自动驾驶行业 AI 解决方案

概览

自动驾驶行业 AI 解决方案面向感知算法训练、场景仿真、传感器融合、端到端模型和车端推理等场景，强调 超大规模训练、仿真并发、数据闭环与低延迟边缘推理。

行业挑战

• 传感器数据规模巨大，数据处理和存储压力高
• 感知与端到端模型训练需要千卡级集群
• 场景仿真需要高并发 GPU 渲染与生成能力
• 车端推理对时延和可靠性要求极高

方案结构

云端训练集群

• 推荐：H100 80GB × 1024
• 适合：BEV、Occupancy、端到端驾驶模型训练
• 特点：依赖高速互联与高吞吐存储

场景仿真平台

• 推荐：L40S × 64
• 适合：CARLA、SUMO、场景重建、虚拟路测
• 特点：支持高并发仿真与数据生成

车端推理

• 推荐：Orin / Thor 平台
• 适合：实时感知、规划、融合推理
• 特点：依赖量化和 TensorRT 类优化

客户价值

• 缩短模型训练与迭代周期
• 提升虚拟测试里程与仿真效率
• 加快车端模型验证和量产推进

常见问题

自动驾驶为什么更依赖训练集群

因为模型规模大、数据量大、迭代频繁，自动驾驶的核心竞争力很大程度上取决于训练效率和数据闭环能力。

仿真平台为什么常用 L40S

因为它更适合图形渲染和并行场景仿真，能兼顾图形与 AI 计算需求。