“華為八爪魚”指的是華為自動駕駛云服務HUAWEI Octopus，它是基于自動駕駛最核心的硬件：數(shù)據(jù)、高精地圖、算法，構(gòu)建一套數(shù)據(jù)驅(qū)動閉環(huán)的開放平臺，旨在通過車云協(xié)同的能力封裝、標注能力、升級的虛擬仿真和安全合規(guī)的一站式云服務，協(xié)助車企零基礎構(gòu)建自動駕駛開發(fā)能力，降低開發(fā)門檻。它與智能駕駛計算平臺MDC、智能駕駛OS一起，發(fā)揮華為云+AI優(yōu)勢，共同組成車云協(xié)同的MDC智能駕駛平臺，開放合作，促進智能駕駛快速發(fā)展。

華為自動駕駛云服務為何取名“華為八爪魚”？我們知道，八爪魚被譽為海洋里的靈長類動物，它有一個聰明的大腦，學習能力強，進化程度高。這與今天自動駕駛開發(fā)落地所需要的核心能力非常相似：自動駕駛感知，需要持續(xù)學習，方能四通八達、無處不在。

相較OTT云服務及傳統(tǒng)工具，華為利用自身在云計算、車聯(lián)網(wǎng)、人工智能等ICT技術(shù)的多年積累，通過構(gòu)建一個統(tǒng)一的、面向自動駕駛?cè)芷诘娜珬Ｔ破脚_。

“華為八爪魚“三大服務

“八爪魚”是一個按需獲取的全棧云平臺，服務覆蓋自動駕駛數(shù)據(jù)、模型、訓練、仿真、標注等全生命周期業(yè)務，向車企及開發(fā)者，提供了包括數(shù)據(jù)服務、訓練服務、仿真服務在內(nèi)的3大服務。

數(shù)據(jù)服務：處理車載硬件平臺上輸出的傳感器數(shù)據(jù)，回放雷達、攝像頭等不同格式的數(shù)據(jù)；支持PB級海量存儲、交互式大數(shù)據(jù)查詢和海量數(shù)據(jù)治理。

訓練服務：管理和訓練自動駕駛模型，不斷在新的數(shù)據(jù)集和測試集上提升模型的準確度，持續(xù)提升自動駕駛安全系數(shù)。平臺提供軟硬件加速，能大幅縮短訓練時間，提升訓練效率。

仿真服務：提供仿真、場景庫管理、場景片段、評測系統(tǒng)等應用工具，確保自動駕駛模型合規(guī)、安全、可度量、質(zhì)量達標，快速集成到版本中。

”華為八爪魚“的六大關(guān)鍵特性：

1、業(yè)界領(lǐng)先的自動標注能力

“華為八爪魚” 自動駕駛開放平臺團隊和華為諾亞實驗室打造聯(lián)合團隊，持續(xù)攻關(guān)，感知算法精度已經(jīng)達到業(yè)界領(lǐng)先水平，解決了復雜場景或遠端目標的漏檢、錯檢等業(yè)界難題，并在多個自動駕駛國際公開數(shù)據(jù)集測試挑戰(zhàn)中獲得領(lǐng)先的名次。

以3D點云目標檢測為例，華為融合了激光雷達和攝像機等不同傳感器提取的多種信息，同時采用對多視角、多時序數(shù)據(jù)融合的方式提取目標特征，通過多層卷積網(wǎng)絡迭代，融合不同特征，最終實現(xiàn)了對3D點云目標的精準識別和檢測。再結(jié)合云端強大算力，可以將這種超大模型的訓練效率提升10倍以上，進而提高車端感知模型的迭代速度。

2、云和MDC協(xié)同的難例場景智能篩選

通過云和車載計算平臺MDC協(xié)同，可以實現(xiàn)難例場景的智能選，解決智能化分析檢測算法的性能瓶頸，有針對性的收集車端和云端數(shù)據(jù)，發(fā)掘數(shù)據(jù)中的難例（Corner case）， 極大的緩解長尾問題（Long tail problem）。

