高级别自动驾驶应用场景所需。作为智能驾驶产业的重要参与者与推动者，华为MDC一直秉承“平台化标准化”的开放发展战略，积极与产业界的传感器、执行器、应用算法等生态合作伙伴深入合作，打造传感器生态圈、执行器生态圈以及智能驾驶软件应用生态圈。华为MDC通过开放的计算平台，聚众智成合力，携手伙伴一起加速智能驾驶产业生态的构建，迈入智能驾驶量产新阶段。基于“华为八爪鱼”构建自动驾驶开放平台“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台，基于自动驾驶最核心的硬件：数据、高精地图、算法，构建一套数据驱动闭环的开放平台，旨在通过车云协同的能力封装、业内领先的标注能力，升级的虚拟仿真，安全合规的一站式云服务，协助车企零基础构建自动驾驶开发能力，降低开发门槛，提升开发效率。上云是自动驾驶从开发到商用的必由之路。要确保车辆在各个地区都能就近接入云端，轻松解决商用化面临的覆盖、安全、弹性扩展的问题。随着数据量的增大，开发者将不再为了机房专线，升级扩容伤脑筋，精力都放在核心算法开发上。高精地图是自动驾驶中的重要元素，华为正式对外发布最新的高精地图云服务能力及路标。华为已经拥有导航电子地图制作甲级测绘资质，及完整的高精地图采集和制图能力。打造智能化、集成化热管理系统TMS华为TMS通过一体化设计的极简架构、部件和控制集成等创新技术，可以在满足舒适性前提下将热泵工作温度由业界的-10℃降低至-18℃，将新能源车续航提升20%，同时通过个性化应用提升用户体验，助力车企打造能效最优、体验最优的热系统。在汽车电动化的浪潮，汽车热管理系统变得愈来愈重要。大多数新能源车热系统采用能效较低的PTC制热方案，在冬季低温情况下续航里程会降低30%~40%。因此，更加高效节能的热泵系统（能效比为PTC的2倍以上），已经成为下一代热管理技术方向。根据相关机构预测，2020年至2025年期间，热泵渗透率将会增长三倍以上。传统热泵方案系统复杂、管路众多，环境适应性差（在-10℃以下无法使用），智能化程度低（标定等工作依靠人工），严重影响了热泵系统的效率和应用。华为历经四年时间研究与开发，推出了业界集成度最高的智能汽车热管理解决方案。华为TMS通过一体化设计、部件和控制两个集成，可以实现环境适应性、标定效率、用户体验三大提升。 参考链接：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1660135510834912717&wfr=spider&for=pchttps://zhuanlan.zhihu.com/p/366032779https://www.huawei.com/cn/technology-insights/publications/winwin/36/huawei-octopushttps://zhuanlan.zhihu.com/p/366424176https://www.ednchina.com/news/a6755.htmlhttps://t.cj.sina.com.cn/articles/view/5850914589/15cbddf1d00100qjn3?from=tech&subch=otech发布于 2021-11-23 06:08自动驾驶华为八爪鱼采集器赞同 8添加评论分享喜欢收藏申请
自动驾驶开发者利器：华为云自动驾驶云服务Octopus亮相上海车展 - 华为
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自动驾驶开发者利器：华为云自动驾驶云服务Octopus亮相上海车展
2019年04月18日
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[中国，上海，2019年4月18日] 4月16日-25日上海国际汽车工业展览会期间，华为云自动驾驶云服务Octopus（八爪鱼）首次亮相。该服务基于华为云，提供自动驾驶数据、训练以及仿真三大子服务，助力车企开发者快速开发自动驾驶产品，共同探索智能网联汽车时代。
