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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