引言
人工智能（AI）正迅速改变着各个行业，从医疗保健到金融，再到制造业。要建立强大的 AI 模型，需要强大的计算能力和大量的数据。云主机通过提供弹性和可扩展的计算资源，为 AI 赋予了强大的支持。
加速模型训练
模型训练是 AI 开发中至关重要的一步。传统的模型训练可能需要数周甚至数月的时间才能完成。云主机可以通过提供以下功能来加速该过程：
- 并行计算：云主机允许将训练任务分配到多个服务器，从而并行计算并缩短训练时间。
- 高性能 GPU：云主机提供 NVIDIA Tesla 等高性能 GPU，专门设计用于加速 AI 计算。
- 弹性容量：云主机可以按需扩展和缩减计算资源，从而根据需要调整训练容量。
提升预测精度
除了加速训练外，云主机还可以帮助提高 AI 模型的预测精度。云主机提供了以下功能：
- 大规模数据集：云主机可以访问海量的数据集，使模型能够从更多的数据中学习并提高其预测能力。
- 优化算法：云主机提供预先建立且优化的 ML 算法，可以轻松部署到模型中以提高精度。
- 持续集成/持续部署：云主机可以自动化 ML 模型的训练和部署，从而确保最新、最准确的模型始终用于预测。
云主机功能
云主机提供了广泛的功能，使之成为AI 开发的理想平台：
- 弹性：云主机可以根据需要动态分配和释放计算资源，从而优化成本并确保高效。
- 可扩展性：云主机可以轻松地扩展或缩减大小，以适应不断变化的计算需求。
- 高可用性：云主机提供了冗余和故障转移机制，以确保即使发生故障也能持续提供计算资源。
- 安全性：云主机采用先进的安全措施，以保护数据和应用程序免受未经授权的访问。
用例
云主机已被广泛用于各种 AI 应用，包括：
- 图像识别和对象检测
- 自然语言处理
- 预测建模
- 计算机视觉
- 欺诈检测
结论
云主机是 AI 开发的强大工具。通过提供弹性、可扩展的计算资源以及优化功能，云主机可以加速模型训练，提升预测精度，并支持广泛的 AI 应用。随着 AI 继续发展，云主机将继续发挥关键作用，赋能开发人员构建更强大、更准确的模型。
璇玑架构引关注，比亚迪重磅发布的整车智能战略有何玄机？
随着科技进步与消费水平提升，用户对于汽车智能化提出了更多需求。
但长期以来，行业对于新能源汽车智能化的研发仅仅聚焦在智舱智驾上，忽视了从整车维度全盘考虑，导致不能真正满足用户的多样化需求，实际上是对汽车智能化的窄化。
于是，在1月16日举办的2024比亚迪梦想日上，比亚迪重磅发布了新能源汽车智能化发展全新战略——整车智能以及丰富的技术成果，向外界展现了其智能化实力及未来战略布局。
与此同时，比亚迪还宣布建设全球首批全地形专业赛车场，打造新能源时代的中国汽车文化。
众所周知，比亚迪最早提出的“新能源汽车的上半场是电动化，下半场是智能化”，如今已成为行业共识，引领新能源汽车发展。
无论是在电动化还是智能化阶段，比亚迪均早已布局，并持续领先。
在电动化上，比亚迪相继推出F3e、F3DM、800V高电压平台、刀片电池等技术和产品，三电系统持续领先；在智能化上，比亚迪打造了行业唯一100%兼容手机生态的DiLink智能网联系统和以安全为核心的DiPilot智能驾驶辅助系统，2023年推出的“天神之眼”高阶智能驾驶辅助系统，实力稳居行业第一梯队。
比亚迪认为，目前行业把汽车智能化和智舱智驾画上等号，导致概念被窄化。
实际上，智能化绝不止智舱智驾，整车智能打破固有思维，重新定义智能汽车。
所谓整车智能，作为比亚迪首次提出的汽车智能化发展战略，覆盖智能汽车全技术领域。
要实现整车智能，关键是在企业战略层面，做到全栈自研、垂直整合，才能实现各系统之间的顺畅交流。