人工智能让汽车行业焕发新的活力，自动驾驶技术的深度应用则将为汽车行业带来新的发展契机。华为云自动驾驶云服务Octopus包含自动驾驶数据、训练和仿真三大子服务，覆盖自动驾驶数据、模型、训练、仿真、标注等全生命周期业务，将有力提升企业的自动驾驶产品开发效率。
数据服务：处理车载硬件平台上输出的传感器数据，回放雷达、摄像头等不同格式的数据；支持PB级海量存储、交互式大数据查询和海量数据治理。
训练服务：管理和训练自动驾驶模型，不断在新的数据集和测试集上提升模型的准确度，持续提升自动驾驶安全系数。平台提供软硬件加速，能大幅缩短训练时间，提升训练效率。
仿真服务：在数据服务和训练服务的基础上，提供仿真、场景库管理、场景片段、评测系统等应用工具，确保自动驾驶模型合规、安全、可度量、质量达标，快速集成到ADAS版本中。
六大优势解决自动驾驶痛点
自动驾驶行业的关键技术对自动驾驶汽车的量产，以及相关领域的研究起着关键作用。Octopus具备六大优势，可助力车企从多角度突破自动驾驶业务发展的瓶颈。
▶全托管：开箱即用，用户无需从零搭建一套复杂的自动驾驶系统，从而能聚焦于核心价值（自动驾驶算法和数据标注），快速开展自动驾驶业务，跟上瞬息万变的市场节奏。
▶支持海量数据：路测车预计每天产生64TB数据，平台可支持PB级数据量存储和亿级数据秒级检索。
▶软硬件加速：模型训练和仿真需要使用大量GPU资源，平台提供大算力满足每天百万公里仿真测试和模型训练；同时，华为自研昇腾AI芯片和AI框架能大幅提升训练效率。
▶自动化标注：路测车每天需标注近百万张图片，自动化标注功能可节省70%以上的人力成本。
▶仿真场景：合计提供2万多个仿真场景，智能驾驶、主动安全、危险场景等六大场景覆盖大部分驾驶路况。
▶车云无缝对接：Octopus天然支持无缝对接MDC（移动数据中心）等车端硬件平台和ADAS系统，实现车云协同。
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深度揭密：华为自动驾驶云服务，一只八爪鱼的前世今生_腾讯新闻
深度揭密：华为自动驾驶云服务，一只八爪鱼的前世今生_腾讯新闻
深度揭密：华为自动驾驶云服务，一只八爪鱼的前世今生
2019年10月22日世界智能网联汽车大会上，华为轮值董事长徐直军发表主题演讲，全面阐述华为智能汽车业务战略：华为不造车，聚焦ICT技术，成为面向智能网联汽车的增量部件供应商，帮助车企“造好”车，造“好车”。
大会现场，我们用金字塔图描绘了智能汽车解决方案的五大业务板块：智能网联、智能驾驶、智能座舱、智能电动、云服务，而自动驾驶云服务HUAWEI Octopus就位于这张金字塔图的塔尖。今天，小编就带大家深度探索这只华为八爪鱼的前世今生。
HUAWEI Octopus指华为自动驾驶云服务，对应的中文意思是“华为八爪鱼”，它与智能驾驶计算平台MDC、智能驾驶OS一起，发挥华为云+AI优势，共同组成车云协同的MDC智能驾驶平台，开放合作，促进智能驾驶快速发展。
2020年1月9日，华为自动驾驶云服务首次在湘江新区落地：
“湖南智能网联汽车产业云是华为自动驾驶云服务在全球的首次落地。它被外界形象地称为‘华为八爪鱼’，能牢牢抓住行业痛点，通过强大的数据服务、训练服务、仿真服务能力，为从事自动驾驶、智能驾驶研发企业提供一站式全流程的服务。”
它的上线，将有效降低自动驾驶领域研发企业的门槛，促进更多企业、机构、学校积极投入自动驾驶、智能网联潮流，带动这一前瞻产业的蓬勃发展，助力打造全国乃至全球意义上的智能网联企业产业生态聚集高地。
华为自动驾驶云服务为何取名“华为八爪鱼”，相较之现在业内的OTT自动驾驶云服务及传统工具，又有什么特点呢？
我们知道，八爪鱼被誉为海洋里的灵长类动物，它有一个聪明的大脑，学习能力强，进化程度高。这与今天自动驾驶开发落地所需要的核心能力非常相似：自动驾驶感知，需要持续学习，方能四通八达、无处不在。
