自动驾驶

摘要 自动驾驶大数据是驱动智能驾驶技术演进的核心燃料。本报告从数据类型与特征、数据处理流程、技术挑战、主流解决方案和未来趋势五个维度，对自动驾驶大数据领域进行系统性调研，提炼核心洞察，为技术决策提供参考。 一、数据类型与特征 1.1 多模态数据类型全景 自动驾驶系统依赖多源异构传感器数据实现环境感知和决策控制，主要数据类型包括： 数据类型 传感器来源 数据特征 产生频率/规模 图像/视频数据 摄像头（8-12个） 2D视觉信息，含颜色、纹理、语义 30-60fps，每小时72-144GB 点云数据 激光雷达（LiDAR） 3D空间坐标、反射强度 10-20Hz，每小时36-252GB 毫米波雷达数据 Radar（3-5个） 距离、速度、方位角（4D成像） 10-50Hz，数据量相对较小 CAN总线数据 车辆总线系统 车速、转向角、油门/刹车踏板位置 100-1000Hz，结构化数据 DDS Topic数据 ROS2/中间件 传感器融合、决策指令、状态信息 实时流式数据 超声波数据 超声波雷达 近距离障碍物检测 低速场景辅助 GNSS/IMU数据 GPS+惯性测量单元 位置、姿态、加速度 1-100Hz 高精地图数据 预采集/实时构建 车道线、交通标志、拓扑关系 静态+动态更新 1.2 数据规模与产生速率 根据行业研究数据： 单车数据产生量： L2级别：每小时约2TB L4-L5级别：每小时16-20TB 研发阶段单车每日：近10TB 商用阶段单车每日：约2TB fleet级数据规模： 特斯拉：全球近200万辆车，每天提供约1600亿帧视频用于训练 累计数据量：特斯拉已收集超过30PB视频数据（2022年） 训练数据：1000万个精选人类驾驶视频（2023年初） 1.3 数据结构化程度分布 数据类型 格式示例 占比估算 特点 非结构化数据 原始视频、点云、图像 ~70-80% 体量大、处理复杂、价值密度低 半结构化数据 ROS bag、JSON、Protobuf ~15-20% 包含元数据和原始数据的混合 结构化数据 Parquet、CSV、CAN信号 ~5-10% 易于查询分析、价值密度高 关键洞察：自动驾驶数据的"冰山模型"——可见的标注数据和结构化数据仅占小部分，海量的原始非结构化数据才是训练端到端模型的关键。 ...