比亚迪自主掌握新能源汽车全产业链核心技术，从硬件到软件实现了全栈自研，并构建了完整的研发体系，让整车智能成为可能。
基于强大的研发能力，整车智能通过智能化架构，打破电动化、智能化多系统之间的壁垒，实现数据跨系统调用，执行多系统联动，让车辆的感知更全面、决策更科学、执行更精准，真正打通车辆运行各个环节。
整车智能，只有比亚迪能做得到。
整车智能的实现，得益于比亚迪全栈自研、垂直整合带来的战略优势，是比亚迪长期主义、重视技术的战略成果。
此前发布的易四方、云辇、DMO等重磅技术，都是在整车智能技术路线指引下的产物。
比亚迪从整车维度出发，自主研发了行业首个智电融合的智能化架构璇玑。
璇玑架构形成了以大脑为核心，联动神经网络的完全体，实现了电动化与智能化的高效融合，让驾乘体验更安全、更高效、更个性；电动化包含三电系统、底盘系统及车身系统等系统级技术；智能化包含智能座舱、智能驾驶等智能化功能。
同时比亚迪打造了行业首个双循环多模态AI——璇玑AI大模型，让整车智能可持续进化。
整车智能打破不同系统间的隔阂，做到所有感知汇总到一个大脑进行思考决策，迅速调节车辆身体状态，大幅提升驾乘安全性和舒适性。
与此同时，整车智能能够让车更懂人，实现范围更广的个性化设置，做到千人千面。
璇玑架构是比亚迪智能化架构，由一脑、两端、三网、四链组成：
一脑，即中央大脑，它是智能汽车的最强大脑，参与和主导一切感知、决策、执行。
依托于强大的产业链垂直整合能力，比亚迪打造了全球首款由整车厂自设计开发、自生产的中央大脑，目前已经实现了全面搭载。
中央大脑不但能实现对多种SoC芯片的兼容，还能通过芯片解耦带来算力的扩充。
主控芯片AI模块为通用的GPU架构，搭配模块化设计，能够实现存算的任意分配，按照功能需求调整算力方式，做到无缝切换和适配未来的算法模型，让汽车的功能可以实现快速迭代和进化。
两端，即车端AI和云端AI，两端实时协同部署，让智电融合具备超强迭代和成长速度。
两端是璇玑AI大模型的车端AI和云端AI。
车端AI模型基于车主驾驶个性化的特点，实现单车数据小闭环，带来车内的最优配置，满足千人千面的需求，真正做到人车合一。
云端AI模型通过海量数据的训练和推理，实现对所有车主的赋能，迭代新功能，优化老功能。
车云协同双循环，爱车越用越聪明。
同时，为了更好地加强璇玑AI大模型的训练，比亚迪自建AI超算中心，除自用外，还将赋能行业发展。
三网，即车联网、5G网、卫星网，三网融合，可以极大拓展智能汽车的链接半径。
比亚迪基于整车智能的颠覆理念，以及硬软件全栈自研的实力，打通了车联网、5G网、卫星网，实现三网融合、互联互通。
让车联网的高、低速通信，与5G网高带宽低延时的优势，以及卫星网无盲区的特性相结合，车辆信号无死角全面覆盖。
在汽车历史上，首次突破了智能汽车现有连接方式及触达范围，让未来出行拥有了更多想象空间。
四链，即传感链、控制链、数据链、机械链，四链深度贯通，实现灵活感知、精准控制、协同执行，让整车可以做到颠覆性的功能突破和体验提升。
四链打通，意味着比亚迪可以让汽车智能化创造更多可能。
值得一提的是，这四大核心链路都是由比亚迪全栈自研，可谓底气十足。
璇玑架构形成了以大脑为核心，联动神经网络的完全体。
让电动化与智能化的融合成为可能。
接下来就让我们看看比亚迪的整车智能都做到了哪一步吧。
在智能驾驶领域，比亚迪共有4000多名工程师，实力稳居第一梯队，取得了一系列亮眼成绩：L2级智能驾驶搭载量位居中国第一，天神之眼高阶智能驾驶辅助系统量产交付，同时还成为全国首个获得L3级测试牌照的汽车企业。
值得一提的是，此次发布的全场景导航辅助驾驶，以安全为前提，做到起步、制动更平稳，大曲率弯道更丝滑。
