摘要：当智能驾驶从实验室走向真实道路，“鬼探头”惊魂、施工路段应对失当等场景暴露出技术落地的真实困境。业界共识已明确：数据闭环、模型优化与基础软件协同进化，是突破自动驾驶性能瓶颈的核心路径。「AI 进化论：智算时代 OS 的破局之路」第四期直播聚焦「数据 × 模型

当智能驾驶从实验室走向真实道路，“鬼探头”惊魂、施工路段应对失当等场景暴露出技术落地的真实困境。业界共识已明确：数据闭环、模型优化与基础软件协同进化，是突破自动驾驶性能瓶颈的核心路径。「AI 进化论：智算时代 OS 的破局之路」第四期直播聚焦 「数据 × 模型 × 软件：自动驾驶的协同进化之路」，邀请阿里云智能集团资深技术专家李三红、资深算法专家施兴，从技术痛点拆解、协同路径分析到未来场景展望，揭示智能驾驶从“可用”到“可靠”的进化密码。

以下为经编辑整理的专家访谈实录。

1 直面智驾痛点——数据、算法与系统的三重困局

Q1：鬼探头、施工变道等场景，暴露了哪些技术短板？

@施兴：

现在有两类主流的智驾方案：一类是多阶段方案，包含感知、规划控制等模块串联；另一类是端到端方案，比如特斯拉 FSD。但无论哪种方案，背后都离不开数据、算法、算力三个维度。鬼探头或道路施工变道场景，从数据维度看属于典型的长尾问题——这类数据在训练集中占比很少，挖掘出来参与训练也有挑战。这导致数据分布不均衡，模型学习时对鬼探头的判断概率较低。比如模型首次检测异常物体时，可能只给出 0.6 的置信度，不敢立即急刹，需要下一帧数据确认，自然就慢半拍。从算法维度看，多阶段方案步骤复杂耗时长；端到端方案虽简化步骤，但模型参数量大，车端算力有限。算力层面同样关键：车端芯片算力远低于数据中心服务器，导致计算延迟增加。这三方面共同造成突发场景的响应瓶颈。

@李三红：

从数据角度看，本质是现实世界的复杂性与模型能力存在差距。例如训练数据在晴天采集，雨天性能就会下降。更核心的是，我们需要通过数据增强、数据合成等技术提升数据多样性，让模型接触到更接近真实场景的样本。

Q2：同为“智能”，为何自动驾驶比手机 APP 难得多？

@李三红：

从阿里云支持车企的经验看，自动驾驶是高度依赖数据闭环的系统工程。其核心流程包括车端数据采集、标注、预处理、数据挖掘、模型训练、车端部署的全链条。复杂度首先体现在数据本身：传感器、雷达、路侧设备产生的多模态数据量巨大，且高度异构。技术实现上涉及多领域协同：需要大数据技术做数据清洗，异构算力支撑计算，高性能存储管理数据，容器编排调度任务。这种多技术栈耦合的复杂性，远超手机 APP 处理 2D 结构化数据的场景。

@施兴：

我有两个强烈对比感受：一是数据维度差异。手机 APP 处理的是用户、物品、行为等结构化数据，而智驾需融合摄像头图像、激光雷达点云、毫米波信号、方向盘转角等时空序列数据，复杂度指数级上升。二是成熟度差异。互联网 APP 经过十年沉淀已标准化，但智驾算法在不同车企中差异很大——有的修改网络结构，有的重写代码模块，这种碎片化进一步增加技术落地难度。

Q3：为何有的车 OTA 升级后反而“变笨”？

@施兴：

这背后是数据分布的动态失衡问题，互联网场景同样会遇到模型升级后效果倒退的问题。根本原因在数据维度：当新版本增加某些场景数据比例时，其他场景数据可能被压缩。就像学生集中补习语文时，数学成绩可能下滑。更隐蔽的问题是自动标注环节——标注模型自身迭代可能引入错误标注，而人工复核海量数据成本过高。硬件改动也会埋雷：比如摄像头角度调整后，采集的数据分布发生变化，导致模型适配失效。

