2024年，中國(guó)城市智駕迎來(lái)全面爆發(fā)。在這場(chǎng)高階智能駕駛的競(jìng)速賽中，廣汽正以穩(wěn)健而堅(jiān)定的步伐，向行業(yè)第一梯隊(duì)邁進(jìn)。
廣汽的“星靈智行” ADiGO 技術(shù)品牌，以AI重構(gòu)智能汽車，全面推動(dòng)AI賦能智能駕駛和智能座艙，加速汽車從“移動(dòng)工具”，向“智能終端”進(jìn)化。廣汽 GSD 智能輔助駕駛實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜城市場(chǎng)景的泛化理解能力。系統(tǒng)現(xiàn)已覆蓋至少35個(gè)主場(chǎng)景、357個(gè)子場(chǎng)景，在紅綠燈起停、擁堵博弈變道、待轉(zhuǎn)區(qū)左轉(zhuǎn)等高難度場(chǎng)景中表現(xiàn)游刃有余，城市場(chǎng)景覆蓋率超99%，被動(dòng)接管率優(yōu)于100公里/次。同時(shí)，廣汽成為全國(guó)首批 L3 自動(dòng)駕駛準(zhǔn)入的車企之一，達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平。
而這背后，是一場(chǎng)關(guān)于“數(shù)據(jù)洪流”的硬仗。廣汽投入在端到端自動(dòng)駕駛的訓(xùn)練數(shù)據(jù)從PB級(jí)起步，并且已經(jīng)逐步擴(kuò)展到接近百PB規(guī)模，模型參數(shù)量規(guī)模從百兆起步，未來(lái)會(huì)要達(dá)到千兆以上，集群規(guī)模從千卡起步，未來(lái)也會(huì)進(jìn)階萬(wàn)卡。
廣汽意識(shí)到：為滿足技術(shù)快速迭代的需求，對(duì)主機(jī)廠而言，打造一個(gè)高性能，穩(wěn)定可靠的AI基礎(chǔ)設(shè)施至關(guān)重要。
于是，一場(chǎng)關(guān)于“自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)、算力與工程體系”的攻堅(jiān)戰(zhàn)悄然打響。
智能駕駛進(jìn)入“深水區(qū)”，舊體系難以為繼
過(guò)去幾年，自動(dòng)駕駛的技術(shù)路線經(jīng)歷了深刻變革：從早期基于規(guī)則的模塊化架構(gòu)，到如今主流的端到端大模型+VLA（視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作）范式，整個(gè)行業(yè)的研發(fā)邏輯正在被重塑。這一轉(zhuǎn)變帶來(lái)的最直接沖擊，是數(shù)據(jù)量的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。為了研發(fā)一款具備市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的自動(dòng)駕駛產(chǎn)品，廣汽自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)每天要處理的數(shù)據(jù)量攀升至近百PB級(jí)：攝像頭圖像、激光雷達(dá)點(diǎn)云、毫米波雷達(dá)信號(hào)、車輛狀態(tài)信息……這些原始數(shù)據(jù)需要經(jīng)過(guò)解包、切幀、標(biāo)注、清洗、訓(xùn)練等多個(gè)環(huán)節(jié)，才能用于模型迭代。而在模型的訓(xùn)練、推理和仿真環(huán)節(jié)，還要保證集群運(yùn)行的穩(wěn)定性和資源的高利用率。
然而，在廣汽自動(dòng)駕駛研發(fā)團(tuán)隊(duì)的早期探索中，面臨到一個(gè)幾乎所有車企都會(huì)遇到的困局：數(shù)據(jù)多、流程散、效率低，傳統(tǒng)的自建研發(fā)架構(gòu)逐漸暴露出瓶頸：
● 單個(gè)clip（數(shù)據(jù)片段）處理耗時(shí)長(zhǎng)達(dá)上百分鐘；
● 百萬(wàn)級(jí)任務(wù)調(diào)度延遲高，資源利用率不足40%；
● 元數(shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng)中，異常樣本溯源困難；
● 模型訓(xùn)練排隊(duì)嚴(yán)重，迭代周期長(zhǎng)，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜長(zhǎng)尾場(chǎng)景。
與此同時(shí)，隨著端到端大模型成為行業(yè)主流，數(shù)據(jù)閉環(huán)的速度直接決定了技術(shù)演進(jìn)的節(jié)奏。誰(shuí)能把數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)得更快，誰(shuí)就能在長(zhǎng)尾場(chǎng)景覆蓋、模型泛化能力和用戶體驗(yàn)優(yōu)化上建立代際優(yōu)勢(shì)。