同时，还发布了近距离代客泊车，实现车辆在复杂场景下的安全泊入，有图无图，均可代客。
未来，比亚迪将不断降低智驾的体验门槛，以更领先的技术、更具竞争力的成本，加速智驾普及。
首先，比亚迪正式发布了全新的DiLink座舱平台，全新的DiLink座舱平台携手行业主流跑分软件，以跑分命名，DiLink 100平台跑分在50至100万分之间，DiLink 150平台跑分在100至150万分之间，这两大平台已经在比亚迪各系列车型中搭载，跑分超过250万的DiLink 300平台也即将面市。
正式发布全新的DiPilot智驾平台，基于芯片性能的统一，比亚迪将以算力命名各平台智能驾驶辅助系统，形成有明确用户认知的命名体系，赋能集团旗下各子品牌。
针对L2级智能驾驶辅助系统，比亚迪将统一命名为DiPilot 10、30平台。
针对天神之眼高阶智能驾驶辅助系统，统一命名为DiPilot 100、300、600，这些已经在各车型搭载。
未来，比亚迪的中央大脑，将全球首搭2000 TOPS的舱驾一体芯片，真正实现舱驾算力共享，支持超大3D游戏的车端运行，以及更为复杂的智驾场景和智驾功能的车端运算，实现更多颠覆性的应用，率先定义下一个智能化时代，带来真正的单芯片整车智能方案。
未来，比亚迪还将推出DiPilot 1000、2000，用更高性能的智能驾驶为用户带来极致体验。
天神之眼高阶智能驾驶辅助系统不仅仅是单一的驾驶智能化，它以中央计算平台为核心，协同周边分布式域控，具备整车各类传感器的高度融合感知能力，首创提出控制算法的分布式布局，极大的提高了整车智驾感知-决策-控制的响应速度和驾驶体验，让整车智驾真正做到在危险发生前尽早识别、尽快纠正、精准控制。
技术研发方面，永恒不变的极致追求–安全为核。
智能驾驶产品设计聚焦保障安全，降低、甚至杜绝交通事故，减少伤亡，拯救生命，并将这一使命注入到比亚迪智驾产品设计中。
在功能覆盖的高速和快速路范围内，高速NOA可实现跟随导航，完成从起点到终点自动辅助驾驶任务的智能驾驶辅助功能。
基于先进的技术架构，Transformer+ BEV技术应用，天神之眼获得上帝视角般的感知和预测。
硬件、软件、算法均由比亚迪全栈自研，实现毫秒级控制，打造更安全、舒适、高效的高速NOA，全面学习人类驾驶员驾驶策略，无论是纵向还是横向的控制，系统都可以做到丝滑控车。
系统利用车辆超远距高精度激光雷达、超高清摄像头、毫米波雷达等智驾传感器，融合自车状态数据来综合决策进行上下匝道、主动超车、车道保持、巡航行驶等驾驶任务。
在功能覆盖的城市道路上，城市领航系统（城市NOA）可以帮助驾驶员按照导航设置的路线行驶，利用车辆超远距高精度激光雷达、超高清摄像头、毫米波雷达等智驾传感器，完成路口通行（直行、左转、右转、掉头等）、红绿灯通行、超车、智能避障、并线、车道保持、巡航驾驶、切换车道和行人&非机动车礼让等驾驶任务。
接下来看看大家非常关注的“易四方”，这是真正实现四个电机独立驱动、整车深度融合感知、车身稳定矢量控制的极致安全技术平台。
四个电机构成整车核心动力源，每个电机可以独立控制每个车轮，实现单个车轮的驱动、制动、前进和后退，让车辆具备超强的车身姿态调整能力。
同时，采用中央计算平台+分布式控制器相结合的电子电器架构，通过整车级融合感知、决策、控制以及云端数据闭环，为四电机赋予最强大脑，实现车辆极致安全
2023年11月，比亚迪推出易四方概念车，它突破了现有的汽车动力架构，行业首次实现车辆在传统制动、转向系统失效的情况下，仍具备制动和转向能力。
具备驱动冗余、电源冗余、制动冗余和转向冗余，四大整车级冗余能力。
易四方通过建立四轮独立驱动车辆运动学及轮胎力学模型，能够精准计算每个轮子与地面的最大摩擦力。