传统汽车在一个国家生产，只要通过区域检测机构认证就能在该区域内的任何地方行驶。区域内的不同场景是依靠人的驾驶技术来适应的。但自动驾驶汽车不行，无法再依靠人的驾驶技术而要依靠算法，出厂前永远无法穷尽各种场景、无法在出厂后就不管。自动驾驶汽车需要持续地学习，基于计算机视觉的感知系统，要学习高速场景、城市场景、各国交通标识、偏僻乡村、深山……等各种场景，进行fine tuning训练，以提高感知算法的准确率和置信度。自动驾驶云服务要能够支持任何特定物理区域的训练接入。八爪鱼依靠丰富灵敏的感知触角、不断学习的聪明大脑，实现四通八达、无处不在。
华为在汽车领域的战略是帮助车企“造好“车、造“好车”，相较OTT云服务及传统工具，华为利用自身在云计算、车联网、人工智能等ICT技术的多年积累，通过构建一个统一的、面向自动驾驶全生命周期的全栈云平台，提供3大服务，5个能力，及一站式体验，降低自动驾驶开发门槛，让自动驾驶开发变得更高效、更智能、更便捷，从而助力车企及开发者快速上市自动驾驶，将更多的精力，投入到核心能力的构建中去。
自动驾驶的快速开发上市及功能迭代，将是车企在未来智能网联竞争中率先赢得市场的关键，这其中，车企或开发者将面临几大挑战：
1.需要处理的数据量大，成本高，一辆测试车1小时产生8TB数据，一天按8小时计算，64TB/天的数据。一个月按22天工作日，则单车将产生约1.3PB /月的数据，其中有效数据仅为0.05%，同时还有80万张/车/天图片待人工标识，如何快速的获取数据和高效的处理数据？
2.从训练和仿真来看，单车预计需累积里程100+亿公里，300GPU/2天模型训练，仿真测试则每天需处理100万公里。快速上市对训练及仿真所需要的AI算法和超强算力有强烈诉求。
3.仿真是确保自动驾驶持续提升安全性的关键，不仅需要大量场景支持在线仿真，同时也需要有以实车为主的决策规划仿真系统。
4.现有的工具多为烟囱式孤岛，分散，不利于大数据的统一、AI能力的统一构建，及高效运营管理。
“八爪鱼”是一个按需获取的全栈云平台，服务覆盖自动驾驶数据、模型、训练、仿真、标注等全生命周期业务，向车企及开发者，提供了包括数据服务、训练服务、仿真服务在内的3大服务。
“华为八爪鱼"3大服务
1.数据服务：处理车载硬件平台上输出的传感器数据，回放雷达、摄像头等不同格式的数据；支持PB级海量存储、交互式大数据查询和海量数据治理。
2.训练服务：管理和训练自动驾驶模型，不断在新的数据集和测试集上提升模型的准确度，持续提升自动驾驶安全系数。平台提供软硬件加速，能大幅缩短训练时间，提升训练效率。
3.仿真服务：提供仿真、场景库管理、场景片段、评测系统等应用工具，确保自动驾驶模型合规、安全、可度量、质量达标，快速集成到版本中。
"华为八爪鱼"具备如下5大能力：
1.云上自动标注，海量存储，加速数据处理闭环，节省70%人力。平台支持PB级数据量存储和亿级数据秒级检索。路测车感知算法模块需要千万级高质量标注数据进行训练和微调，平台的自动化标注功能，在公开数据集上达到领先准确度，云上海量运算将大幅提高标注效率。
2.软硬件加速，AI加速训练效率，提供更丰富场景。模型训练和调试需要试用大量GPU资源，平台提供华为昇腾910 AI芯片和MindSpore AI框架能大幅提升训练效率：如在典型的ResNet50 网络的训练中，Altas900集群与主流训练GPU相比，显示出接近2倍的训练速度提升。同时我们也支持业界主流的深度学习框架如TensorFlow和PyTorch。
2019华为全联接大会上，Atlas 900 集群性能发布
在超强算力加持下，自动数据挖掘功能结合预置丰富场景生成规则，还将为仿真提供更多有意义的场景，如接管，前车插入和数据丢帧。
3.丰富的仿真场景，并行仿真能力，实现日行500万公里虚拟仿真。除了内置1万个仿真场景，覆盖智能驾驶、主动安全、危险场景等六大场景，系统还支持将路测数据场景转换为仿真场景，让场景更丰富。系统可提供3000个并发实例用于海量仿真任务，每日虚拟测试里程可超过500万公里。
4.一站式服务体验，自动驾驶全生命周期管理，让用户聚焦核心价值：全托管，开箱即用，全生命周期管理，用户无需从零搭建一套复杂的自动驾驶系统，从而能聚焦于核心价值（算法和数据标注），快速开展自动驾驶业务。
