自动驾驶也入云 百度发布数据闭环合规方案

发布时间:2022-11-04 12:14:01

阅读量:407

日前,百度官宣将发布百度Apollo“自动驾驶云2.0”,同时对外披露,百度将为车企提供自动驾驶研发全栈的数据闭环合规解决方案,满足智能汽车、自动驾驶数据采集安全合规要求,助力车企研发、运营、商业化等全场景闭环。此外,百度自动驾驶云2.0全景图也将于12月正式对外发布。

“一辆自动驾驶采集车一天可能采集到的数据会到数T,甚至是10T以上的级别。而且数据的形式也非常多样,包括点云、视频、轨迹分析。数据量大且多元使得它对计算的规模要求很大,普通的CPU算力已经不能满足这种需求。”百度智能云储存大数据高级经理于淼说道。

  如何有效地存储、利用好这些庞大的数据库,“上云”就成了不二之选。

  广汽集团董事长曾庆洪曾说:“只有掌握数据才能有机生长。自动驾驶云数据中心,是实现算法场景演化叠加的有力保障,也是广汽着手布局的关键赛道。”

  事实上,除了车企以外,百度、腾讯、华为、阿里等互联网巨头也在持续耕耘云计算领域。

  “有多友商都看到了云服务的蓝海,百度自动驾驶云的优势在于我们不仅交付工具链,还交付整个平台和工具链的使用能力,让他们可以依托于这套平台工具链更好地做车企自己的智驾研发。”百度自动驾驶首席产品架构师姚发亮说道。

自动驾驶的数据合规为什么重要?

  自动驾驶汽车依赖于安装在车身上的各种传感器传输的大量数据,它们需要知道自身的精确位置、目的地,并且要能追踪行驶过程中遇到的任何事物。要想使自动驾驶汽车变得“聪明”,需要的数据就越多。因此,人们形容自动驾驶汽车是一个浑身长满摄像头的数据采集装置。

  今年八月底,自然资源部发布《关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》(以下简称“通知”),对智能网联汽车的测绘主体和测绘活动的开展提出明确要求。其中指出了,智能网联汽车搭载的摄像头、激光雷达、毫米波雷达等,在路上进行运营、道路测试等活动都属于测绘行为。

  政策指引下,企业在智能网联汽车以及自动驾驶汽车的研发、量产过程中的行为正逐步合规化。但与此同时,数据确权、数据防护、数据流通三大自动驾驶数据合规的挑战依旧存在。

  “《通知》发布以后,百度自动驾驶云就联合百度智图满足测绘安全的要求,去推进自动驾驶汽车数据合规的闭环,然后去赋能车企的合规。百度智图是拥有电子地图制作甲级测绘资质的单位,这个资质非常难获得,国内只有19家有甲级测绘资质单位。”百度apollo信息安全负责人刘健皓解释道,自动驾驶汽车采集回来的海量数据,如果在泛滥、无序的情况下去使用,价值会大大削弱,因此数据合规非常重要。百度自动驾驶云联合百度智图,秉承“原始数据不出车、测绘数据不出云、测绘成果不关联、资质图商全管控”的安全合规思路。

“一个中心、三重防护”

  “我们的合规思路:原始数据不出车,测绘数据不出云、测绘成果不关联、资质图商全管控。在管控的情况下安全、有序地使用这些数据。”刘健皓说道,在这个合规思路的指导下,百度提出了“一个中心、三重防护”的安全合规建设理念,保障地理信息安全。一个中心是通过图商建立数据安全监管中心,监测自动驾驶数据闭环合规的数据使用过程、数据内容、数据载体的安全性。全面满足监管机构对智能汽车、自动驾驶的安全合规要求。


  三重防护是指工具链合规、数据防护、云平台防护。工具链合规:通过点云抽帧、图像脱敏、可控标注、车辆监管等方式保证自动驾驶数据在训练过程中的操作合规,不接触测绘数据,不将测绘数据带走;数据防护:对于智能网联汽车时空数据进行端到端的加密改造,保证数据的完整性、有效性、机密性、以及不可抵赖性,通过图商的密码服务体系保证数据由图商进行管控;云平台防护:基于对云基础设施的网络边界隔离,容器防护,数据审计,安全存储等措施,保证智能网联汽车时空数据在云平台环境中的安全性,由图商监控网络边界连接状态,不会将测绘成果外发,造成数据的滥用、泄露等风险,抵御黑客对数据平台的攻击,防止数据被黑客窃取。

  据刘健皓介绍,百度在10年间的自动驾驶累计里程超过3400万公里,千P级海量存储,万台弹性计算集群,测绘数据的采传存管用在百度地图均已大量实践。百度自动驾驶云2.0合规方案,不仅具备全栈式优势,也兼具高效迭代、海量场景数据等特点,可基于用户反馈构建车云数据闭环,快速提升效果。

  另一方面,云计算也不可避免会涉及到了企业竞争最关键的数据归属问题。根据上汽董事长陈虹“灵魂论”的说法,自动驾驶能力是车企的核心竞争力。自动驾驶入云,会不会让企业失去在自动驾驶数据上的话语权?

  “我们主要提供平台和工具链,让车企打造自己的灵魂,而不是侵犯到核心算法,去替代他们。相反,我们可以帮助车企做一些算法上的加速和迭代。”姚发亮如是说。


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