问
华为汽车智能驾驶在成本控制上有哪些措施?
华为汽车智能驾驶在成本控制上采取了诸多有效措施。硬件方面,发布ADS2.0产品,减少硬件数量至27个,更改车载计算平台,降低硬件成本。数据处理上,借盘古大模型深度赋能,以自动标注和模型挖掘代替人工,构建虚拟场景减少实车路采。软件层面,提供面向服务的架构SOA,方便合作伙伴整合算法,利于规模生产降成本。这些措施多管齐下,助力成本有效控制 。
在硬件数量精简上,华为将原本繁杂的硬件配置进行优化,减少至27个,这一举措去除了不必要的硬件冗余,避免了资源浪费,在保证智能驾驶功能正常运行的前提下,极大地降低了硬件采购成本。同时,将车载计算平台改为MDC610,这一平台的选用经过精心考量,它不仅性能适配,而且在成本方面有着显著优势,进一步压缩了硬件支出。
盘古大模型在数据处理环节发挥了巨大作用。利用视觉大模型对视频、图片进行自动标注,大大提高了标注效率,减少了人工标注所需的大量人力与时间成本。模型挖掘代替人工筛选,精准又高效,从海量数据中快速提取有效信息。虚拟场景的构建更是创新之举,用数据生成代替实车路采,既解决了特殊场景(corner case)采集难题,又避免了实车路采所产生的高额费用,如车辆损耗、燃油费用等。
软件层面的面向服务架构SOA意义非凡。它为合作伙伴提供了系统级开放接口,让合作伙伴能够更便捷地将自家算法整合到设备中。这种开放的合作模式,促进了产业链的协同发展,各方优势得以充分发挥。同时,为MDC量产上车提供了便利条件,随着生产规模的扩大,成本自然会因规模效应而降低。
总之,华为汽车智能驾驶通过硬件优化、数据处理创新以及软件架构开放等多维度措施,全方位实现了成本控制,为智能驾驶技术的普及与发展奠定了坚实的成本基础。
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