5.云管端芯协同，车云无缝对接：HUAWEI Octopus天然支持无缝对接MDC（移动数据中心）等车端硬件平台和ADAS系统，实现车云协同。
华为自动驾驶云服务自2019年4月正式发布以来，已逐步得到车企和开发者的广泛认同，目前已在湖南长沙湘江智能网联示范区等项目中商业落地，面向区域内的生态企业提供服务，帮助车企和开发者快速开发自动驾驶应用，也正与国内外车企和合作伙伴逐步展开合作。
未来，我们还将把高精地图、5G及V2X技术、更多的AI算法、仿真场景等能力集成到“华为八爪鱼”中去，携手更多的车企和开发者，加速智能驾驶快速商用，共同迈向智能网联汽车新时代。
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自动驾驶研发平台解决方案
面向车企和自动驾驶算法公司，携手资质图商及伙伴打造汽车合规云底座，推进自动驾驶量产落地
携手生态伙伴打造汽车云底座，推进自动驾驶量产落地
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最新动态
华为云发布乌兰察布汽车专区和自动驾驶开发平台，加速汽车产业数智升级
助力企业打造自主自动驾驶研发平台
助力企业打造自主自动驾驶研发平台
构筑自动驾驶合规云底座
基于全面先进的华为云乌兰察布汽车专区，建设自主研发平台，为企业奠定合规研发基础
搭建自动驾驶一站式云服务
提供采、传、管、用一站式自动驾驶云服务，助力企业管理和运营自动驾驶数据，开发更加高效、智能的自动驾驶算法
提效自动驾驶算法大规模训练
华为云ModelArts平台，兼容GPU和昇腾集群，提升多机多卡并行训练效率，提高车端算法更新效率
完善自动驾驶仿真评测体系
25+万场景库，200+评价指标，帮助企业完善自动驾驶评估评价体系，加速算法验证和量产落地
汽车智能化升级优选云底座
又快又稳构建研发云底座
又快又稳构建研发云底座
基于全面先进的华为云乌兰察布汽车专区底座，3分区架构，120+安全认证，资质图商数据处理区资源预先建设，助力企业天级构建自动驾驶研发云底座
ModelArts集群训练，千卡加速比80%
ModelArts集群训练，千卡加速比80%
华为云ModelArts平台，兼容PyTorch / TensorFlow / MindSpore等AI框架，支持Nvidia GPU和国产昇腾算力集群，TrainTurbo提升多机多卡并行训练效率
CornerCase天级闭环，海量数据精细化运营
CornerCase天级闭环，海量数据精细化运营
PB级数据24小时入云，从容应对数据浪涌
CornerCase快速入云，云端大模型进行场景检索
Serverless（OBS+EG+FG）数据预处理自动化，无需等待
智能分级存储+Storage Lens实现对数据的精细化运营和管理
八爪鱼助力企业完善仿真评估体系
八爪鱼助力企业完善仿真评估体系
填砖瓦：高度集成的完整工具链，800+功能场景，25万+具体场景
促消化：PB级数据提取能力，日行千万里仿真效率
通筋脉：多通道编译能力，内置评测&开放自定义评测
覆盖四大应用场景，推进自动驾驶量产落地
四大应用场景推进自动驾驶量产落地
自动驾驶平台合规
自动驾驶数据管理
自动驾驶算法训练
自动驾驶并行仿真
自动驾驶平台合规
自动驾驶平台合规
业务挑战
合规要求严，需物理独占，与非敏感业务网络隔离
合规建设成本高，核心数据异地容灾，安全设备多
合规建设周期长，物理改造、网络建设工作量大，行业认证周期长
解决方案
汽车专区专云专用，数据处理区、网络中继区、智驾业务区三分区合规架构使能业务合规
专区3AZ保障业务高可用，220+云服务/海量云资源即开即用，所见即所得
120+安全认证，通过等保、密评等行业认证
方案价值
快速构建企业自动驾驶合规护城河
弹性按需使用云资源，从容应对业务突发
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自动驾驶数据管理
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业务挑战
