【资料图】
自动驾驶开发流程——从基于模型设计到数据驱动
数据处理：数据驱动的基石
1.数据采集：智能化势在必行
2.数据标注：外包趋势和对高质低价的追求
仿真——自动驾驶开发的加速器
1.仿真软件玩家盘点
（1）传统仿真软件公司
（2）初创仿真软件公司
（3）科技巨头仿真软件公司
英伟达：Drive Constellation
华为：“华为八爪鱼”自动驾驶云服务
百度：阿波罗平台
腾讯：TAD Sim
2.仿真的痛点
（1）仿真软件：既要懂仿真，也要懂汽车
（2）场景库是核心
（3）仿真评价
3.仿真软件的标准化发展趋势
4.高精地图，工具链不可或缺的一环
（1）合规性问题
（2）复杂场景精度问题
（3）动态更新问题
上云还是不上云，这是一个问题
1.上云好处多
2.数据安全的隐忧
工具链的发展趋势
1.高效：端到端
下面就盘点下科技巨头的生态：
（1）英伟达：基于芯片的生态
（2）华为：云管端芯组合的开放生态
（3）百度：阿波罗开放平台
（4）腾讯：全链路云服务和开发平台
2.开放：各模块解耦
3.合作方式更灵活
总结
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