【ITBEAR】2024百度云智大会在北京中关村国际创新中心成功举办，其中，“智能汽车论坛”吸引了众多汽车行业、科技行业以及交通行业的专家。该论坛由百度智能云和中国电动汽车百人会联合主办，围绕大模型、端到端自动驾驶等热点技术在智能汽车中的应用进行了深入的探讨和交流。
在论坛上，百度智能云汽车业务部总经理高果荣发表了题为“汽车云3.0：助力端到端自动驾驶量产”的演讲，重点介绍了汽车云3.0的新特性及其如何加速端到端自动驾驶技术的量产进程。
百度汽车云的迭代历程表明，从汽车云1.0到汽车云2.0，百度完成了从主要服务于研发域到服务量产域的转变。汽车云1.0版本具备百PB级别数据全生命周期托管能力，预标注模型准确率达到92%，算法经过了700多次的版本迭代。而汽车云2.0则致力于帮助车企构建自动驾驶量产能力框架，解决长尾问题，推动高阶自动驾驶系统快速量产落地。
百度智能云汽车业务部副总经理肖猛介绍了百度在自动驾驶数据智能搜索引擎方面的进展。借助文心大模型，百度升级了数据服务，将其从繁琐的“流程式”操作转变为更为便捷的“检索式”体验。这一升级使得车企能够快速地从海量数据中筛选出对自动驾驶训练有用的高质量数据，从而加速端到端自动驾驶技术的研发进程。
在自动驾驶数据的合成方面，百度引入了NeRF与3DGS等先进技术，通过从海量原始数据中构建长尾场景，实现了低成本的数据合成。这一技术使得百度能够更好地满足端到端仿真测试对数据集的多样性需求，进一步推动了自动驾驶技术的量产落地。
百度还提供了超过百城的真实路网、千万公里的场景数据，这些数据覆盖了智能驾驶在实际应用中可能遇到的几乎所有复杂环境和工况。这使得在端到端自动驾驶仿真中可以更好地重现复杂城市环境，为车企提供了丰富的测试和验证资源。
在算力方面，百度百舸4.0平台提供了高性能的算力集群，全面适配异构芯片，实现了万卡规模下的多芯混合训练。这一平台不仅提高了算力利用率和优化了算力成本，还帮助企业摆脱了对单一芯片的依赖，增强了芯片供应链的安全性。
百度百舸4.0平台还通过采用多重优化技术，实现了训练和推理的全链路优化。这使得大模型在集群上能够高效地训练和推理，进一步提升了自动驾驶技术的研发效率。
在稳定性方面，百度智能云提供了多种机制，包括集群环境诊断调优、故障及时检测、自动的硬件容错和任务快速恢复等，以确保在千卡甚至万卡级别的训练集群中能够实现不间断运行。这为端到端自动驾驶大模型的稳定训练提供了有力保障。
车路云协同作为与单车智能并行的技术路线，也受到了广泛关注。通过将车端与路端和云端打通，车辆能够获取更多路况和环境的实时信息，从而实现更安全、更高效的行驶。这一技术路线的探索和实践，为自动驾驶技术的未来发展提供了新的思路。
百度汽车云3.0的发布标志着百度在智能汽车领域的技术创新和深入布局。从模型训练到量产应用的全过程，百度汽车云3.0都能为车企提供全方位的支持和服务。这不仅增强了车企的研发效率，还为端到端自动驾驶技术的量产提供了坚实的后盾支持。