通过精准的电机扭矩和转速控制，实现轮胎最佳滑移率控制。
其采集精度是传统轮速的300倍，响应速度是传统液压制动的10倍。
并基于四台大功率电机、功率型刀片电池、新型碳化硅电控和先进的热管理技术，提供足够的制动力矩。
能够在满足应急制动的需求下，将车辆的制动能力发挥到极致。
同时，依托于四电机独立驱动架构，能够实现四个车轮的独立制动调节，保证车辆的制动稳定性。
在制动过程中实现不失控、不抱死，做到快、稳、准。
易四方制动冗余，能够实现最大制动减速度1g，初速度100km/h刹停距离40米，需要单轮2700Nm最大制动力矩。
为了保证驾控安全，易四方概念车在初速度60km/h测试，刹停距离可达20米内。
而在转向冗余方面，易四方能实现最小转弯直径12米；18m的蛇形绕桩试验中，最大通过车速60km/h。
易四方通过方向盘转角识别驾驶员的转向意图，根据四电机差动扭矩与车辆转向特性控制模型，获得该转向特性下的四轮目标扭矩，实现与普通转向系统相近的转向效果。
与一般的转向冗余设计相比，转弯半径小，循迹性好，并且后轮侧倾角可控，转向力矩分配灵活，可满足高速和低速场景不同的稳定性和灵敏性需求。
易四方泊车则是在整车智能基础上将易四方技术与智驾的泊车技术做了完美融合，能够在狭小空间内实现侧方车位绕轮旋转入库、垂直车位旋转入库，空间利用效率最优，完美解决大车在狭窄车位泊车的安全和效率问题。
在比亚迪针对用户实际泊车习惯和场景，重新定义代客泊车产品形态，并在行业内首创近距代客泊车解决方案。
基于车辆多传感器融合感知技术、定位技术和灵活的规控技术，满足车辆在复杂场景下的安全泊入，将用户从停车、锁车等繁琐流程中彻底解脱出来，实现下车一键锁车泊入。
如果过程中需要取物，还可随时打断泊车，取物完成后，闭锁车辆，将继续泊车。
同时，基于天神之眼的强大感知和规控能力，比亚迪在一键泊车基础上，将实现远距离代客泊车，支持跨楼层泊车、极限会车、避让行人等基本能力，还具备一键召唤等能力，让用户在各种场景下实现召之即来、挥之即去的泊车体验。
并且可实现自动缴费功能，彻底解决停车难、找车难、排队缴费效率低等常见问题，大幅提升用车体验。
在智能进入上，比亚迪持续领先，相继首创了云钥匙、蓝牙钥匙、手机NFC车钥匙、UWB数字钥匙等智能进入技术，并基于对用户需求与安全的思考，在行业首次推出了手掌钥匙，用户能通过手掌信息——掌静脉数据，快速便捷的完成信息录入成为生物钥匙，并且在未携带手机、车钥匙等其他任何形式的实体钥匙时能用手掌信息快速对车辆进行解闭锁。
手掌距离感应区8到20厘米，水平360度，垂直15度内都可识别。
手掌钥匙利用专业图像采集模块获取静脉纹路的图像，经过算法提取特征并存储，最终实现身份验证和识别。
安全性高，生物信息无法盗窃，识别精准度超高。
比亚迪全场景智能语音联接车内生态链路，全新智能语音识别模型，实现更接近人的自然语义算法、更悦耳的语音播报和更丰富的语音内容，带来丰富语音和交互特性。
唤醒响应时间仅需300ms级，行业第一；1000+项核心车控功能100％覆盖，覆盖率行业第一。
基于全新车控对话引擎、超精度唤醒技术、座舱自适应声学模型，以及自研NLP自然语言理解算法、自研ASR语音识别、自研离线语音引擎等先进技术，比亚迪全场景智能语音愈发聪明，可以做到懂得更多，做得更快，聊得更来。
比亚迪还全球首创全栈自研的游戏车方案，基于用户需求，提供全球首个方向盘解耦方案，联合音响、氛围灯、空调，打造全方位的深度座舱感知体验；首创汽车专属游戏中心，适配多种游戏手柄，实现所有游戏一站式管理，功能设置更便捷，游戏设备更丰富，目前已引入赛车类以及竞技类、休闲娱乐等不同种类的多款游戏。