研采车分布广，数据多，入云时间久；量产车数据闭环慢
场景理解难度大，数据标注成本高，稀缺场景收集困难
业务环节多，过程数据多，管理难度大，海量数据存储成本高
解决方案
50+汽车专用数据接入点，PB级数据24小时入云；分布式车联网助力量产数据快速入云
盘古汽车大模型帮助客户高效率低成本的预处理数据
自动驾驶管理平台，统一元数据+全局数据地图管理，实现百PB数据可视、可管
分级存储实现海量数据低成本存储，Storage Lens助力用户精细化运营和管理
方案价值
支持企业快速开展全国路采路测
助力企业快速处理海量数据，储备价值数据资产
使能海量数据低成本存储，全面挖掘数据价值
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自动驾驶算法训练
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业务挑战
资源分配难，GPU资源经常处于闲置状态
环境一致性差，软硬件故障容易导致训练受阻
单节点存储空间有限，难以容纳自驾场景百TB级数据集
解决方案
资源统一管理，动态分配，支持自研算力
平台屏蔽环境差异，通过立体化故障检测能力及专业运维团队保障训练任务环境一致性
SFS Turbo+OBS实现数据流转，支持元数据预热、自动导入导出等能力，支持自驾场景数据集高效使用
方案价值
资源分配率高，保证GPU算力有效分配
屏蔽90%可感知的软硬件故障，让研发更专注于算法问题
支持百TB数据集群缓存，性能、成本均大幅优于NAS方案
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自动驾驶并行仿真
自动驾驶并行仿真
业务挑战
大算力：自动驾驶大规模并行仿真需要大量高性能计算资源
难管理：仿真过程产生大量数据，难以有效管理和分析
高覆盖：需要覆盖各种交通路况和驾驶行为，解决自动驾驶的长尾问题
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云计算：借助云计算平台的大算力、大存储和高速网络，满足大规模并行仿真的需求
云服务：一站式管理，插件式架构，满足自动驾驶仿真全流程的管理需求
场景生成：场景泛化支持多种采样方法，生成海量仿真测试场景，提高测试覆盖范围
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降本：优化算力资源调度，提高算力资源利用率，降低算力成本
增效：高效管理仿真全流程，实现快速数据闭环，缩短自动驾驶开发周期
安全：高覆盖度和高精度的仿真场景建模，全面测试自动驾驶系统安全性，降低潜在风险
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端到端解决方案，推进自动驾驶量产落地
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全面安全合规
携手资质图商共同运营专区，助力自动驾驶业务合规
三分区架构+Landing Zone方案，使能图商全流程、全生命周期监管审计
汽车专区通过120+安全认证，通过等保、密评等行业认证
一站式云服务
灵活采集：量产车采集配置车端灵活更新能力
合规入云：量产车数据合规接入服务，满足主管单位要求
精准评测：仿真场景库+自动驾驶评测体系，“测得全、考得准”
高效数据闭环
算力：兼容主流AI框架，支持GPU和昇腾算力，使能高效训练
算法：汽车行业大模型助力企业快速高效预处理数据
数据：自动驾驶统一数据管理平台助力CornerCase天级闭环
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“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台发布 助力自动驾驶开发，让复杂变得简单_数据
