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自动驾驶数据闭环

随着全球自动驾驶向L3-L4级规模化落地加速迈进,数据驱动已成为技术演进的核心逻辑。据预测,2025年单车日均数据采集量将超过50TB,但当前行业面临”数据洪流与价值沉淀失衡”的困局,传统数据处理模式难以高效提炼有效信息,导致算法迭代周期长、长尾场景突破慢。与此同时,欧盟GDPR、中国《汽车数据安全管理规定》等法规对数据存储、跨境流通和隐私保护的严苛要求,进一步抬高了企业的合规成本。

在此背景下,构建”车端感知-云端迭代-边缘计算”全链路协同的数据闭环系统,成为车企及自动驾驶公司突破算法瓶颈、降低开发成本、加速商业化落地的战略刚需。

数据处理效率低

多模态传感器数据融合难度高
传统人工标注成本高昂

场景覆盖度不足

边缘场景数据采集困难
仿真测试依赖真实场景复现

模型迭代周期长

训练-验证-部署链路碎片化
缺乏自动化工具链支持

合规与安全风险

数据隐私、存储传输安全、仿真测试标准缺失等法律与技术挑战

框架体系

涵盖数据采集、存储、脱敏以及分析等方面的方案,并且针对智能驾驶测试提供具有高保真度的 XIL 模拟仿真方案