与此同时，比亚迪还推出行业首创双循环多模态AI——璇玑AI大模型，首次将人工智能应用到车辆全领域。
它拥有业界最庞大的数据底座、行业领先的样本量和高算力，覆盖了整车三百多个场景，赋予整车智能持续进化的能力。
比亚迪全球首创的易四方泊车是在整车智能的基础上，将易四方技术与智驾的泊车技术完美融合，结合四电机灵活平稳的控制能力，可以自动实现精准旋转入库，不管多么难停的车位，都能一把进。
有意思的是，比亚迪除了全球首发全场景车载卫星通信，还携手大疆共同探索汽车智能化道路，发布了全球首个整车集成的车载无人机，这也是网友关注的焦点。
拒接胡搜啊，双方首创了一体化车规级无人机库，比亚迪全栈自研，能够实现收放自如、智能温控、防水防尘，真正适合车载工况。
配合业内领先的无人机传感链，实现高清高帧率低延迟图传，为整车拓宽清晰视野
车载无人机可使用手柄和座舱大屏操控，更可自动操作，支持一键起飞及降落。
飞行时，更可全程跟踪本车。
车载无人机在调试阶段，针对上万种不同光照情况下的车辆进行了跟踪训练，实现了无人机对自车的高精度识别。
跟飞过程中，无人机还能够以自车为中心，多角度运镜，自动拍摄并剪辑成片，为用户记录行车里程。
首创的车载无人机智能换电，支持飞机低电量返舱，还可自动换上新电池，车辆可以为无人机提供源源不断的动力，续航无焦虑。
用户无需下车操作，即可在车载无人机库提供的起降平台上进行自动起飞和降落，适应各种越野地貌。
车载无人机库，为无人机提供了平整的起降平台，能在各个越野地貌地形、不同坡度下，都能自动调出适合起降的机场。
通过海量AI训练，使无人机自动识别并跟车伴飞，同时根据车速与障碍物情况，自动调整飞行姿态，最高支持55km/h跟车速度。
当前用户在无人机使用上，存在无法随时随地补能、充电速度慢等痛点，操作总体省心。
比亚迪行业首创智能换电功能，在机库内共存储3块5000mAh的电池，并且通过车辆电源为其充电。
通过9个机构联合工作，实现精准换电功能。
无人机电量耗尽后，只需返回机舱，即可自动换电。
而一键大片功能，则让用户在驾驶的过程中，自动出片。
车辆驾驶的姿态，可由无人机，自动多角度记录剪辑。
为此，比亚迪反复设计、调试出9个运镜剪辑模板，满足不同拍摄需求。
懂论：
正如比亚迪集团董事长兼总裁王传福所言：“整车智能，才是真智能。
”比亚迪的整车智能，通过璇玑智能化架构，实现了电动化与智能化的高效融合，让驾乘更安全、更高效、更个性。
整车智能打破不同系统间的壁垒，做到实时捕捉内外部环境的变化，在毫秒之间将信息汇总反馈到一个大脑进行思考决策，迅速调节车辆身体状态，大幅提升驾乘安全性和舒适性。
与此同时，整车智能让车更懂人，实现更多的个性化设置，做到千人千面。
整车智能通过智电融合，打破各系统间壁垒，充分发挥整车优势，实现1+1>2的效果，为用户带来安全、高效、舒适、可持续进化的智能出行体验。
这一战略的提出，是比亚迪在汽车智能化上的全新探索，拓宽了汽车智能化发展道路。
同时，整车智能作为汽车智能化发展的全新战略方向，将启发行业对于智能汽车技术及发展方向的深刻思考，为行业智能化发展指出了正确路径，并加速世界汽车工业变革，开启智能汽车新时代。
当前AI如何助力工业智能制造转型升级？
当前，AI（人工智能）在工业智能制造转型升级中发挥着至关重要的作用。以下详细阐述AI如何助力工业智能制造的转型升级：
一、推动技术创新与多维度探索
AI技术在制造业中的创新应用已经取得了显著成果，如智能巡检机器人、无人智能厨房等，展示了AI在特定场景中的成功实践。
AI推动制造业从局部到整体的技术创新，以及数据驱动的深度创新和智能化设备的创新应用。
百度智能云AI技术加身，自动驾驶量变到质变倍道兼行
当前，自动驾驶技术的发展可谓日新月异，不过离最高级别还相去甚远。