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“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台发布 助力自动驾驶开发，让复杂变得简单
2021-04-20 10:42
来源:
汽车知识速递
原标题：“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台发布 助力自动驾驶开发，让复杂变得简单
[中国，上海，4月18日] 在2021年上海国际车展前夕，华为智能车云服务产品部总经理廖振钦正式对外发布了“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台，围绕自动驾驶开发最关键的四大要素——硬件、数据、算法和高精地图，构建一套以数据为核心，驱动自动驾驶闭环迭代的开放平台，旨在通过车云协同的能力封装、业内领先的标注能力、升级的虚拟仿真，以及安全合规的一站式云服务，协助车企“0”基础构建自动驾驶开发能力，降低开发门槛，提升开发效率。
图1：华为智能车云服务产品部总经理廖振钦发布“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台
廖振钦表示：“我们这个平台有三个能力：首先，把算法、数据、算法解耦，实现了车云协同。平台既可以支持华为MDC，也可以支持其他主流的异构硬件。高精地图也是解耦的，支持NDS、OpenDrive等多种主流标准；第二，我们将沉淀积累的平台能力开放出来，通过预置的2000万框标注数据集、20万仿真场景库、完整工具链和标注算法，以及场景数字孪生、虚实混合仿真、日行千万公里的大规模并行仿真等服务，实现了自动驾驶的0基础开发，真正做到了开箱即用；第三，我们的云服务是完全安全合规的。”
智能车云服务CTO 喻杰博士介绍了“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台的架构和核心亮点。该平台全面地覆盖了自动驾驶开发的各个阶段，并且作为一个开放平台，可以支持丰富的API及数据接口，允许合作伙伴进行二次开发。随后喻杰博士阐述了华为是如何提升感知模型精度，并达到业界领先水平；如何通过模型适配、感知协同，实现了数据与算法在云端与车端之间的高效闭环；以及如何将整个开发流程纳入DevOps，加速规控算法的仿真测试和迭代优化。
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图2：华为智能车云服务产品部CTO 喻杰博士 介绍“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台架构
华为今天同时对外发布了高精地图云服务最新的能力及路标，并将在精度、广度、鲜度全方面满足各车企自动驾驶商用化的要求。廖振钦表示“高精地图是自动驾驶中的重要元素。华为已经拥有了导航电子地图制作甲级测绘资质，也具备完整的高精地图采集和制图能力，所以我们有信心今年能支持真正的商用化。”
华为计划今年完成全国高快速路与北上广深的高精地图，往后持续扩大覆盖范围，2023年覆盖20多个主要城市。考虑到中国幅员辽阔、城市众多，华为正与广泛的图商合作，形成高精地图产业合力，共同绘制一张完整的、高质量的中国动态高精地图。
图3：华为发布高精地图云服务能力和路标
以下是发布会主要内容：
自动驾驶开发，需构建一套以数据为核心的、开放解耦的闭环系统
自动驾驶进行快车道，在自动驾驶从开发到商用的过程中，围绕着产生价值的生产资料——“数据”及相应的处理，行业面临着如下挑战：
挑战1：海量数据处理难
高等级自动驾驶测试车每天采集的数据量是TB级别的，开发团队需要PB级的存储空间，但这些数据中，可用于训练的价值数据大约只占不到5%。而且对车载摄像头、激光雷达、高精定位等传感器采集的数据还有着严格的安全合规要求，这就对海量数据的接入、存储、脱敏、处理等带来了极大的挑战。
挑战2：数据标注成本高
