智能驾驶阿里云

阿里云推出的自动驾驶云开发平台是一个全面服务于自动驾驶企业的云端解决方案，旨在帮助企业高效、低成本地完成自动驾驶的研发与验证工作。以下是该平台的主要特点与功能：

1.数据管理与检索：

• 多模态检索：支持对标注及未标注的传感器数据进行多模态检索，便于查找特定的corner case或目标物数据集。
• 数据集回放与重组：支持场景回放和数据标签检索，快速重组数据集，用于训练或logsim的数据包输出。
• 多模态数据检索：支持结构化标签检索、无标签自然语义检索、以图搜图和万物检索等多种检索方式，有效利用未经标注的自动驾驶采集数据。

2.云上仿真与计算能力：

• 大规模场景仿真：支持VTD、Carla等仿真软件在云上大规模调度运行，满足L2+级别自动驾驶的大规模场景验证需求。
• 仿真调度：提供高并发弹性调度能力，支持万级并发仿真任务，显著降低调度时空损耗。
• 交通流仿真：提供符合中国道路特色和管控方式的交通流仿真，可用于与自动驾驶仿真软件联合博弈仿真。

3.数据处理与存储优化：

• 存储成本优化：通过点云无缝压缩、智能冷热分层、增量数据存储格式等技术，降低自动驾驶采集数据存储成本15-30%。

4.开放平台与兼容性：

• 开放API：提供产品特色能力的原子形态开放接口，可被客户或第三方集成。
• 点云压缩：提供近无损的点云数据压缩能力，大幅节省存储空间。
• 良好的数据和算法兼容性：兼容各类采集数据格式，并支持云端预处理自定义算子的运行。

5.应用场景：

• 自动驾驶数据闭环构建：在阿里云上快速构建自动驾驶研发所需的数据预处理、检索、训练集构建、仿真评测等环节，形成完整数据闭环。
• 自动驾驶仿真：利用阿里云的高性能和高弹性，在云端进行大规模仿真验证。
• 自研自动驾驶工具链上云：支持自研能力强的客户或Tier1供应商将其自研的自动驾驶工具链产品部署在阿里云上，实现降本增效。

总之，阿里云的自动驾驶云开发平台整合了一系列关键技术和功能，覆盖了自动驾驶数据管理、仿真验证、计算优化等多个核心环节，为企业在智能驾驶领域的发展提供了有力的技术支撑。

我先说一下平台的架构吧
主要是有多维适配能力：平台不绑定特定车辆平台或算法供应商，适应多样化的车上系统数据格式与用户自定义的预处理、标注算法。

模块化服务：用户可根据需求选择使用平台内的数据管理、仿真、车云协同等功能模块
并且还使用了云原生技术支持，支持VTD、Carla等仿真软件在云上的高并发弹性调度，实现万级并发仿真场景运行，显著降低时空损耗，利用云原生的并行计算框架，快速处理海量非结构化数据，支持点云数据近无损压缩，节省60%以上的存储空间，
并且针对非结构化数据处理提供DAG调度和并行计算能力，构建自动调度的10倍加速的自动驾驶数据工作流
这些是智能驾驶的应用场景

参考文档