聯(lián)手阿里云：打造屬于廣汽的“智能端到端數(shù)據(jù)底座”
面對(duì)這場(chǎng)系統(tǒng)性挑戰(zhàn)，廣汽沒(méi)有選擇簡(jiǎn)單堆資源或者采購(gòu)工具，而是決定與阿里云展開(kāi)深度協(xié)同，共同構(gòu)建一套面向未來(lái)的“智能端到端數(shù)據(jù)底座”。正值阿里云大數(shù)據(jù) AI 平臺(tái)全面升級(jí)其智能輔助駕駛解決方案，該方案覆蓋從數(shù)據(jù)接入、處理、訓(xùn)練到推理仿真的全生命周期管理。這對(duì)正處于轉(zhuǎn)型關(guān)鍵期的廣汽而言，恰逢其時(shí)。借助阿里云大數(shù)據(jù) AI 平臺(tái)能力，廣汽逐步構(gòu)建起支撐智能駕駛業(yè)務(wù)可持續(xù)發(fā)展的技術(shù)底座。
“目前，廣汽與阿里合力打造的智駕云已經(jīng)高效穩(wěn)定運(yùn)行半年多。”廣汽集團(tuán)自動(dòng)駕駛首席科學(xué)家周寅分享，“在這個(gè)過(guò)程中，我們整個(gè)AI基礎(chǔ)設(shè)施的穩(wěn)定性，資源利用率以及研發(fā)效率也取得了質(zhì)的飛躍和提升。”
廣汽基于阿里云大數(shù)據(jù)AI平臺(tái)加速?gòu)V汽GSD智能輔助駕駛系統(tǒng)迭代
這不是一次簡(jiǎn)單的工具替換，而是一次面向未來(lái)的端到端數(shù)據(jù)底座范式升級(jí)。
第一步：優(yōu)化數(shù)據(jù)產(chǎn)線，讓數(shù)據(jù)真正“流動(dòng)”起來(lái)
數(shù)據(jù)是燃料，但先要能“點(diǎn)燃”。廣汽首先聚焦數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，引入阿里云 MaxCompute - MaxFrame 分布式計(jì)算框架，結(jié)合 DataWorks 一站式智能數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)全流程自動(dòng)化管理。
效果立竿見(jiàn)影：
● 單任務(wù)可調(diào)度數(shù)萬(wàn)Core算力，最大20GB單文件處理，數(shù)據(jù)包處理效率相較自建方案提升10倍以上；
● 日均可處理數(shù)十萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)包，生成超過(guò)數(shù)百萬(wàn)clips和數(shù)億訓(xùn)練樣本；
● 借助 DataWorks 實(shí)現(xiàn)百萬(wàn)級(jí)任務(wù)的一站式開(kāi)發(fā)與調(diào)度管理；
● 通過(guò)元數(shù)據(jù)血緣追蹤，異常 clip 可快速回溯至原始數(shù)據(jù)源，大幅提升可維護(hù)性；
“通過(guò)和阿里云大數(shù)據(jù) AI 平臺(tái)的合作，把每天3個(gè)億樣本處理的周期，從周級(jí)別變成了天級(jí)別，保證了迭代的效率。”廣汽集團(tuán)基礎(chǔ)架構(gòu)負(fù)責(zé)人王麒鈞表示，“這讓我們可以把精力真正放在業(yè)務(wù)創(chuàng)新上。”
同時(shí)，平臺(tái)采用彈性伸縮與按量付費(fèi)模式，有效降低單個(gè)數(shù)據(jù)包的處理成本，顯著減輕長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)的資源與財(cái)務(wù)壓力。
第二步：打通檢索瓶頸，讓“大海撈針”變得高效
在千億級(jí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)定位特定場(chǎng)景（如雨天施工區(qū)、夜間行人橫穿），是提升長(zhǎng)尾場(chǎng)景覆蓋率的關(guān)鍵。廣汽可基于阿里云大數(shù)據(jù) AI 平臺(tái)的向量檢索引擎，構(gòu)建高性能檢索能力：
● 對(duì)文本、圖像、點(diǎn)云等多模態(tài)混合檢索；
● 實(shí)現(xiàn) PB 級(jí)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的毫秒級(jí)響應(yīng)；
這項(xiàng)能力不僅能提升數(shù)據(jù)挖掘效率，也為后續(xù)大模型預(yù)訓(xùn)練提供高質(zhì)量語(yǔ)料基礎(chǔ)。
第三步：加速模型訓(xùn)練，縮短從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的閉環(huán)周期
如果說(shuō)數(shù)據(jù)是燃料，訓(xùn)練就是燃燒過(guò)程。
廣汽依托于阿里云PAI平臺(tái)和靈駿集群，支持千卡規(guī)模的訓(xùn)練任務(wù)，穩(wěn)定訓(xùn)練4周以上不中斷。同時(shí)借助PAI的企業(yè)級(jí)資源管理功能，廣汽目前智算資源利用率可以做到90%以上。