2022年，自动驾驶行业在喜忧参半中前行，一方面，众多自动驾驶公司估值缩水、裁员倒闭，高级别自动驾驶技术商业化落地尚需时日；另一方面，国内自动驾驶利好政策密集出台，首次实现立法突破，自动驾驶测试区不断增加。
据IDC《中国汽车云市场跟踪研究，22H2》报告显示，2022下半年，中国汽车云解决方案市场规模共计17.62亿人民币。
其中，中国自动驾驶研发解决方案市场规模达4.95亿人民币，同比增长100.2%。
网络智能云以35.9%的市场份额排名第一，同比实现162.0%的超高速增长，在国内汽车云市场中处于龙头地位。
在自动驾驶预冷之际，网络智能云为什么能够在竞争激烈的智能云市场取得如此骄人业绩？在自动驾驶赛道，网络智能云有怎样的布局和哪些合作模式？如何利用优越的闭环能力提升自动驾驶领域客户的核心竞争力？
图 | 网络智能云泛科技行业总经理张玮接受焉知专访
带着这些问题，记者在焉知第三届焉知年会线下专场会——网络智能云自动驾驶领域区域“智能行”系列活动（华东站）期间专访了网络智能云泛科技行业总经理张玮。
他表示，网络智能云布局由来已久，之所以能够得到广大客户的高度认可，皆源于以合作模式、极致优化、全面数据服务，以及“AI大底座”技术，持续满足客户的差异化需求，为客户创造价值。
智能云市场网络何以一骑绝尘？
不言而喻，智能汽车是未来汽车发展的方向，自动驾驶技术已成为智能汽车研发的关键，汽车云市场竞争的关键领域之一正是自动驾驶。
2023年，作为一种集成多种AI技术的综合模型，“AI+大模型”在自动驾驶中呈现出广阔应用前景，成为整个智能汽车行业关注的焦点。
网络智能云之所以在中国自动驾驶研发解决方案市场领袖群伦，张玮道出了个中缘由：“首先得益于网络智能云的领先架构。
作为大模型与自动驾驶并重的头部科技公司，网络智能云基于‘云智一体’优势，正持续发力自动驾驶应用。
”
他说，从2019年提出“云智一体”概念至今，网络智能云“云智一体”架构已迭代至3.0版本。
通过切入行业核心场景，打造行业标杆应用，带动和沉淀了AI PaaS和AI IaaS层的能力，打造出极致性价比的异构算力和高效AI开发运行能力，其向上可优化已有应用、孵化新应用，向下可以改造数字底座。
“‘云智一体’战略让我们较早地在芯片、框架、模型和应用各层进行了布局和协同，成为全球唯一一家在各层都有领先产品的公司，”张玮说。
如果要给网络智能云找两个关键词，其一是“聚焦”，网络智能云依托“云智一体”的领先优势，聚焦自动驾驶研发过程，利用核心技术做最核心的事；其二是“完整”，网络智能云提供了从业务侧到资源侧的完整解决方案，包括端到端数据闭环、贯穿研发流程的工具链、为工具链提效的大模型，以及为全流程提供强大算力支持的“AI大底座”，能够满足从L2到L4的研发需求，加速自动驾驶业务落地。
整体布局满足客户差异化需求
谈到网络智能云在自动驾驶领域的布局，张玮表示，网络智能云依靠多年来在云计算、大数据、人工智能的深耕，赋能自动驾驶多个垂直赛道，客户涵盖乘用车造车新势力、商用车干线物流类、Tier1/2汽车零部件厂商、L4/L5无人自动驾驶小车，以及耕耘自动驾驶算法、解决方案的科技公司。
在解决方案层面，网络智能云提供自动驾驶云边协同、安全合规、量产车流量调度等解决方案，相关智能座舱解决方案、大数据解决方案都在场景打磨过程中。
相比其他友商，网络智能云的产品与解决方案更为全面，无论是最佳实践，还是产品功能等都有丰富的最佳实践、落地场景，全面覆盖智驾、智舱、智图、智云四个领域。
灵活多样的合作模式也是网络智能云的一大特色，“合作既可以是双方共建式的战略合作，也可以是项目的合作，当然，我们也非常欢迎客户成为我们的生态合作伙伴，联合打磨解决方案和产品，”张玮表示。