数据标注占据了大量的人力和时间成本。随自动驾驶向高阶能力的发展，场景复杂度持续提升，会出现更多的难例场景。而提升车辆感知模型的精度，则对训练数据集的规模和质量都提出了更高要求。传统人工标注在效率和成本方面，已经难以满足模型训练对海量数据集的需求。
挑战3：仿真测试效率低
虚拟仿真是加速自动驾驶算法训练的有效手段，但仿真场景构建难、还原度低，尤其是一些复杂、危险场景，很难构建。加之并行仿真能力不足，仿真测试的效率低，算法的迭代周期过长。
挑战4：高精地图覆盖少
高精地图主要还是靠自采集、自制图，仅满足试验阶段指定道路的场景。后续要走向商用，扩展到全国各大城市的城区街道，在覆盖、动态更新，以及成本和效率方面都面临着非常突出的挑战。
图4：自动驾驶开发面临的四大挑战
加速自动驾驶开发，需构建一套开放的数据闭环系统
廖振钦认为，传统软件的开发可以按照结构化程序设计的方法，即Pascal之父沃斯在40多年前提出著名的“算法+数据结构=程序”。自动驾驶软件的开发，本质上是人工智能技术的应用，是要造一个“驾驶员”。人工智能技术发挥作用需要数据、算法和算力这三个要素，其中，自动驾驶软件中的数据是核心要素，是车企自己必须积累的。因此，我们在自动驾驶开发架构上，要把硬件、数据和算法进行分离，将这些数据独立解耦出来，将有利于灵活地选择更开放的硬件和算法。
图5：加速自动驾驶开发，需构建一套开放的数据闭环系统
上云，是自动驾驶从开发到商用的必由之路
自动驾驶汽车从开发到商用，数据闭环系统建设会面临更大挑战。对算力、存储要求的扩大，对云资源的高可靠性、安全性的要求，将从试验阶段转为商用要求。最新发布的《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南（试行） 》对自动驾驶云端数据在合规、安全、隐私等方面提出了更高的要求。
廖振钦认为，传统的数据中心已经不能适应自动驾驶商用化的要求。上云是自动驾驶从开发到商用的必由之路。使用“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台，能确保车辆在各个地区都能就近接入云端，并解决商用过程中所面临的覆盖、安全、弹性扩展等问题。开发者将不再为机房专线、升级扩容伤脑筋，精力可以都放在核心的算法开发上。
众所周知，“华为八爪鱼”构筑于华为云底座。基于全球23个Region，45个AZ，可实现全球范围的就近服务和异地容灾，并具有电信级高可靠性。车企自动驾驶开发团队，将不再为了机房专线、安全合规、容灾备份、升级扩容，和运维管理等问题而大伤脑筋，可以将更多的精力投入到自动驾驶核心算法的开发上。
图6：上云，是自动驾驶从开发到商用的必由之路
“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台5大亮点特性
1）预置业界领先的自动标注模型
“华为八爪鱼” 自动驾驶开放平台团队和华为诺亚实验室打造联合团队，持续攻关，感知算法精度已经达到业界领先水平，解决了复杂场景或远端目标的漏检、错检等业界难题，并在多个自动驾驶国际公开数据集测试挑战中获得领先的名次。
图7：“华为八爪鱼”感知算法精度达业界领先水平
以3D点云目标检测为例，华为融合了激光雷达和摄像机等不同传感器提取的多种信息，同时采用对多视角、多时序数据融合的方式提取目标特征，通过多层卷积网络迭代，融合不同特征，最终实现了对3D点云目标的精准识别和检测。再结合云端强大算力，可以将这种超大模型的训练效率提升10倍以上，进而提高车端感知模型的迭代速度。
图8：高精度自动标注复杂模型的训练离不开云端强大算力的支持
2）车、云协同，难例场景智能筛选
通过云和车载计算平台MDC协同，可以实现难例场景的智能筛选，解决智能化分析检测算法的性能瓶颈，有针对性的收集车端和云端数据，发掘数据中的难例（Corner case）, 极大的缓解长尾问题（Long tail problem）。
开发者向云端上传期望搜集的难例图片，云端会把难例搜集规则下发给车辆，车辆则会检测摄像机捕捉到的实时数据流，找到类似的难例场景，截取相应图片并回传到云端，形成特定场景的难例数据集。这种方式可以减少90%的上云数据，并节省70%的数据集构建时间。