要避免这类问题，必须建立严格的测试机制：先灰度发布到部分车辆，通过百公里接管率等真实指标验证效果，而不仅依赖离线测试数据。

@李三红：

这和互联网的 AB 测试逻辑类似。但智驾的测试更复杂，需要覆盖极端场景。这要求测试团队不仅关注整体指标，还要深入分析具体场景的数据一致性。

2 技术破局之道——数据闭环、算力协同与全栈优化

Q4：基础软件如何提升数据闭环效率？

@李三红：

以阿里云的实践为例，我们围绕数据闭环流程做了几方面的优化：在数据预处理环节 (以 Spark 为代表的大数据计算场景) 构建自下而上的全栈优化能力，从操作系统、Java 虚拟机到 Spark 算子深度优化等。在智驾模型训练环节全栈优化，包括操作系统内存管理策略优化、PyTorch 异构编译加速，数据加载延迟优化等。另外，分布式系统协同方面，重点突破存储与计算的协同瓶颈。例如通过 FUSE 加速技术提升存储与训练集群数据交换效率。

@施兴：

数据管道优化直接影响训练成本。传统做法是数据从 CPFS 存储读到主机内存，再拷贝到 GPU 显存。当千张 GPU 卡等待数据加载时，性能损失极大。针对这类问题，我们开发了新的方案——CUDADataLoader，能够直接让网络数据进显存，跳过内存中转环节，显著减少了数据加载耗时。

Q5：智驾模型参数远小于大模型，为何训练难度反而更高？

@施兴：

虽然大模型参数量达千亿级，但其训练目标相对单一。而智驾模型要解决多任务协同：感知模块做物体检测分割，规划模块输出行驶路径，控制模块执行转向刹车——这些任务需要不同的损失函数平衡。

在实际训练中主要暴露出三大难点：一是资源冲突，感知模型可能占满显存，挤压规划模块资源；二是数据对齐难题，多源传感器时空未对齐会导致整个批次数据报废；三是算力匹配问题，CPU 预处理速度跟不上 GPU 计算需求，造成“数据饥饿”。

@李三红：

从系统架构看，智驾与 LLM 存在本质差异：大模型是纯 GPU 密集型负载，而智驾是 CPU-GPU 强耦合系统。CPU 受制于摩尔定律的放缓，而 GPU 通过架构创新持续突破。这种差距导致 CPU 数据供给跟不上 GPU 消耗。针对这一痛点，目前我们正在操作系统层面优化内存到显存的数据迁移效率，通过内核协同机制提升数据传输吞吐量。

Q6：PAI-TurboX 如何实现训练加速？

@施兴：

TurboX 并非尖端突破，而是将硬件、OS 内核、编译器、GPU 算子到算法优化的能力系统化整合。

在数据层面，我们开发了 CUDADataLoader 组件——让网络数据直通 GPU 显存，跳过内存中转，这是核心创新点。

算子层面针对三个关键点优化：

SyncBN 去除冗余的 CPU-GPU 同步；

NMS 算法适配多硬件后端；

矩阵运算加速。

框架层则通过动态编译优化计算图，并将预处理模块改造为生产者 - 消费者并行模式，解决模块间阻塞问题。

最终实测在 BEVFormer、BEVFusion 等主流算法上，平均实现 50% 左右的提速。

@李三红：

50% 提速意味着“成本折半”或“迭代翻倍”，但落地过程踩坑不少：初期我们想用一套通用方案解决所有问题，后来发现不同车企的感知模块差异很大。现在 TurboX 采用了“核心层统一优化 + 插件式扩展”架构，既保留通用加速能力，又支持车企自定义算子接入。

