【数智化人物展】觉非科技CEO李东旻：数据闭环，智能驾驶数智时代发展的新引擎
李东旻
本文由觉非科技CEO李东旻投递并参与《2023中国企业数智化转型升级先锋人物》榜单/奖项评选。
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数智化的主要作用是帮助决策。它的核心是大数据，以大数据为基础，匹配合适的AI技术，促使数据场景化，用以解决真实生活中的各种问题。对于汽车产业来说，数智化的发展历经了几个阶段，目前已经从“软件定义汽车”过渡到了“数据闭环新引擎”。
在汽车数智化的驱动下，智能驾驶技术快速发展。具有强大的计算能力、稳定性和可靠性，能够处理车辆周围的感知信息，保证车辆的安全性和舒适性，实现车辆的自主决策和控制，逐渐成为了实现高级别自动驾驶车型的“标配”。
2023年，随着智能驾驶向城区量产的快速扩张，系统感知、决策、规控、通信等方面的能力迎来了新的升级，智能驾驶正伴随大模型的上车，迈向数据驱动的3.0阶段。而随着数据对产业需求的重组，汽车供应链格局也发生了剧变，车企在重新洗牌，供应链在重塑，已进入生态加速构建的新阶段。
数据与数据闭环，缺一不可经过由硬件驱动的1.0阶段和软件驱动的2.0阶段，智能驾驶正伴随大模型的逐步上车迈向由数据驱动的3.0阶段。在1.0和2.0阶段，算法和硬件是领先的关键，而走向3.0阶段，数据将成为核心资产。尤其是伴随特斯拉FSD V12系统的发布，从规则驱动到数据驱动的路线已逐渐清晰，一方面，数据决定了模型的上限，智能驾驶需要大量的、多样化与高质量场景与驾驶数据以提炼高效的神经网络；与此同时，需要打通数据采集、预处理、回传、标注、训练等多个环节的数据闭环，其运行效率与自动化程度直接决定了自动驾驶模型的迭代效率。
城区智能驾驶的普及让Corner case的数量与复杂程度大幅提升，智能驾驶对场景数据的需求也因此激增。近年来，国家对数据采集的安全管理非常严格，规定企业在采集时需要具备相应测绘资质。目前仅有19家单位获批导航电子地图制作甲级测绘资质，可对地理信息数据（包括空间坐标、影像、点云及其属性信息等）进行采集、存储、传输和处理。在数据的获取上，觉非科技已与具备甲级电子导航地图资质的企业建立了深度的战略合作，可面向主机厂提供高效的数据采集方案以及安全的数据合规方案，用于主机厂进行算法的迭代训练。
数据、算法和算力是自动驾驶开发的三驾马车。车企研发周期缩短、功能迭代加速，未来能够持续地低成本、高效率、高效能收集数据，并通过真实数据迭代算法，最终形成数据闭环及商业闭环是自动驾驶企业可持续发展的关键所在。
在数据积累的基础上，数据闭环的运行效率和自动化程度也直接决定了自动驾驶模型的迭代效率。据公开资料显示，特斯拉FSD目前在北美能够做到以月度为更新频率向用户OTA一次，而中国造车新势力此前频率大约为每季度一次。
觉非科技理解的数据闭环是利用离线高精地图生成静态要素真值数据，用于训练基于BEV的静态要素感知模型。而后将模型部署于车端，实时推理产生静态要素的栅格图结果并上传云端，在云端对栅格图进行SLAM拼接以及矢量化等后处理，通过量产化制图能力产生大规模的高精度地图数据库，进而实现静态要素的数据闭环。在这种模型下，会有新的数据源源不断被触发回传，由数据驱动的迭代开发循环便形成了。
觉非科技数据闭环架构
随着智能驾驶3.0时代的到来，汽车向智能电动车进化，重新洗牌的不仅仅是车企圈，供应链也在不断重塑。前文提到，数据与数据闭环能力成为了产业底层的新基建，技术革新已重新定义了汽车产品与服务，并催生出了新的生态模式。
自动驾驶产业链、供应链已从原来的商业交换关系升级为合作共赢式关系，原有的整车厂统筹、零部件供应商分工的合作模式，也变为了零部件供应商和整车企业共同面对市场需求的新模式。
这样的新模式，成为了供应链新军崛起的契机。更开放的合作心态、更高效的决策效率、更好的服务意识与更具竞争力的价格，正在让他们渐渐赢得市场。
而在供应链重塑构建的过程中，觉非科技也被赋予了一个产业生态前所未有的、全新的定位——自动驾驶量产时代的软件Tier1。一方面，将量产级智驾解决方案提供给主机厂做智能驾驶域控，针对自动驾驶感知与决策系统，提供融合感知、融合定位、众源建图等服务；另一方面，以“数据驱动量产化”为目标，为合作伙伴实现自动驾驶闭环能力。2023年，觉非已获多家头部主机厂定点，众源建图与数据闭环将实现工程化落地。
工程化能力决定走多远搭建一套高度自动化、流程化的“数据闭环”并非一蹴而就，其中不仅要了解框架的工作原理，还要具备超强的工程实践能力与多个项目的打磨迭代。在Know-how的积累阶段，大规模的优质数据是“做出”数据闭环的前提，经验丰富的工程化实践是“做好”数据闭环的关键。
产业目前普遍的观点是，同时拥有资质和算法能力的企业，更有望与不同主机厂达成合作，从而积累更为丰富的数据处理经验。而这也正是觉非一直以来所构建的竞争壁垒。
觉非科技围绕量产车数据闭环此前已进行了大规模的数据验证实践，包括对非结构化原始数据的处理、算法的适配、数据上传策略等。而目前正在逐步落地的定点项目，其在数据闭环、众源建图等方向的工程化经验也将成为行业的新标杆。
现实中的驾驶场景极其复杂、不可预测且难以穷尽，需要模型的快速迭代与升级。数据驱动，作为其中必不可少的一环，将帮助实现自动驾驶数据闭环的快速循环与迭代，并满足新场景模型的适配。横亘在数据与模型训练之间的力量，便是数据。我们相信，未来拥有数据量与数据处理优势的企业必然将实现技术的降维打击，而当技术条件成熟时，数据能力将成为产业壁垒，届时自动驾驶下半场的胜负才将取得分晓。
·关于李东旻
李东旻，中欧国际工商学院EMBA、中国科学院研究生院硕士、武汉大学学士。李东旻先生曾任多家科技公司董事，并获得多项发明专利。他拥有超10年的大型互联网公司产品、业务管理经验，成功从零到一打造过多款用户量过亿的产品。现任觉非科技CEO。
★以上由李东旻投递申报的观点性文章，最终将会角逐由数据猿与上海大数据联盟联合推出的《2023中国企业数智化转型升级先锋人物》榜单/奖项。
该榜单奖项最终将于11月14日以下活动中进行榜单的首发与奖项的颁发，欢迎报名莅临现场：