数据采集——中国的挑战

不过，要做好自动驾驶，有一道坎是绕不过去的——数据。

高质量数据和算法是自动驾驶软件的核心。目前自动驾驶商业模式正在发生深刻变化，数据和算法紧密结合的做法逐渐得到市场的认可。无论是视觉还是雷达方案，本质上都是一整套服务于汽车工业的软件解决方案，而数据在其中扮演的角色是促进算法持续迭代的基础设施。

美国自动驾驶巨头，同时也是车辆制造商的特斯拉曾表示，他们现在最大的竞争力其实不是在自动驾驶的算法，而是每天在路上跑的大概40多万辆的车和这些车每天贡献的数据。特斯拉可以通过这些数据可以不断优化自动驾驶的算法、模型，进一步加强它的竞争力。

据胡哲俊介绍，现在各家车厂在硬件层面已经差异不大，软件这一块很多自主品牌也具备比较大的竞争力，但国内公司没有特斯拉这样的先天优势。一些自动驾驶公司可能更多程度上都是轻资产、偏软件的，很难运营比较大的车队，持续去获得这么大量的数据。车厂也是一样，传统车厂不直接面对消费者，所以很难获得这些数据，缺少中间渠道。

而且，即便找到了数据获取的途径，数据的长尾效应（注：在数据训练中，一小部分的类别占据了大多数的训练样本，而大部分的类别只有极少数的训练样本）也一直困扰着自动驾驶研发团队，如何高效获取和使用2%稀缺复杂场景下的高质量数据始终是个难题。轻舟智航联合创始人兼CEO于骞指出，实际上稀缺场景的路测数据量是十分有限的，需要创造一种虚拟环境把现有数据的价值重新发挥出来，验证算法的修改、系统的变化是否安全可靠，加速开发流程，提升路测效率。

已布局这一领域的格物钛首席运营官吴琼婧表示，仿真场景库会是一个非常好的应用。因为长期路侧采集的成本很高，像一辆数据采集车每天会采集10TB的数据，100台车就是PB级的数据量。如果能在海量的数据中快速找到符合需求的复杂场景数据进入模型训练阶段，并且把采集的真实数据转化成仿真场景库，在仿真场景库中做调优，例如把旁边并线的车速提高或者降低15%、或调整角度。这种做法可以仿真创造出更多的数据，来替代高成本的数据采集工作，这一方面的解决方案都可以用数据平台的方式来实现。

吴琼婧 主办方供图

共享开放——中国的尝试

除了增加用户端数据获取的渠道和仿真测试，胡哲俊提出了另一种可能性：数据集的共享，通过车厂、自动驾驶公司之间的数据共享去丰富各自的数据库和数据集，进一步优化算法，提高安全性。

浦维达表示赞同，他认为数据的安全利用是很有商业价值的。现在在马路上各家车企积累的上百万公里的行驶数据，是通过很多辆车叠加起来的，单一车辆的行驶里程和区域也是相对有限的。这个时候就需要大家把数据放在一个公共平台上进行共享、交流，甚至进行交易。小企业或许没有太多人力物力投入到高成本的采集数据运营工作中，这些都可以通过购买服务来解决。综合而言，这些数据是可以不断复用产生规模效益的，无论是政府还是行业组织都应该倡导这种做法。

浦维达 主办方供图

中海庭首席执行官刘奋也对数据开放抱有持坚定不移的支持态度，必须承认汽车工业还是相当保守的，数据掌握在每个车企手中，它的流动性和价值被远远低估了。如果一旦数据能被开放出来，一个超过所有人想象力的商业时代就真的来临了，在这个让人热血沸腾的“数智化”时代，数据开放会极大促进社会运行效率。

不过，劲邦资本合伙人王荣进提出，数据共享是有条件的，应该视具体情况来决定是否开放。比如带有一定公共属性的、和交通路况相关的数据是应该拿出来被积极共享的，但是用户和单车的数据可能车企还会有所保留。胡哲俊进一步补充道：数据应当是在特定生态圈里有限度地被共享，而不是完全面向全社会的、不加限制的开放。这种不加限制的数据共享可能会带来负面的安全隐患。数据具体应该以什么样的形式被共享，会受到怎样的限制是需要整个行业的参与方进一步深入研究的。

在这方面，格物钛率先进行了一些尝试。在今年世界人工智能大会上，格物钛和上海白玉兰开源开放研究院共同发布了《木兰-白玉兰开放数据许可协议》，希望向社会倡导数据开放的标准化、机制化，从法律层面提供一种“社区行为标准”去加速数据开放共享。

坚持难而正确的事情

会议最后，与会嘉宾们表示自动驾驶未来肯定会使人们的出行、生活变得更美好，但是也不能过于保持乐观的态度，这是一件需要坚持的“难而正确的事情”。

道阻且长，生而又有幸。试想未来在全球范围内自动驾驶的渗透率达到10%甚至15%以上，所有的技术问题会从汽车工业的智能网联化拓展到智慧交通的运营管理，自动驾驶将重塑城市形态与生活方式，商业模式和产业边界会经历重构，全新的规则体系会应运而生，身处于这样一个变革时代值得每一个人去证明、实践自己，而现在所有自动驾驶赛道玩家正在做的就是提前布局规则，加速这一时代的到来。

作为一家专注于打造人工智能新型基础设施的初创企业，格物钛正在以数据为中心的开发方式，向全球AI创新团队、前沿高校实验室和机器学习开发者社区提供数据平台支持，助力自动驾驶安全发展。