在满足不同客户的差异化需求方面，网络智能云提供了丰富的产品和服务，包括基础云底座的IaaS和PaaS服务，还有上层应用级别的通用应用产品和行业应用产品，不同的客户可以各取所需。
在张玮看来，车企选择云服务合作伙伴的关键考量主要包括：一是技术实力和服务能力，比如能否提供先进的产品技术和解决方案，能否提供安全可靠的数据存储和计算服务，以及能否提供高效专业的客户服务；二是合作伙伴的支持和协同能力，包括是否有完善的合作机制和支持体系，是否能够协同创新和开拓市场；三是能否提供定制化解决方案，满足车企的差异化需求。
为了提供更好的服务，网络智能云从四个方面入手打造，一是加强技术研发和服务能力建设，不断提升产品技术和解决方案的先进性和服务质量；二是建立完善的合作机制和支持体系，为合作伙伴提供全方位的支持和服务；三是与合作伙伴一起积极进行市场推广和业务创新；四是注重定制化解决方案的开发，为客户量身定制。
极致优化为客户创造价值
构建自动驾驶端到端的模型生产和上线迭代的闭环能力，是自动驾驶领域客户加速技术研发和商用落地的核心竞争力之一。
在这方面，网络智能云通过网络百舸方案对自动驾驶常用模型进行了优化与加速，尤其是通过百舸方案的AIAK训练加速能力。
截止目前，在CV、NLP、推荐场景中，基于百舸AIAK-Training2.0能力，针对自动驾驶典型模型，如resNET、bert、swin-transformer等，网络智能云携手英伟达，通过数据加载优化、模型计算优化、多卡通信优化等手段，实现了17个模型训练多达39%-390%的性能提升。
“这项模型训练优化工作还在不断扩展和进行中。
所以，网络百舸尤其模型训练加速能力，能为客户带来非常大的价值，”张玮信心满满。
他介绍说，网络智能云的AI IaaS，也就是网络百舸是一个AI异构计算平台，包含AI计算、AI存储、AI加速、AI容器四大核心套件，具有高性能、高弹性、高速互联、高性价比等特性。
该平台充分汲取了网络异构计算平台多年的技术积累，深度融合无人驾驶场景的实践经验，能够为AI场景提供软硬一体解决方案，加速AI研发和工程化落地。
全面数据服务助客户降本增效
那么，在自动驾驶的数据采集、数据传输、数据存储、数据处理/标注、数据训练/仿真/测试等各个阶段，网络智能云是否都可以提供相应的服务呢？张玮给出了肯定的答案。
据他介绍，网络智能云可以提供自动驾驶领域全部的工具链能力，完整覆盖数据采集、传输、存储、数据处理与标注，以及训练/仿真/测试等自动驾驶业务环节。
例如，在车辆数采环节，网络智能云有专业的数采服务，具备满足安全合规要求的甲级测绘资质。
数据采集完成后，使用网络智能云移动存储设备月光宝盒及适配车机的硬盘，可满足用户对数据传输的时效性和安全性要求。
随着采集数据量的不断增长，数据存储、扩展及成本控制已成为企业的重点考量，为此，网络智能云提供具备海量存储、AI数据处理等能力的对象存储产品。
在自动驾驶工具链的数据标注方面，网络智能云能够输出基于安全合规的数据标注解决方案。
在自动驾驶训练环节，基于百舸AI异构计算平台，通过其AI计算层面的RDMA网络能力、AI存储层面的高速数据读取能力、AI容器层面的虚拟化与隔离能力，以及AI加速层面的训练推理加速能力，不仅可以大幅降低通信延时，提升训练与推理效率，还能在很大程度上帮助企业降低成本。
网络智能云可以为企业客户提供基于海量场景精准度量的云仿真平台，帮助客户实现降本增效。
张玮坦承，自动驾驶数据，尤其是车采数据，量级非常庞大，随着存储规模的不断增大，存储成本也会成为一个棘手的问题。
