华为云尤鹏：盘古大模型赋能自动驾驶，释放量产加速度

2023年7月21日，华为云智能驾驶创新峰会盛大举行。在会上，华为云EI服务产品部部长尤鹏发表了题为《盘古大模型赋能自动驾驶，释放量产加速度》的主题演讲。尤鹏表示，面对自动驾驶领域日益增长的数据处理需求以及模型迭代速度慢的挑战，盘古大模型将成为推动自动驾驶量产的一大助力，为中国汽车产业在电动化与智能化发展方向换道先行。

自动驾驶发展面临数据处理效率与模型迭代问题的挑战

尤鹏分析指出，随着智能驾驶里程的持续积累，海量行车数据的产生推动自动驾驶水平快速提高。但同时，自动驾驶研发企业面临的挑战也日益显化。影响高阶自动驾驶落地的关键因素，不再是解决常见的一般案例，而是让模型快速学习各类不常见、但不断出现的“长尾问题”。因此，如何提升数据处理效率，如何加速模型迭代，成为影响自动驾驶技术快速演进的关键。

大模型变革自动驾驶开发模式，加速海量数据处理与闭环

尤鹏详细介绍了大模型在自动驾驶研发领域的深度应用。尤鹏表示，大模型的数据生成能力可以广泛应用于数据预处理、模型训练及模型仿真环节，有望解决自动驾驶发展应用过程中的数据积累瓶颈，如用数据生成替代实车路采、用自动标注替代人工标注、用自动生成对抗性场景替代人工设定等。

盘古大模型，帮助行业客户打造自己的自动驾驶大模型

尤鹏介绍说，华为云已经将盘古大模型的生成能力应用在多个自动驾驶项目中，帮助客户打造专属的自动驾驶大模型。华为云协助研发自动驾驶算法的客户陆续开发了场景生成大模型，场景理解大模型，预标注大模型，多模态检索大模型等，极大地提升了这些公司的数据处理效率。

尤鹏现场展示了盘古大模型在场景生成和场景理解方面的能力，并分享了盘古大模型在自动驾驶项目中的应用案例。为了解决从真实数据中积累的corner case十分困难和昂贵的问题，盘古大模型结合NeRF技术，将不同时刻拍摄的视频重建为3D空间。通过编辑空间中的行驶路线、光照、纹理，和车辆，用于构造新的corner case，这样可以降低数据采集成本和难度。华为云自研的NeRF算法在国际权威榜单KITTI-360中排名第一,图象质量和渲染速度业界领先。在数据挖掘环节，盘古大模型能够快速地对数据片段进行理解，进行自动的标注、减少人工介入。这样一来，标注效率显著提高，使得自动驾驶算法在复杂、多变的真实路况下具有更好的预测能力，从而有助于大幅提升自动驾驶车辆的安全性。

尤鹏还介绍了华为云盘古大模型针对企业不同的数据安全与合规诉求所提供的策略，通过公有云、汽车行业专区、混合云，满足不同的数据安全与合规需求。昇腾AI云服务支持主流AI框架，通过自动化迁移工具，支持行业内常用的90%算子平滑迁移到昇腾AI云服务中。

华为云自动驾驶开发平台重磅发布:智能驾驶研发效率倍速提升

峰会上重磅发布的华为云自动驾驶开发平台贯穿自动驾驶研发的全过程，包括数据预处理、数据标注、模型训练、模型验证和仿真。基于昇腾云服务，自动驾驶平台可以为自动驾驶开发提供千卡训练、数月不中断的澎湃算力，为给行业客户提供一个更可靠的算力选择。

尤鹏表示，智能汽车已经成为我国新的经济增长点，自动驾驶的量产进程正在加速。华为云盘古大模型将持续深入汽车行业场景，助力自动驾驶研发，释放量产加速度。华为云愿做最坚实云底座，支撑中国汽车产业在电动化、智能化领域的“换道先行”。联动产、学、研、用，攻克关键技术；完善工具链，降低研发门槛，做强产业链，打造繁荣生态；软、硬并举，形成产业合力，助力产业发展。

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