智能驾驶行业智算数据平台发展研究报告

　　汽车行业级智算数据平台建设模式及规划

    　　5.1 平台建设模式分析

    　　5.1.1 平台总体建设模式

    　　汽车行业级智算数据平台需要同时满足资源共享、算法开发支持以及商业化服务的多层次需求，并为行业各方提供统一、高效的技术协作环境。在具体建设模式上，可选择集中化建设模式或分布式建设模式，二者具有不同的优势和适用　　场景。为确保平台高效运作和长期发展，需要对两种模式进行深入比较和分析，并结合硬件设施和软件工具链建设的实际需求制定最优方案。其中：

    　　（1）集中化建设模式，是指由核心企业或行业联盟牵头，统一规划、建设和运营平台的基础设施与服务内容。这种模式强调资源的集中管理与统筹调度，适用于大型企业集团或行业联合体。

    　　（2）分布式建设模式，是指通过多节点的存储和算力架构，将平台资源分散部署于多个地点，同时通过网络实现资源的统筹和共享。该模式强调灵活性和扩展性，适合资源分布广泛且需求差异化的行业环境。

    　　5.1.2 硬件资源建设模式

    　　硬件是汽车行业级智算数据平台的物理基础，涵盖存储、计算和网络等关键资源。硬件层面需要充分考虑性能、成本、扩展性和安全性等因素，合理规划存储设备和算力资源的部署模式。

    　　（1）存储资源建设模式

    　　智算数据平台需存储海量驾驶数据、算法模型和仿真结果，同时满足高频访问需求和数据安全性要求。存储资源建设模式如下：

    　　1）集中式存储。通过高性能存储设备（如SAN 或NAS）集中管理所有数据资源，适合对数据安全性和快速访问有较高要求的场景。

    　　2）分布式存储。通过多个节点将数据存储在不同物理位置，并利用网络实现数据的统一管理。

    　　3）混合存储模式。结合集中式和分布式存储的优势，可构建混合存储架构：

    　　将高频访问的核心数据集中存储，将历史数据、冷数据和冗余数据分布式存储。

    　　（2）算力资源部署模式

    　　算力资源是支撑智能驾驶数据处理和模型训练的核心硬件。针对算力需求，平台可选择自建算力中心或租用云算力等模式。

    　　1）自建算力中心。企业自行投资部署高性能计算资源。

    　　2）云算力租赁。通过第三方云服务按需使用计算资源。

    　　3）混合算力模式。结合自建算力与云算力优点，适用于多样化计算需求。

    　　5.1.3 数据及软件资源建设模式

    　　数据和软件是智算数据平台的核心。软件系统是平台的核心技术基础，负责支撑数据管理、模型训练、资源流通等关键功能。

    　　（1）数据资源建设模式

    　　数据资源是平台的核心资产，其建设模式决定了数据采集、存储和应用的效率。平台需在以下维度进行模式选择：

    　　1）自建数据采集。由平台建立数据自采能力，如标准化数据采集车等，集中收集驾驶场景数据，确保数据结构一致性和标准化。该模式的优点在于易建立统一标准，数据质量更高；挑战在于经济成本高、耗时长，特别是面对我国复杂的道路交通环境，在数据量难以快速积累的情况下，数据规模难以满足各方需求。

    　　2）数据贡献模式。通过多企业联合的数据共享协议，各企业按自身需求上传或授权数据。该模式的优点在于资源整合效率高，覆盖场景更广泛；但存在数据标准不一、产权确权难、数据贡献积极性不高等问题，以及存在严苛的合规性限制，使得数据的共享共用存在巨大阻碍。

    　　（2）软件工具链建设模式

    　　工具链是支持智能驾驶研发的基础技术组件，包括数据采集、清洗、标注、仿真和测试等模块。工具链开发模式直接影响平台的研发效率和使用便捷性。

    　　1）自主研发。完全掌控核心技术，平台可根据自身需求定制功能，确保系统与业务高度契合。同时，数据安全有保障，所有开发过程在内部完成，避免数据泄露或外部依赖问题。此外，工具链可随企业需求变化进行灵活升级。然而，自主研发也面临高开发成本和技术门槛，开发周期较长，难以快速适应市场变化。

    　　2）联合开发。融合多方技术优势，通过与科研机构、技术供应商合作，共享研发成果；同时，参与方根据需求分担开发投入，降低单方负担；此外，多方联合开发工具链有助于推动标准统一。然而，该方式也存在利益分配和成果所有权可能引发争议、多方协作可能增加项目管理复杂性、联合研发积极性等问题。

    　　5.1.4 平台建设模式建议

    　　当前，汽车行业级智算数据平台的建设需以行业服务为目标，通过整合数据、算力和算法资源来支持智能驾驶技术的发展。然而，由于现阶段数据合规性要求的严格性、行业对建设效率和经济性的高要求，以及技术路线和市场的不确定性，直接开展大规模平台建设风险巨大。建议采用“前期小规模集中式建设为主、后期持续分布增量式建设”的混合建设模式。

    　　（a）前期小规模、集中式建设试点

    　　前期的集中式建设可依托智能网联汽车示范区及车路云一体化试点城市，以既有基础设施为支撑，快速搭建智算数据平台的核心功能。具体而言：

    　　第一，车路云系统中的车端、路端和云端存储设备已积累大量高价值数据，应调研并整合现有资源，通过制定统一的存储架构，将路侧边缘计算节点中存储的实时感知数据与云端历史数据结合，实现临时数据与长期数据的高效分层存储。

