智能驾驶智算数据平台发展研究报告

定义：智能驾驶智算数据平台是服务于汽车智能驾驶模型开发及测试的数据、算力和算法综合服务平台，可分为企业级和行业级平台。
预期功能：在数据、算力、算法三大人工智能支柱方面提供行业级服务，包括数据汇聚与传输、确权与鉴权、存储与管理、分类和分级、合规与脱敏、清洗与预处理、质量评估与价值定义、可视化与分析、机器学习平台集成、交易与共享等数据服务；算力资源跨地域汇聚、异构算力支持、资源隔离与调度、高可用性与容错性、性能监控与分析等算力服务；基础算法库、算法开发与优化工具、数据标注基础模型、智驾模型训练与测试环境、智能驾驶基础模型、剪枝压缩部署工具等算法服务。

国外现状：智能驾驶开发商如特斯拉、Waymo、Wayve等在数据、算力和算法方面处于领先地位；联盟/行业项目如GAIA-X和Catena-X为智能驾驶领域的数据信息沟通和资源交换奠定了良好基础。
国内现状：智算中心建设情况良好，但国产AI算力芯片技术水平、AI计算框架、智能驾驶数据集开放程度、数据共享与开放机制、AI专业技术人才等方面存在不足。
国内智能驾驶基础资源情况调研：数据方面，企业数据持续积累，但事故和Corner Case数据积累较少，数据采集和标注成本占比较高，数据共享意愿强烈，但存在格式差异、合规限制及安全等问题；算力方面，整车企业倾向于采用租赁+自建的方式进行，而智驾供应商更多会选择采用全部租赁的方式，国产算力卡使用情况极低，AI框架适配和算力调度是主要问题；算法模型方面，70%以上的企业和机构已建立端到端架构并开始模型训练，但端到端智能驾驶网络构架尚不确定，技术路径不够清晰；行业级智能驾驶智算数据平台建设态度方面，平台建设态度积极，但注重有用性和可持续性，平台建设优先级为数据板块，其次是算力，平台功能建设重点提供数据格式标准化工具，支持数据确权，并成为行业级数据共享流通平台，此外提供数据标注和高价值数据筛选功能。

行业痛点问题：数据方面，企业数据持续积累，但事故和Corner Case数据积累较少，数据采集和标注成本占比较高，自动化水平较低，企业数据流通意愿强烈，但存在格式差异、合规限制及安全等问题；算力方面，国产算力卡占有率极低，AI框架适配和算力调度是主要问题；算法方面，端到端智能驾驶网络构架尚不确定，技术路径不够清晰；平台建设方面，支持行业智算数据平台建设，但注重有用性和可持续性。
行业需求及解决方案：行业对端到端自动驾驶资源要素的需求迫切程度排序为数据>算力>算法，建议以数据和服务交易平台为核心，重点突破数据格式等标准规范，开展数据确权、数据定价、数据筛选、模型测试等轻量化技术开发，并开展国产化算力卡和AI框架生态建设。

平台建设必要性：应对AI技术爆炸，搭建行业协力平台；支持标准规范建设，突破机制制度瓶颈；开展数据流通试点，疏通资产交换渠道；实现信息共享互通，优化资源配置使用；提供共性基础服务，推动技术发展创新；聚焦特定难题和场景，助力国产生态建设。
平台总体定位、建设目标及内容：总体定位为“汽车行业人工智能关键要素流通的依托服务机构”，建设目标包括数据共享交易、算力资源配置、算法基础服务、生态系统构建；数据方面建设内容包括数据标准化服务、数据质检服务、数据确权服务、数据定价服务、数据交易系统等；算力方面建设内容包括闲置算力信息公开、算力租赁服务系统等；算法方面建设内容包括智能驾驶数据标注服务、智能驾驶数据仿真生成服务、智能驾驶模型标准化评价测试服务等；生态方面建设内容包括以我国特色交通环境、国产算力和算法为核心的生态建设。
平台建设风险分析：存在资金风险、技术风险、人才风险、政策风险、市场风险。
平台建设难点：确保公信力的技术能力、基础资源保有、标准规范突破、初始投入及可持续运营。

平台建设模式分析：可选择集中化建设模式或分布式建设模式，建议采用“前期小规模集中式建设为主、后期持续分布增量式建设”的混合建设模式。
平台阶段性建设规划：短期目标（1-2年）：核心功能模块建设；中期目标（3-5年）：行业资源整合与机制优化；长期目标（5年以上）：生态系统完善与商业化服务。