百度Apollo Park展厅
11月2日，百度Apollo“自动驾驶云2.0预发布沟通会”在北京亦庄举办。会上披露，百度自动驾驶云联合百度智图，将为车企提供自动驾驶研发领域的全栈数据闭环合规解决方案，驱动自动驾驶产业安全发展。据亿欧汽车了解，百度自动驾驶云2.0全景图也将于12月正式对外发布。
活动现场，百度Apollo信息安全负责人刘建皓全面展示了数据闭环合规解决方案的特点及机制，会后同百度IDG测绘委员会李玉群，百度自动驾驶首席产品架构师姚发亮，百度智能云储存大数据高级经理于淼共同接受现场媒体提问，围绕产品特色、用户特征等进行了问题回答及相关信息分享。
“数据驱动智能”时代，模型训练闭环与地图更新闭环至关重要
随着中国智能汽车行业的蓬勃发展，自动驾驶进入“数据驱动智能”时代，主要沿两条技术路径发展，分别依赖模型训练和地图更新。
一种路径是基于视觉驱动自动驾驶系统，即通过视觉技术采集车外环境数据并回传到云端，经过数据训练、数据标注、模型训练、仿真环境测试后再传回车机进行验证。
另一种路径是基于激光雷达+高精地图驱动自动驾驶系统，即通过实时监测、采集道路维修等情况并回传到云端地图，更新高精地图的瓦片数据，反哺其他车辆。
在此基础上，建立模型训练的闭环以及地图的闭环，对于数据质量提升、数据安全保障、数据流通利用有极大的意义。其中，数据闭环合规成为影响用户体验、驱动产品升级的关键一招。
政策需求双驱动，专有云模式应对三大数据合规挑战
2022年8月底，中国自然资源部发布《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》，对智能网联汽车的测绘行为、测绘主体、测绘资质提出了明确要求，进一步推动车企在智能网联汽车以及自动驾驶汽车方面的研发、量产行为逐步合规化。
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中的挑战仍旧存在，大量车企急需相关技术、经验与资质，合规服务成为行业发展的焦点。
沟通会现场，百度Apollo 信息安全负责人刘建皓介绍了百度自动驾驶云2.0在自动驾驶数据闭环方面的技术方案。他表示，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，助力车企满足自动驾驶数据闭环合规。
技术方案中，由图商开发的车端安全合规采集模块进行触发式采集数据，通过双向认证加密传输存储至智能汽车数据专有云，在专有云中进行数据解密、数据脱敏、数据脱密后进行仿真测试等一系列训练，最终加密发布模型并运输至OTA平台。
“一个中心、三重防护”，全生命周期管控数据安全
为贯彻落实合规原则，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”指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”指工具链合规、数据防护、云平台防护。
工具链合规指通过点云抽帧、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。
数据防护指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。
云平台防护指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。
通过保障采集工具、采集内容、存储容器三方面的安全性，百度自动驾驶云以可信链搭载可信根，建立以国密算法为核心的数据保护机制，保障地理信息自主可控。
海量数据积淀结合全面安全资质，保障车企量产项目端到端合规
百度自动驾驶云2.0合规方案不仅具备全栈式优势，同时兼具高效迭代、海量场景数据等特点。其测绘数据的采传存管用均已在百度地图大量实践，可基于用户反馈构建车云数据闭环，快速提升效果。
据亿欧汽车了解，百度自动驾驶技术研发能力已超十年沉淀，累计自动驾驶里程超过3400万公里，单日上传数据量超300TB，每月单车量产数据回传约11TB，内部积累的数据类场景约3000万，能有效支撑千P级海量存储，万台弹性计算集群。
百度Apollo近十年取得的大量资质同样是其构建全栈自动驾驶数据闭环合规能力重要依托。百度不仅是全国19家拥有导航电子地图制作甲级测绘资质企业之一，还拥有网络安全等级保护、可信云相关的认可。
车端落地方面，百度具备专业的汽车网络安全工程能力认证、功能安全认证、隐私保护认证等全面的安全资质，使得百度能够在测绘主体基础上结合各类资质，发布合规采集方案，保证车企量产项目实现端到端的合规。
热点问题现场解答
在提问环节，百度Apollo与现场的汽车、财经、科技媒体分享了对云计算服务的用户特征、业务特色以及竞争优势的理解。
热点问题一：智能汽车发展对云计算服务带来了哪些新需求?
答：首先，智能汽车发展产生了非常大量且形式多元的数据，对计算规模的要求也变得特别大，对GPU算力有了更多需求，并需要配套高性能的算力、高性能的存储、高性能的网络以及高性能的容器调度。另外，在汽车智能化浪潮下，上云与汽车生产、制造、销售息息相关，车企转型有大量的上云需求，百度云已经过海量数据验证了基础设施的可靠性，有能力为车企提供云计算服务，同时也为上云中的数据安全问题提供解决方案。
热点问题二：百度汽车云和自动驾驶云有何区别和联系呢?
答：汽车云的受众是整个汽车行业生态链上所有相关的企业，覆盖研、产、供、销、服各环节，助力整个产业链向数字化升级迭代;自动驾驶云更多聚焦车企智驾研发各个环节所需的工具链和平台，推动汽车的服务属性、网联属性安全发展。
热点问题三：百度自动驾驶云相比其他厂商云服务的不同之处在哪里呢?
答：百度自动驾驶云并非为了商业化而打造，而是把自身在做自动驾驶中沉淀的know-how以及积累的平台和工具链，拿出来赋能产业，进行商业化落地。百度自动驾驶云不仅交付平台工具链，更交付客户对平台和工具链使用的能力。
结语
数字时代，自动驾驶已走至台前，在技术演进和出行变革中孕育出新的动能，为出行生活带来科技色彩。亿欧汽车获悉，未来百度将在数据合规服务、合规专有云服务、自动驾驶研发工具链服务等三个方面继续深耕，不断强化自动驾驶基础设施建设，为车企提供更加优质的自动驾驶技术能力，推动自动驾驶行业健康、安全发展。
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