这种场景很适用网络智能云对象存储产品，因为它不仅具备分级存储能力，可以帮客户控制存储成本，同时轻松实现海量数据扩容，又具备原生的若干AI数据处理能力。
PFS产品是专门针对高性能计算场景的并行文件存储服务，可以提供亚毫秒级访问能力、高IOPS及高吞吐的数据读写请求能力，非常适合AI训练场景，特别是自动驾驶训练数据集存储场景。
利用存储分类，不仅能够精细化满足场景需求，也能提升业务和训练效率，帮助客户降低存储成本。
在数据标注环节，人工标注耗时费力，且标准不一。
通常，云厂商都试图通过工程方法尽量减少人工标注，以提高标注效率。
两种方法一是通过机器自动化标注，然后人工修正部分数据；二是通过仿真模拟生成大量标注好的数据。
“这两种方式，在网络智能云内部都在使用。
对于全新业务场景或经验积累较少的特定业务场景，优先以人工标注为主，以不断积累经验。
之后再不断将能力完善到自动化标注工具中，所以目前已知的众多自动驾驶数据标注场景中，都在使用我们的自动化标注工具。
”张玮说。
最后是路采车产生的海量数据的传输。
张玮指出，通常企业会面临图商资质、采集备案、规范路采、脱敏脱密等业务痛点。
“网络智能云有专业的数据采集服务，不仅有采集车队，还有专业的车辆改装技术团队，可进行深度定制，满足客户的多样化需求。
”张玮补充说：“在具体数据传输中，都是按照安全合规要求进行；对于路采车是以加密硬盘形式离线运送数据，硬盘运送途中有2名具备安全资质的人员互相监督，从而保证数据与操作合规。
”
“AI大底座”加速自动驾驶研发迭代
自动驾驶领域是一个强人工智能CV视觉的新兴高科技领域，大模型训练的支撑不可或缺，网络智能云是如何让大模型发挥作用的呢？
张玮告诉记者，网络智能云多年来一直在AI领域对相关技术能力进行深度研究与打磨，比如，以自动驾驶模型为重点的训练与仿真环节，利用网络多年沉淀的“AI大底座”技术栈，通过异构计算平台的GPU算力，在大幅提升性能的同时提高了利用率，有效解决了目前大模型的“算力恐慌”瓶颈；同时网络智能云还与英伟达合作，对一些特定算法模型进行定向优化，形成AIAK异构计算平台训练加速组件，目前这些能力都是免费提供给客户使用。
谈到网络智能云“AI大底座”异构计算平台的最佳实践，张玮分享道，某头部乘用车造车新势力的套整自动驾驶技术栈都部署在网络智能云上，使用“AI大底座”中的CCE云原生产品，在使用AIAK优化加速组件以及GPU资源共享调度下，资源利用率提升了2.5倍以上，在其自动驾驶业务研发方面发挥了重要作用。
另一个案例是国内一家头部汽车芯片公司，几年前该公司开始使用网络智能云设计的一套混合云架构，目前大部分核心训练任务都在网络智能云上完成。
在“AI大底座”技术栈的赋能下，高效支持了该公司训练等相关任务，加速了产品研发迭代、芯片上车和SOP量产速度。
大模型虽好，但必须用数据来驱动。
数据量不足，就会影响自动驾驶感知大模型的训练效果。
凭借多年自动驾驶行业实践，特别是来自大量Apollo量产车在北京、上海、广州、武汉、重庆的道路数采自动驾驶数据，基于网络文心大模型的全流程数据训练，保障了其模型的精准性。
“我们还将相关能力打磨成了产品和解决方案，可以为有数据采集、标注、训练需求的客户提供全套数据闭环解决方案，”张玮补充道。
结束语
“云智一体，深入产业”是网络智能云的战略，基于“AI大底座”和文心大模型，以及行业领先的全套自动驾驶工具链，网络智能云先后帮助传统车企、新势力、商用车和解决方案供应商等行业用户实现了自动驾驶业务落地。
张玮最后表示，AI技术赋能网络智能云正在加速自动驾驶由量变到质变的进程。
未来，网络智能云将持续深耕包括“数据闭环-自动驾驶工具链-大模型-AI大底座”在内的自动驾驶研发解决方案，帮助汽车行业实现智能化升级。
