5 月 24 日，嬴彻科技接受媒体采访时表示，在数据智能系统领域，公司与阿里云展开深度合作——以云计算为基础，嬴彻构建了业界领先的高并发、高弹性的数据存储、计算及调度基建平台，加速自动驾驶仿真，降低计算资源消耗。
据统计，我国目前干线物流的市场规模近 4 万亿元，潜力巨大。然而，大货车队运营效率低、成本高等是行业的痛点。嬴彻科技成立于 2018 年，通过自动驾驶技术和运营来解决干线物流的上述难题。
自动驾驶的研发、测试、运营，会产生海量数据。粗略计算，一辆路测车如果进行全量采集，一天会产生超过 2TB 数据。随着量产车辆持续规模化交付，数据量会几何倍数增长。应用这些源自干线运输的真实场景数据，可以大大降低自动驾驶的研发投入，提高研发效率。在海量数据中“掘金”，需要“大算力”。
以嬴彻科技自研轩辕自动驾驶系统需要的深度神经网络模型为例。模型的研发依赖于先进、弹性和稳定的云端 AI 训练环境。自动驾驶必需的感知模型和决策算法也需要大量数据进行持续迭代更新。阿里云不仅为嬴彻提供了云端训练环境，还开通了上百台带有当下最先进 GPU 加速器的云服务器来加速 AI 计算的过程，进而缩短产品迭代周期。
据介绍，为了加速 AI 算法研发，嬴彻科技与阿里云容器 ACK 团队一同探索基于云原生 AI 技术，通过灵活定制、按需使用的容器化 Jupyter notebook 开发环境，进一步优化AI算法开发效率。
在计算存储分离架构下，嬴彻通过 Fluid 云原生数据编排和加速，大幅优化数据访问性能，提升资源利用率。通过容器 ACK Serverless ECI 弹性和云原生数据湖方案，满足嬴彻仿真实验的高并发与低延迟的大规模弹性资源供给，使得自动驾驶仿真提速 20 倍以上，计算资源的消耗节省约 30%。
未来，双方将加深业务合作，助力嬴彻打造服务于干线运输物流体系的统一的运力运营管理服务平台。嬴彻科技通过自主研发的全栈 L3、L4 级自动驾驶技术，为物流客户提供更安全、更高效、更优成本的新一代 TaaS（Transportation-as-a-Service）货运网络。截止 2022 年 4 月底，搭载嬴彻轩辕系统的智能重卡的自动驾驶商业运营里程已累计超过 200 万公里。
