盖世汽车研究院：数据闭环成为高阶智驾量产落地的核心
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自动驾驶发展进入数据驱动的3.0阶段，城市NOA热潮兴起。随着BEV+Transformer技术路线成为新一代自动驾驶感知能力的核心架构，数据闭环能力取代算法范式，成为决定高阶智驾商业量产从1到N的胜负关键。企业纷纷采用数据驱动的开发模式，通过建立数据闭环来加速自动驾驶迭代。
基于此背景，盖世汽车研究院从产业概况、产业生态与市场展望、典型厂家方案三个维度对自动驾驶数据闭环产业进行研究分析，供相关人士参考。本报告部分内容如下：
行业概况
数据闭环主要分为车端和云端两部分，车端不断地进行数据采集，上传到云端，并在云端完成数据的存储、挖掘、标注、模型的训练以及验证的完整闭环。其中，自动标注是目前数据闭环中最为核心的部分。
目前影响高阶自动驾驶落地的关键因素不再是解决常见一般案例，而是各类不常见但不断出现的“长尾问题”。如何对新场景数据进行大规模高效处理并快速优化算法模型，成为为自动驾驶技术迭代的关键。
数据闭环基础的基础是数据，自动驾驶系统需要从不同来源、不同种类的海量数据中提取所需要的内容，将其转换为标准格式和单位，用以有效的分析、建模和利用。数据采集分为测绘车采集和量产车采集两种方式，前者适合数据闭环启动阶段，后者适合数据大规模上量后，目前量产车采集是主流。
在车端数据采集之后，需要经过标注才能变成算法模型能够使用的有效样本，大规模且高质量的数据集是自动驾驶系统迭代的基础。在标注量增大、质量要求变高的背景下，传统的纯人工标注在成本上不再具有优势，AI大模型赋能的自动标注工作量相比人工标注可以降低约80%-90%，逐渐成为降本增效的利器。
在完成数据采集、标注后，需要对数据进行模型训练和功能迭代。模型训练需要充足的算力，部分主机厂和Tier1建设自己的智算中心，大部分企业通过购买云服务的方式进行训练。
经过训练环节优化后，智驾系统还需要测试来验证被测对象与设计目标的一致性。仿真工具可以解决实车测试成本高，积累慢的问题，且场景覆盖率高、能复现极端场景，目前已成为自动驾驶系统开发测试的重要一环。全栈仿真平台可提供自动驾驶仿真所需的各个环节，功能集成性高，满足多样化开发需求，将成为趋势。
随着AI技术不断进步，智能驾驶数据生成由专家生成和用户生成逐步发展到了人工智能生成阶段，极大提升了场景库数量和数据生成效率。AIGC能够实现车路端数据向量转换，提升数据存储的效率；还能生成并模拟不同的驾驶场景，进行自监督预训练，并能够实现算法模型的不断升级调优，促进智驾数据闭环更高效、更流畅。
整体上，目前数据闭环的基础功能已跑通，行业发展至追求效率和成本的新阶段。但数据闭环在高阶智驾大规模量产应用仍面临着数据采集和使用的合规性、数据确权、数据标注及后续处理难度大等诸多问题，实现真正的数据闭环任重道远。
产业生态格局
数据闭环链条复杂，目前国内智驾数据闭环企业涉及数据采集、数据处理与标注、数据传输与存储、芯片厂商、数据仿真、云存储、智驾方案商以及主机厂等企业，市场呈现百花齐放的局面。
自研能力较强的头部智驾车企在数据闭环环节倾向追求自研，以实现智驾功能更好地上车。部分主机厂会选择全栈数据闭环，部分会选择核心部分自研，其他部分外采。芯片厂商基于端侧的芯片硬件基础，开发出相应的工具链和优化算子，助力主机厂和Tier1快速验证算法并在芯片上实现部署。
数据服务商基于强大的数据分析处理能力，致力于数据闭环流程的研发和创新，为主机厂和Tier1提供数据闭环整套解决方案或模块化的工具链产品（如车云协同平台、数据管理平台、标注平台、仿真平台等）。鉴于数据和工程化know-how在量产车数据闭环中的重要性，有大量数据处理经验或测绘资质的厂商将更具优势。
智驾方案商需要具备数据闭环能力，凭借其在AI技术和行业的积累，可向主机厂提供云计算、算力、模型能力等技术和资源。随着高阶智驾在乘用车前装的规模化部署，部分L4级智驾公司降维转向L2+，获得了新的可持续商业化落脚点。云服务厂商基于云底座核心能力和云端大模型深度赋能数据闭环全链条，实现如数据接入、数据标注、模型训练、模拟仿真、OTA升级等功能，助力加速智能驾驶数据闭环。
在高阶自动驾驶不断演进、更多量产车上路等因素的驱动下，自动驾驶的数据量将呈现指数级上升，数据服务的需求也将长期存在。目前大量车企和Tier1对于数据服务的需求还处于早期阶段，整体市场潜在空间巨大。
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