2019年10月22日，在世界智能网联汽车大会上，华为轮值董事长徐志军发表主题演讲，全面阐述了华为智能汽车业务战略：华为不造车，专注ICT技术，成为智能网联汽车的增量零部件供应商，帮助车企“造”车和“好车”。

在大会上，我们用金字塔图描绘了智能汽车解决方案的五大业务板块：智能网联、智能驾驶、智能驾驶舱、智能电动和云服务。自动驾驶云服务Octopus(章鱼)位于这个金字塔的顶端。今天，边肖将带你探索章鱼的前世。

章鱼指的是华为的自动驾驶云服务，中文意思是“章鱼”。它与智能驾驶计算平台MDC和智能驾驶OS一起，利用华为云AI的优势，形成由车云协同的MDC智能驾驶平台，开放合作，推动智能驾驶的快速发展。

2020年1月9日，华为自动驾驶云服务首次落地湘江新区：

“湖南智能网联汽车产业云是华为自动驾驶云服务在全球的首次落地。被外界形象地称为‘章鱼’，能够牢牢抓住行业痛点，通过强大的数据服务、培训服务、仿真服务，为从事自动驾驶、智能驾驶的R&D企业提供一站式全流程服务。”

它的推出将有效降低R&D企业在自动驾驶领域的门槛，推动更多企业、机构和学校积极参与到自动驾驶和智能网联的潮流中，带动这一前瞻性产业的蓬勃发展，助力打造全国乃至全球智能网联企业产业生态集聚高地。

华为的自动驾驶云服务为什么命名为“章鱼”？与OTT自驾车云服务和行业内传统工具相比，其特点是什么？

我们知道，‘章鱼’依靠丰富的触角来探索环境和获取食物。它的身体柔软而富有弹性。同时拥有聪明的大脑，学习能力强，进化程度高。

这也非常类似于自动驾驶发展所需的能力：更多的传感器带来海量数据，需要一个“聪明的”“大的”大脑来处理，而训练和仿真对AI算法和超级计算能力有着强烈的需求。同时，人工智能和机器学习也将加速自动驾驶的核心能力和价值构建。

华为在汽车领域的战略是帮助车企‘造好车’和‘好车’。相对于OTT云服务和传统工具，华为利用自身在云计算、车联网、人工智能等ICT技术的多年积累，构建了自动驾驶全生命周期的统一全栈云平台，提供三大服务、五大能力和一站式体验，降低自动驾驶开发门槛，让自动驾驶更高效、更高效。

众所周知，自动驾驶和功能迭代的快速发展和上市，将是车企在未来智能网联竞争中率先赢得市场的关键。其中，车企或开发商将面临几大挑战：

1.要处理的数据量大，成本高。一辆测试车一小时产生8TB数据，一天按8小时计算，64TB/天数据。按照一个月22个工作日计算，单车会产生1.3 Pb/月左右的数据，其中有效数据只有0.05%，还有80万张图片/车/天需要人工识别。如何快速获取数据，高效处理数据？

2.从训练和仿真来看，预计一辆自行车需要积累100亿公里，300GPU/2天的模型训练，仿真测试每天需要处理100万公里。快速上市对训练和仿真所需的AI算法和超强计算能力有很强的需求。

3.仿真是保证自动驾驶安全性不断提高的关键。它不仅需要大量场景支持在线仿真，还需要一个基于实车的决策规划仿真系统。

4.现有的工具大多是烟囱岛，比较分散，不利于大数据的统一一、AI能力和eff的统一构建

“章鱼”是按需全栈云平台。其服务涵盖自动驾驶数据、模型、训练、仿真、标签等全生命周期服务。它向汽车公司和开发者提供包括数据服务、培训服务和模拟服务在内的三种服务。

“八达通”3服务

1.数据服务：处理车载硬件平台输出的传感器数据，回放雷达、摄像头等不同格式的数据；支持PB级海量存储、交互式大数据查询和海量数据治理。

2.培训服务：管理和培训自动驾驶模型，不断提高模型在新数据集和测试集上的准确率，不断提高自动驾驶的安全系数。提供平台软硬件加速，可以大大缩短训练时间，提高训练效率。

3.仿真服务：提供仿真、场景库管理、场景片段、评估系统等应用工具。确保自动驾驶模型合规、安全、可测量、质量达标，并快速融入版本。

‘章鱼’同时拥有以下五种能力：

1.海量数据处理，自动挖掘标注，节省70%以上人力成本：路测车预计每天产生TB级数据，平台可支持PB级数据存储和亿级数据秒级检索。为提高算法迭代效率，数据服务模块提供自动数据挖掘，开发者将专注于有意义的场景，如接管、前车插入、数据丢帧等。

同时，路测车的感知算法模块需要数百万的高质量标注数据进行训练和微调。为此，我们开发的自动标注功能在开放数据集上实现了领先的准确率，利用云上的海量计算资源大大缩短了标注时间，可以节省70%以上的标注人力成本。

2.软硬件加速，提高AI训练和仿真效率，让开发更智能：自动驾驶系统越来越多的算法应用到深度学习算法中，其模型训练和调试需要大量的GPU资源。提供华为自主研发的910 AI芯片和MindSpore AI框架，可以大大提高训练效率：在一个典型的ResNet50网络的训练中，与现有友商目前主流的训练GPU相比，训练速度提高了近一倍。同时也支持TensorFlow、PyTorch等业界主流深度学习框架。

在超强计算能力的加持下，自动数据挖掘结合预设的丰富场景生成规则，也将为仿真提供更多有意义的场景，如接管、前车插入、数据丢帧等。

3.丰富的仿真场景、高并发实例处理能力、加速的虚拟仿真：通过整合场景设计和数据驱动的方法，我们总共提供了超过10000个仿真场景，涵盖了智能驾驶、主动安全、危险场景等六大场景中的大部分驾驶条件。通过集成业界主流仿真软件，我们的系统可以并行处理海量仿真任务，日虚拟测试里程可超过500万公里。同时3000个实例并发模拟测试，大大提高了用户的测试效率。

4.一站式服务体验，自动驾驶全生命周期管理，让用户专注核心价值：全托管、开箱即用、全生命周期管理。用户不需要从零开始构建复杂的自动驾驶系统，可以专注于核心价值(算法和数据标签)，快速发展自动驾驶业务。

5.云-端-芯协同，车云无缝连接：八达通天然支持MDC(移动数据中心)等车载端硬件平台与ADAS系统无缝连接，实现车云协同。

华为自动驾驶云服务Octopus自2019年4月正式发布以来，逐渐得到车企和开发者的广泛认可。目前已在湖南长沙湘江智能网联示范区等项目进行商业落地，为区域内的生态企业提供服务，帮助车企和开发者快速开发自动驾驶应用，同时也在与国内外多家车企和合作伙伴进行合作。

未来，我们将整合高精度地图、5G和V2X技术、更多AI算法、模拟场景和其他cap