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深度揭密：华为自动驾驶云服务Octopus，一只八爪鱼的前世今生

2019年10月22日世界智能网联汽车大会上，华为轮值董事长徐直军发表主题演讲，全面阐述华为智能汽车业务战略：华为不造车，聚焦ICT技术，成为面向智能网联汽车的增量部件供应商，帮助车企“造好”车，造“好车”。

大会现场，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、智能座舱、智能电动、云服务。而自动驾驶云服务Octopus（八爪鱼）就位于这张金字塔图的塔尖，今天，小编今天就带大家深度探索这只"八爪鱼"的前世今生。

Octopus指的是华为自动驾驶云服务，对应的中文意思是“八爪鱼”，它与智能驾驶计算平台MDC、智能驾驶OS一起，发挥华为云+AI优势，共同组成车云协同的MDC智能驾驶平台，开放合作，促进智能驾驶快速发展。

2020年1月9日，华为自动驾驶云服务首次在湘江新区落地：

“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。它被外界形象地称为‘八爪鱼’，能牢牢抓住行业痛点，通过强大的数据服务、训练服务、仿真服务能力，为从事自动驾驶、智能驾驶研发企业提供一站式全流程的服务。”

它的上线，将有效降低自动驾驶领域研发企业的门槛，促进更多企业、机构、学校积极投入自动驾驶、智能网联潮流，带动这一前瞻产业的蓬勃发展，助力打造全国乃至全球意义上的智能网联企业产业生态聚集高地。

华为自动驾驶云服务为何取名“八爪鱼”，相较之现在业内的OTT自动驾驶云服务及传统工具，又有什么特点呢？

我们知道，"八爪鱼"依靠丰富的触角伸展探索环境和获取食物，身体柔软有弹性，同时它有一个聪明的大脑，学习能力强，进化程度高。

而这也与自动驾驶开发落地所需能力非常相似：更多的传感器带来海量数据，需要一个“聪明”的“大”脑去处理，而训练及仿真对AI算法及超强算力有着强烈诉求，同时，人工智能及机器学习也将加速自动驾驶的核心能力及价值构建。

华为在汽车领域的战略是帮助车企"造好"车、造"好车"，相较OTT云服务及传统工具，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，通过构建一个统一的、面向自动驾驶全生命周期的全栈云平台，提供3大服务，5个能力，及一站式体验，降低自动驾驶开发门槛，让自动驾驶开发变得更高效、更智能、更便捷，从而助力车企及开发者快速上市自动驾驶，将更多的精力，投入到核心能力的构建中去。

众所周知，自动驾驶的快速开发上市及功能迭代，将是车企在未来智能网联竞争中率先赢得市场的关键，这其中，车企或开发者将面临几大挑战：

1. 需要处理的数据量大，成本高，一辆测试车1小时产生8TB数据，一天按8小时计算，64TB/天的数据。一个月按22天工作日，则单车将产生约1.3PB /月的数据，其中有效数据仅为0.05%，同时还有80万张/车/天图片待人工标识，如何快速的获取数据和高效的处理数据？

2. 从训练和仿真来看，单车预计需累积里程100+亿公里，300GPU/2天模型训练，仿真测试则每天需处理100万公里。快速上市对训练及仿真所需要的AI算法和超强算力有强烈诉求。

3. 仿真是确保自动驾驶持续提升安全性的关键，不仅需要大量场景支持在线仿真，同时也需要有以实车为主的决策规划仿真系统。

4. 现有的工具多为烟囱式孤岛，分散，不利于大数据的统一、AI能力的统一构建，及高效运营管理。

“八爪鱼”是一个按需获取的全栈云平台，服务覆盖自动驾驶数据、模型、训练、仿真、标注等全生命周期业务，向车企及开发者，提供了包括数据服务、训练服务、仿真服务在内的3大服务。

“八爪鱼"3大服务

1.数据服务：处理车载硬件平台上输出的传感器数据，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.训练服务：管理和训练自动驾驶模型，不断在新的数据集和测试集上提升模型的准确度，持续提升自动驾驶安全系数。平台提供软硬件加速，能大幅缩短训练时间，提升训练效率。

3.仿真服务：提供仿真、场景库管理、场景片段、评测系统等应用工具，确保自动驾驶模型合规、安全、可度量、质量达标，快速集成到版本中。

"八爪鱼"同时具备如下5大能力：

1.海量数据处理，自动化挖掘及标注，节省70%以上的人力成本：路测车预计每天产生TB级数据，平台可支持PB级数据量存储和亿级数据秒级检索。为提高算法迭代效率，数据服务模块提供了自动数据挖掘功能，开发人员将专注于有意义的场景，如接管，前车插入和数据丢帧。

同时，路测车的感知算法模块需要百万级的高质量标注数据进行训练和微调，为此我们开发的自动化标注功能，在公开数据集上达到领先准确度，并利用云上的海量运算资源标识将标注时间大大缩短，可节省超过70%的标注人力成本。

2. 软硬件加速，提升AI训练及仿真效率，让开发变得更智能：自动驾驶系统的算法中越来越多的运用到深度学习算法，其模型训练和调试需要使用大量GPU资源。平台提供华为自研昇腾910 AI芯片和MindSpore AI框架能大幅提升训练效率：在典型的ResNet50 网络的训练中，与现有友商的目前行业主流训练GPU相比，显示出接近2倍的训练速度提升。同时我们也支持业界主流的深度学习框架如TensorFlow和PyTorch。

在超强算力加持下，自动数据挖掘功能结合预置丰富场景生成规则，还将为仿真提供更多有意义的场景，如接管，前车插入和数据丢帧。

3. 丰富的仿真场景，高并发实例处理能力，加速虚拟仿真：我们通过集成场景设计和数据驱动的方法，合计提供超过1万个仿真场景，在智能驾驶、主动安全、危险场景等六大场景覆盖大部分驾驶路况。通过集成业界主流仿真软件，我们的系统可并行处理海量仿真任务，每日虚拟测试里程可超过500万公里，同时并发3000个实例进行仿真测试，极大提高用户测试效率。

4. 一站式服务体验，自动驾驶全生命周期管理，让用户聚焦核心价值：全托管，开箱即用，全生命周期管理，用户无需从零搭建一套复杂的自动驾驶系统，从而能聚焦于核心价值（算法和数据标注），快速开展自动驾驶业务。

5. 云管端芯协同，车云无缝对接：Octopus天然支持无缝对接MDC（移动数据中心）等车端硬件平台和ADAS系统，实现车云协同。

华为自动驾驶云服务Octopus自2019年4月份正式发布以来，已逐步得到车企和开发者的广泛认同，目前已在湖南长沙湘江智能网联示范区等项目中商业落地，面向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，也正与国内外众多车企和合作伙伴展开合作。

未来，我们还将把高精地图、5G及V2X技术、更多的AI算法、仿真场景等能力集成到“八爪鱼”中去，携手更多的车企和开发者，加速智能驾驶商用落地，共同迈向智能网联汽车新时代。