    　　第二，整合车路云体系内算力资源，包括路侧边缘计算服务器和云端算力中心资源，通过智能算力调度算法打破算力孤岛，形成有机的算力资源池。第三，就数据标注、仿真生成和评价测试开展功能性接入，提供相关的智驾技术开发辅助服　　务。第四，推动数据及软硬件设施标准化，促进不同设备和系统间的互联互通。

    　　（b）持续分布式、增量式建设运营

    　　后续的分布式运营建设将重点放在建立一个开放、协作、创新的行业运营机制上，以激活行业中分散的数据、算力和算法资源。在这个阶段，平台的核心任务不再局限于硬件资源的部署，而是通过构建一套完善的运营机制，促进行业资源的高效流动。具体而言：

    　　第一，搭建行业级数据共享与交易系统，实现数据确权、追踪和安全流通，打破行业资源孤岛。第二，设计灵活的算力交易和调度机制，鼓励企业贡献闲置算力资源，建立按需分配和收益分成的激励模式，降低行业的整体计算成本。第三，鼓励企业将自研算法模型通过平台授权使用，形成算法模型共享与交易市场，推动算法快速应用和迭代优化。第四，强化平台的行业核心地位，成为技术发展的“连接器”和“赋能者”，通过与头部企业、科研机构和中小企业广泛合作，逐步构建完整的智能驾驶生态系统。第五，组织技术论坛、竞赛和联合研究，进一步吸引行业资源参与。第六，通过整合资源、协调技术路径，推动数据格式、接口协议、算法评测方法等标准化进程，提升公信力和行业影响力。

    　　5.2 平台阶段性建设规划

    　　5.2.1 短期目标（1-2 年）：核心功能模块建设短期阶段，平台需以基础功能的快速搭建和资源整合为主要目标，集中完成核心模块的部署和初步运营。

    　　数据层面：整合车路云数据资源，建立标准化数据存储和管理体系；通过对数据的归集与分类，形成高效的多层次数据存储结构。

    　　算力层面：重点整合试点区域内的算力资源，依托路侧边缘计算节点和云端算力中心，构建区域内统一的算力池。通过算力调度算法充分利用闲置算力，支撑简单数据预处理和局部软件服务功能。建立闲置算力信息发布系统。

    　　算法层面：提供基础的模型训练支持，开发智能驾驶初级算法库，包括数据标注算法和测试评价功能，支持企业在平台上进行数据和场景驱动的模型测试。

    　　生态层面：建立基础的数据确权与共享机制，确保数据流通的安全性与合法性。推动试点城市的企业与平台开展合作，形成初步的行业协作网络。同时，依托政策支持与资金补贴，为平台建设提供资源与技术保障。

    　　5.2.2 中期目标（3-5 年）：行业资源整合与机制优化中期阶段，目标是扩展平台覆盖范围，推动行业资源整合，优化平台运营机制，提升平台的服务能力和影响力。

    　　数据层面：进一步扩展数据来源，接入更多城市及区域的数据资源，通过统一的数据接口标准和流通规则实现全国范围的数据共享。同时，开发高保真仿真数据生成工具，补充稀缺场景数据，丰富平台数据资源池。

    　　算力层面：在原有算力池的基础上，增加更多分布式节点以支持全国范围内的计算需求。引入异构计算资源（如GPU、FPGA），优化不同场景下计算性能。

    　　算法层面：完善平台算法模型库，支持数据标注、仿真生成和测试评价算法的开发和部署。开发仿真测试工具链，支持复杂场景下的模型验证。

    　　生态层面：进一步完善运营机制，建立数据交易与算法授权平台，推动数据、算法模型的商业化应用。通过举办行业技术竞赛和论坛，吸引更多企业参与，提升平台影响力。积极参与标准制定，包括数据格式、接口协议和评测方法等。

    　　5.2.3 长期目标（5 年以上）：生态系统完善与商业化服务长期阶段，平台需从单一服务功能转向多元化生态系统，构建覆盖全国的资源协作网络，实现行业内外的广泛连接。

    　　数据层面：建立面向全国的高效数据流通体系，推动数据资产化进程。支持实时数据的动态更新和历史数据的高效查询，始终保持数据的时效性和全面性。

    　　推动国际化数据合作，探索跨境数据共享机制，扩展平台数据资源规模。

    　　算力层面：构建全国算力调度网络，实现算力资源在跨区域和跨行业场景中的流转与共享。探索边缘计算与云计算相结合的模式，支持实时决策与大规模训练任务的灵活切换。

    　　算法层面：推动大规模智能驾驶模型开发和应用，支持自动驾驶算法的端到端训练与优化。通过与高校和科研机构合作，探索多模态感知和深度学习算法的前沿技术。逐步推出行业级算法评测和认证服务，帮助企业快速验证算法性能。

    　　生态层面：形成以平台为核心的智能驾驶生态系统，构建多层次的商业化服务模式，包括数据订阅、算力租赁、仿真测试等服务。推动平台国际化发展，与海外平台形成技术和资源互补，进一步提升行业影响力。

    　　5.2.4 收支平衡预期

    　　短期阶段，平台需依赖政府补贴和行业融资来支持基础设施建设与研发投入，短期内难以实现盈利。

    　　中期阶段，随着服务能力的提升和用户群体的扩大，平台收入来源将从数据服务、算力租赁和模型授权中增长，预计可实现盈亏平衡。

    　　长期阶段，平台通过多元化服务实现稳定盈利，进一步扩大资源储备与生态覆盖范围，形成可持续发展的商业模式。 机构：中国智能网联汽车产业创新联盟 研究员： 日期：2025-09-06

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