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1. 自动驾驶革命:解密端到端背后的数据、算力和AI奇迹

1、自动驾驶革命:解密端到端背后的数据、算力和AI奇迹

而端到端自动驾驶则更像data centric系统，通过对数据的调优来提升系统效果。 早年，由于自动驾驶积累的数据还非常少，端到端系统的效果往往比较差。

聚焦自动驾驶研发过程，利用核心技术做最核心的事；其二是“完整”，百度智能云提供了从业务侧到资源侧的完整解决方案，包括端到端数据闭环、贯穿研发流程的工具链、为工具链提效的大模型，以及为全流程提供强大算力支持的“AI大底座”，能够满足从L2到L4的研发需求，加速自动驾驶业务落地。

夏一平认为“相比Sora所展现的AI水准，我们（国内）的AI在数据量、质量、模型和算力上都还有很大的差距，当然最关键差距在人才上。”。 具体来看，虽然端到端架构省略了大量的基础代码，大大提升了自动化程度。但仍需人类工程师手写代码来完成筛选数据、处理数据、组织模型训练等工作。

对自动驾驶来讲，今天大部分的感知，或者称之为“大感知”、“广义感知”，都是通过数据来驱动的。 除感知以外，定位融合、地图定位融合、规划控制等，也都在从基于规则、手写代码实现的软件0方案，一步步转向数据驱动。

华为云的端到端迁移工具和7层防御体系，确保了安全合规，云脑方案的威胁检测与自动响应能力更是行业领先。AI-Native存储系统全天候支持数据处理与高效训练，而其自动驾驶开发平台，如盘古大模型和ModelArts，已在商用车和露天矿全无人驾驶等领域展示了强大实力，助力传统车企实现技术跃升。

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