值得高興的是，廣汽在模型訓(xùn)練效率上，成功應(yīng)用了PAI Turbo-X的模型訓(xùn)練加速方案，在系統(tǒng)側(cè)，數(shù)據(jù)側(cè)，模型側(cè)等多維度全方位加速：
● 系統(tǒng)側(cè)：優(yōu)化 CPU 親和性、垃圾回收機(jī)制、動(dòng)態(tài)編譯、流水線并行和操作系統(tǒng)
● 數(shù)據(jù)側(cè)：高性能的 DataLoader 引擎，優(yōu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理流程和實(shí)現(xiàn)智能訓(xùn)練樣本分組
● 模型側(cè)：算子、Module、優(yōu)化器、優(yōu)化策略、量化、CPU 和 GPU 設(shè)備的自動(dòng)切換
最終在單訓(xùn)練任務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)模增長(zhǎng)了20倍，模型參數(shù)規(guī)模增長(zhǎng)了10倍的情況下，取得了縮短訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)50%的可喜收益。版本模型2天迭代1次，這在智駕研發(fā)里，是非常大的代際差距。
第四步：技術(shù)共創(chuàng)，探索AI基礎(chǔ)設(shè)施和模型訓(xùn)練新范式
更值得期待的是，廣汽并未止步于“使用”，而是與阿里云共同探索下一代AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和模型訓(xùn)練新范式。
雙方圍繞 Lance File ——一種新興的具有極致壓縮比的列式非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式，開(kāi)展技術(shù)共創(chuàng)試點(diǎn)。利用其極致壓縮比和內(nèi)置索引能力，進(jìn)一步降低存儲(chǔ)開(kāi)銷、提升數(shù)據(jù)加載速度。
同時(shí)，探索結(jié)合阿里云大模型訓(xùn)練框架PAI-Megatron-Patch和強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架PAI-ChatLearn等技術(shù)，進(jìn)一步加速大模型模型訓(xùn)練和推理的進(jìn)程。
這些共創(chuàng)和嘗試，不僅是技術(shù)的優(yōu)化，更是為未來(lái)大規(guī)模車云協(xié)同訓(xùn)練打下基礎(chǔ)。
邁向成熟：從“解決問(wèn)題”到“構(gòu)建能力”
如今，廣汽已將多條核心智駕數(shù)據(jù)產(chǎn)線建設(shè)在阿里云大數(shù)據(jù) AI 平臺(tái)，建立起一套穩(wěn)定、高效、可擴(kuò)展的端到端數(shù)據(jù)智能研發(fā)體系：
● 數(shù)據(jù)閉環(huán)周期縮短 1倍
● 數(shù)據(jù)處理效率提升 10倍
● 模型訓(xùn)練資源利用率翻番
● 研發(fā)運(yùn)維人力投入顯著降低
更重要的是，這套體系具備良好的延展性，能夠支撐廣汽在未來(lái)幾年內(nèi)持續(xù)升級(jí)感知、規(guī)控等模塊的技術(shù)棧。
“我們會(huì)堅(jiān)定的擁抱阿里云這個(gè)合作伙伴，在 Data+AI 這一層做持續(xù)的深度建設(shè)。”廣汽集團(tuán)基礎(chǔ)架構(gòu)負(fù)責(zé)人王麒鈞指出，“這是廣汽在自動(dòng)駕駛發(fā)展各種不確定因素中，最確定的一部分。”
廣汽集團(tuán)基礎(chǔ)架構(gòu)負(fù)責(zé)人王麒鈞在云棲大會(huì)分享
結(jié)語(yǔ)：在深水區(qū)穩(wěn)扎穩(wěn)打，才是長(zhǎng)遠(yuǎn)之道
今天，超過(guò)80%中國(guó)車企的智駕跑在阿里云大數(shù)據(jù) AI 平臺(tái)上。
這并非偶然，而是行業(yè)共識(shí)的體現(xiàn)：在AI驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，主機(jī)廠的核心競(jìng)爭(zhēng)力，不再僅僅是“造車”，更是“造系統(tǒng)”。
今天的廣汽，已經(jīng)找到了正確的方向：用先進(jìn)的大數(shù)據(jù) AI 平臺(tái)，支撐持續(xù)打磨的技術(shù)底座和快速迭代的模型算法。
在這條通往高階智能駕駛的路上，廣汽始終穩(wěn)扎穩(wěn)打，而阿里云大數(shù)據(jù) AI 平臺(tái)也將作為廣汽的堅(jiān)實(shí)后盾，持續(xù)陪伴廣汽一路前行。
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