3 未来演进——合成数据、开源生态与出行革命

Q7：未来智驾需要哪些技术支撑？

@施兴：

我设想了三个进化阶段：首先是全场景端到端能力，实现上车到下车全程无需接管；其次是驾驶个性化，现在坐自动驾驶车辆总有“不像自己开车”的违和感。未来需学习车主驾驶习惯，比如变道激进程度、跟车距离偏好等；最终是车路云协同，每辆车都应成为移动传感器，实时共享路况。

@李三红：

技术架构层面也在发生范式转移：从“感知”到“认知”的范式转变，从多模块串联走向端到端大模型。例如 VLA 架构直接输入多模态数据，输出控制指令，减少中间状态传递损失。更前沿的是“世界模型”概念——能够在云端构建虚拟驾驶环境，让 AI 预训练亿万公里，通过强化学习来攻克极端场景，极大地提升训练效率。

Q8：开源生态对智驾发展有何价值？

@李三红：

开源是打破技术碎片化的关键。回顾互联网发展史，LAMP 著名的开源组合在 2000 年代定义了 Web 开发的标准模式。当前，PyTorch 基本上是 AI/ML 领域最广泛的公约数，不同框架和模型都无法绕开。但是具体到智驾领域，在算力适配、数据处理、模型训练等环节，技术栈仍高度碎片化（各家有各家的做法）。 希望可以借助开源生态的发展，推动智驾领域技术的标准化和互操作性（Standardization & Interoperability）。当所有人都在使用和研究同样的基础组件（如 Linux 内核、Kubernetes 容器编排系统）时，有一套通用的、可预测的技术栈，就可以极大地推动和加速智驾技术的发展。

@施兴：

其实特斯拉早年通过 AI Day 开放技术，确实给行业带来了很多启发。但最近能明显感觉到技术封闭的趋势在加剧——他们停办了 AI Day，各家车企核心模块的自研比例也在上升。反观国内，像 BEVFormer、DINO 这些开源算法，反而成为了很多车企的入门基石。说到底，光靠一两家公司推动是不够的，我们更需要更多“灯塔项目”来推动整个架构的统一。

Q9：未来三年哪些技术将迎来突破？

@施兴：

合成数据技术将进一步发展。解决数据长尾不能只靠真实路采，尤其出海车企面临严格限制。通过生成高保真场景数据：例如重建雨天街道，模拟车辆碰撞，生成突发交通规则——这类技术已在平台验证，能有效替代真实数据。

@李三红：

往“车路云一体化”的数据闭环平台方向的发展：企业需要构建能够高效处理车端、路侧多源数据的强大数据中台和算法训练平台。当然，这个目前基本处于一个初级阶段。“车路云一体化”涉及车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、车辆与云端（V2N）之间的实时信息交互，这对数据安全与隐私保护提出了严峻挑战。

4 结语：通向自由出行的技术三角

自动驾驶的终极突破，不在于单一技术的单点跃进，而在于数据、模型、软件的协同进化。从解决“鬼探头”反应滞后的技术短板，到构建支撑车路协同的未来架构，每一步进化都需要全产业链在数据闭环效率、模型训练优化、基础软件适配等层面的深度协作。

当数据闭环打破场景孤岛，当模型优化攻克算力高墙，当开源生态与软件连接技术碎片，自动驾驶才能真正驶入生活。这场变革不仅需要技术创新，更需产业协同——正如 Linux 定义开源 OS、Kubernetes 统一云原生，智驾领域亟待诞生自己的基础架构。当数据、模型、软件的铁三角牢固之时，“手握方向盘”终将成为一种怀旧仪式，而非出行刚需。

栏目介绍

在 AI 重塑产业格局与国产化替代加速推进的双重浪潮下，《AI 进化论：智算时代 OS 的破局之路》以云、AI、安全等技术与服务器操作系统如何融合演进为主线，聚焦服务器操作系统在智算时代的进化之路，特邀学术权威、行业专家、客户代表围绕原生智能、原生安全、软硬协同等热点议题展开深度对话，并以阿里云服务器操作系统为例，系统性解析其技术架构、演进之路及场景应用价值，以期给行业带来启示与借鉴。

来源：InfoQ