【ZiDongHua 之駕駛自動化收錄關(guān)鍵詞：自動駕駛 傳感器 大數(shù)據(jù)】
　　
　　《中國自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)與數(shù)據(jù)合規(guī)市場產(chǎn)業(yè)鏈圖譜（2024）》
　　
　　智能駕駛已經(jīng)進入數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，僅依賴于硬件的升級或軟件的優(yōu)化已無法滿足高階智駕的發(fā)展需求。
 
　　
　　日前，泰伯智庫正式發(fā)布《中國自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)與數(shù)據(jù)合規(guī)市場產(chǎn)業(yè)鏈圖譜（2024）》。通過產(chǎn)業(yè)洞察和研究，泰伯智庫研究團隊從基礎(chǔ)設(shè)施層、數(shù)據(jù)層、平臺/模型層及應(yīng)用層，繪制了最新版自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)與數(shù)據(jù)合規(guī)市場產(chǎn)業(yè)鏈圖譜，勾畫產(chǎn)業(yè)格局。
　　
　　01
　　
　　核心觀點
　　
　　觀點一：“大模型+大數(shù)據(jù)”的數(shù)據(jù)驅(qū)動模式成為智能駕駛技術(shù)進化的關(guān)鍵。
　　
　　目前進入市場的自動駕駛都經(jīng)歷了傳感器、算法、算力的進化，需要做大量的數(shù)據(jù)標注、行為預(yù)警、道路點位等工作。但這些只是智能化的冰山一角，或者說，是自動駕駛的“上半場”。隨著L2級輔助駕駛功能在新車滲透率超過30%，人們對智能駕駛提出了更高的要求，會逐漸開始關(guān)注冰山下的部分。
　　
　　但是，隨著智能駕駛系統(tǒng)不斷升級，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出指數(shù)級增長。除了數(shù)據(jù)處理成本、研發(fā)成本較高等問題外，數(shù)據(jù)涉及個人隱私和安全問題，如何合規(guī)地獲取數(shù)據(jù)，如何有效利用數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品競爭力，還面臨諸多挑戰(zhàn)。
　　
　　觀點二：智能駕駛已經(jīng)進入數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，僅依賴于硬件的升級或軟件的優(yōu)化已無法滿足高階智駕的發(fā)展需求。
　　
　　隨著智能駕駛系統(tǒng)不斷升級，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)出指數(shù)級增長。AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)閉環(huán)正在重新定義汽車的開發(fā)流程，采取大數(shù)據(jù)大模型的模式化解長尾難題、打造高效率低成本的數(shù)據(jù)獲取體系，是開啟智能駕駛下半場量產(chǎn)快速迭代的關(guān)鍵所在。
　　
　　02
　　
　　行動建議
　　
　　建議一：提高模型的泛化能力。
　　
　　當前，高等級的輔助駕駛正在從高速向城市進軍。受城市場景的復(fù)雜度、城市路況差異等影響，很多自動駕駛Tier1以及車企對場景打通的訴求很強烈——即車輛的輔助駕駛系統(tǒng)可妥善應(yīng)對各主流城市的各種路況。因此，要實現(xiàn)場景打通的目標，就要盡可能地把各種各樣的場景對應(yīng)的數(shù)據(jù)都采集到，大幅提高模型的泛化能力；而只有基于大規(guī)模真實人駕數(shù)據(jù)的乘用車輔助駕駛才有能力積累到足夠規(guī)模和足夠多樣的數(shù)據(jù)。
　　
　　建議二：企業(yè)數(shù)據(jù)合規(guī)治理做為數(shù)據(jù)安全治理方面的專項合規(guī)規(guī)劃，應(yīng)同時考慮開發(fā)數(shù)據(jù)流通價值與保障數(shù)據(jù)安全兩方面的需要。
　　
　　通過對數(shù)據(jù)進行分類分級分層防護，對數(shù)據(jù)進行全壽命周期安全防護，技術(shù)賦能等方式對企業(yè)數(shù)據(jù)安全遵守義務(wù)與風(fēng)險進行識別，增強對企業(yè)內(nèi)外偶聯(lián)性與復(fù)雜性數(shù)據(jù)安全風(fēng)險環(huán)境抵御能力，實現(xiàn)商業(yè)效益和數(shù)據(jù)安全的動態(tài)平衡。
　　
　　以下是泰伯智庫《中國自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)與數(shù)據(jù)合規(guī)市場產(chǎn)業(yè)鏈圖譜（2024）》具體內(nèi)容：（請將手機橫屏瀏覽）