图9：车云协同，实现难例场景的智能筛选
3）与高精地图结合，实现真实场景数字孪生和虚实混合仿真
规控算法开发迭代过程中最耗时的是测试验证。一方面，自动驾驶车辆需要天文数字级的里程测试来验证，而另一方面，测试场景的构建又成为了这一环节最大的难点。
虚拟仿真是提高自动驾驶验证效率的有效手段，但它对场景库的多样性及虚拟仿真的真实感要求非常高。“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台可以将采集的典型路段转换成仿真场景，并与高精地图相结合，实现真实场景数字孪生。这种方式可以实现95%以上的场景还原能力，能有效帮助开发者快速模拟周边车辆，实现分钟级的场景构建，并有效验证复杂的城市交通场景，支撑SIL（软件在环）验证。
前面提到的真实场景数字孪生能力解决了复杂仿真场景构建的问题，但如何体现车辆在测试场景中的真实动力学表现，成为了另一道难题。通过动力学仿真软件模拟的真实性有待提升；通过真实场景实车测试，周期又很长。为解决这个问题，“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台又提供了虚实混合仿真能力。
这种虚实混合仿真，通过结合真实车辆和虚拟场景，实现了线上线下协同，通过在云端构建测试场景，再将仿真测试场景加载到车端运行，从而在空旷的道路或场地模拟出各种需要的虚拟场景、危险场景，比如跟车、行人横穿、非机动车CUT-IN、避让静态障碍物等各种场景，以测试验证自动驾驶算法、实车的车辆动力学性能，以及驾乘体验。“华为八爪鱼”自动驾驶平台通过这种车云协同的方式，极大地加速了VIL（车辆在环）测试的效率与质量。
4）完整工具链，一站式自动驾驶DevOps能力
“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台提供了云端一站式仿真评测工具链，实现自动驾驶领域的DevOps，从代码仓库接入、版本管理，到仿真、评测，实现了完整的自动化闭环。通过大规模并发仿真，达到规控算法迭代速度的量级提升，可实现虚拟仿真测试里程日行千万公里。这种高效的模式，将规控算法评测周期从原来的天级缩短到了小时级，整个算法的迭代周期也从周级缩短到了天级。
图10：“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台的一站式自动驾驶DevOps能力
5）预置海量数据集和场景库
“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台可提供50多类、120多万张、超过2000多万对象的标注数据集。并且这些数据还会月度迭代，逐步增长。结合高效的标注工具，以及智能预标注算法，可以帮助自动驾驶开发者构建完整的数据采集、处理、自动化标注、难例挖掘、生成增量数据集等感知算法快速迭代能力。
此外，“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台构建了20多万仿真场景库，支持场景库泛化能力，并且可以通过真实场景数字孪生和虚实混合仿真帮助自动驾驶开发者快速构建高还原度的仿真场景，大幅提升了仿真测试的效率。
除了“华为八爪鱼”自动驾驶云服务之外，华为智能车云服务还有四个云服务，包括车联网云服务、三电云服务、高精地图云服务和V2X云服务。华为智能车云服务提供丰富、开放的服务能力，并满足安全合规要求，有效使能智能网联业务创新，助力车企造好车。
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华为发布“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台
新京报贝壳财经讯（记者 许诺）4月18日上午，在华为智能汽车解决方案BU新品发布会上，华为智能车云服务产品部总经理廖振钦发布了“华为八爪鱼”自动驾驶开放平台，平台将包含硬件、数据、高精地图等，以构建一套“开放的数据闭环系统”。
新京报贝壳财经记者 许诺 编辑 李薇佳 校对 危卓