【环球网科技综合报道】“轻舟智航的主要目标就是打造自动驾驶超级工厂“。近日，轻舟智航合伙人、商务副总裁郝景山在接受记者采访时表示，自动驾驶本身还需要很长一段时间进行发展，在这个过程里仍然需要进行自研系统的完善，包括机器学习、预测、控制、仿真、车载系统，地图定位等。而在整个过程当中，数据闭环是其中非常关键的核心环节。而轻舟自研的智能仿真系统则可以将技术模块和应用连接到一起，打造完整的数据闭环。

据郝景山介绍，目前的智能汽车都搭载多类高精度传感器，比如摄像头、毫米波雷达、激光雷达等，用于实现不同等级的自动驾驶以及智能网联功能。在智能汽车行驶的过程中，会产出大量的数据，其中就包括车辆自动驾驶功能在运行过程中遇到的边界化难题（Corner Case）。一台具备L4级别自动驾驶功能的车辆日常产出的数据量可达TB数量级，收集到众多珍贵的边界化难题。而这些数据进行收集和使用，对于自动驾驶技术的高效迭代来说至关重要。

而轻舟智航采用亚马逊云科技打造的自动驾驶数据工厂，能够提供完整的数据收集及处理能力，可自动化完成数据收集、数据清洗标注、仿真评估以及大规模仿真场景生成等流程，让合作伙伴拥有完整的数据收集及处理能力。

郝景山告诉记者：亚马逊云科技与轻舟智航合作的主要落地场景有两部分。第一个场景是轻舟智航自研的智能仿真系统，主要使用了亚马逊云科技的Amazon ElasticCompute Cloud(Amazon EC2) Spot实例。Amazon EC2 Spot实例是亚马逊云科技创造的一种计价模式。通过Amazon EC2 Spot实例，轻舟智航可以低成本地调用超算级别的算力进行规模化计算，做到多地部署的大规模智能仿真测试。大规模智能仿真系统让测试成本大大减少，达到路测成本的1/100，灵活性增强，模拟测试各种极端情况，还可以拓展1000倍于实际路测里程，同时准确衡量各个自动驾驶软件版本的水平。

第二个应用场景是数据闭环。数据闭环主要是从数据的收集、预处理到数据的存储。轻舟智航在存储海量数据方面使用了亚马逊云科技的Amazon SimpleStorage Service（Amazon S3），AmazonLambda等服务。郝景山介绍，轻舟智航覆盖的车型主要在巴士领域。目前主推小巴，并在2021年可以实现100台在路行驶。同时，轻舟智航也在扩展其他车型。在拓展其他车型的过程中，亚马逊云科技提供的各个技术模块以及一些高级功能，就得到了充分的利用，使得小巴的数据与其他车型的数据得到灵活的适配和整合。从数据存储方面来看，一些暂时不进行使用的数据，通过技术处理放入存储空间，在需要时调出使用。在这个过程里面，能极大的提高效率，促进L4技术的持续迭代。

据介绍，由轻舟智航部署的龙舟ONE无人小巴，目前已经在苏州、深圳、武汉等多个城市上路运营，是国内布局城市最多的公开道路自动驾驶公交。郝景山介绍，龙舟ONE无人小巴只是轻舟智航自动驾驶方案落地的第一个场景，后续还将推出更多车型。在技术研发及迭代过程中，轻舟智航借助亚马逊云科技的存储、计算、网络、数据分析和机器学习等云计算服务能力为其保驾护航，让市民可以放心地体验自动驾驶的乐趣。

“通过跟亚马逊云科技结缘，在多个方面加速了轻舟智航的发展。在全球自动驾驶领域生态圈内，可以接触到各个不同公司的最佳实践，可以做很多的探讨，提高效率，实现成本最优化。同时，在业务拓展方面，深入亚马逊云科技的合作伙伴计划，赋能企业商业化及场景落地对接。”郝景山总结到。

来源：环球网