開發(fā)者向云端上傳期望搜集的難例圖片，云端會把難例搜集規(guī)則下發(fā)給車輛，車輛則會檢測攝像機捕捉到的實時數(shù)據(jù)流，找到類似的難例場景，截取相應圖片并回傳到云端，形成特定場景的難例數(shù)據(jù)集。這種方式可以減少90%的上云數(shù)據(jù)，并節(jié)省70%的數(shù)據(jù)集構(gòu)建時間。

3、一站式自動駕駛DevOps服務

“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺提供了云端一站式仿真評測工具鏈，實現(xiàn)自動駕駛領(lǐng)域的DevOps，從代碼倉庫接入、版本管理，到仿真、評測，實現(xiàn)了完整的自動化閉環(huán)。

通過大規(guī)模并發(fā)仿真，達到規(guī)控算法迭代速度的量級提升，可實現(xiàn)虛擬仿真測試里程日行千萬公里。這種高效的模式，將規(guī)控算法評測周期從原來的天級縮短到了小時級，整個算法的迭代周期也從周級縮短到了天級。

4、與高精地圖結(jié)合，實現(xiàn)真實場景數(shù)字孿生和虛實混合仿真

規(guī)控算法開發(fā)迭代過程中最耗時的是測試驗證。一方面，自動駕駛車輛需要天文數(shù)字級的里程測試來驗證，而另一方面，測試場景的構(gòu)建又成為了這一環(huán)節(jié)最大的難點。

虛擬仿真是提高自動駕駛驗證效率的有效手段，但它對場景庫的多樣性及虛擬仿真的真實感要求非常高。“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺可以將采集的典型路段轉(zhuǎn)換成仿真場景，并與高精地圖相結(jié)合，實現(xiàn)真實場景數(shù)字孿生。這種方式可以實現(xiàn)95%以上的場景還原能力，能有效幫助開發(fā)者快速模擬周邊車輛，實現(xiàn)分鐘級的場景構(gòu)建，并有效驗證復雜的城市交通場景，支撐SIL（軟件在環(huán)）驗證。

“華為八爪魚”的虛實混合仿真，通過結(jié)合真實車輛和虛擬場景，實現(xiàn)了線上線下協(xié)同，通過在云端構(gòu)建測試場景，再將仿真測試場景加載到車端運行，從而在空曠的道路或場地模擬出各種需要的虛擬場景、危險場景，比如跟車、行人橫穿、非機動車CUT-IN、避讓靜態(tài)障礙物等各種場景，以測試驗證自動駕駛算法、實車的車輛動力學性能，以及駕乘體驗。

極大地加速了VIL測試的效率與質(zhì)量。

5、預置海量數(shù)據(jù)集和場景庫

“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺可提供50多類、120多萬張、超過2000多萬對象的標注數(shù)據(jù)集。并且這些數(shù)據(jù)還會月度迭代，逐步增長。結(jié)合高效的標注工具，以及智能預標注算法，可以幫助自動駕駛開發(fā)者構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)采集、處理、自動化標注、難例挖掘、生成增量數(shù)據(jù)集等感知算法快速迭代能力。

此外，“華為八爪魚”自動駕駛開放平臺構(gòu)建了20多萬仿真場景庫，支持場景庫泛化能力，并且可以通過真實場景數(shù)字孿生和虛實混合仿真幫助自動駕駛開發(fā)者快速構(gòu)建高還原度的仿真場景，大幅提升了仿真測試的效率。

6、云管端芯協(xié)同，車云無縫對接

HUAWEI Octopus天然支持無縫對接MDC（移動數(shù)據(jù)中心）等車端硬件平臺和ADAS系統(tǒng)，實現(xiàn)車云協(xié)同。

據(jù)稱，華為未來還將把高精地圖、5G及V2X技術(shù)、更多的AI算法、仿真場景等能力集成到“華為八爪魚”中去，攜手更多的車企和開發(fā)者，加速智能駕駛快速商用，共同邁向智能網(wǎng)聯(lián)汽車新時代。

原文標題：詳解華為“八爪魚”的六大關(guān)鍵特性

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責任編輯：haq