[ 行业] 在全社会拥抱数字化转型的当下，云服务已经渗透到了各行各业，而作为数据量和计算量极大的自动驾驶行业对云服务的需求更是旺盛。

　　近日，百度官宣将发布百度Apollo“自动驾驶云2.0”，同时对外披露，百度将为车企提供自动驾驶研发全栈的数据闭环合规解决方案，满足智能汽车、自动驾驶数据采集安全合规要求，助力车企研发、运营、商业化等全场景闭环。此外，百度自动驾驶云2.0全景图也将于12月正式对外发布。

　　“一辆自动驾驶采集车一天可能采集到的数据会到数T，甚至是10T以上的级别。而且数据的形式也非常多样，包括点云、视频、轨迹分析。数据量大且多元使得它对计算的规模要求很大，普通的CPU算力已经不能满足这种需求。”百度智能云储存大数据高级经理于淼说道。

　　如何有效地存储、利用好这些庞大的数据库，“上云”就成了不二之选。

　　广汽集团董事长曾庆洪曾说：“只有掌握数据才能有机生长。自动驾驶云数据中心，是实现算法场景演化叠加的有力保障，也是广汽着手布局的关键赛道。”

　　事实上，除了车企以外，百度、腾讯、华为、阿里等互联网巨头也在持续耕耘云计算领域。

　　“有多友商都看到了云服务的蓝海，百度自动驾驶云的优势在于我们不仅交付工具链，还交付整个平台和工具链的使用能力，让他们可以依托于这套平台工具链更好地做车企自己的智驾研发。”百度自动驾驶首席产品架构师姚发亮说道。

自动驾驶的数据合规为什么重要？

　　自动驾驶汽车依赖于安装在车身上的各种传感器传输的大量数据，它们需要知道自身的精确位置、目的地，并且要能追踪行驶过程中遇到的任何事物。要想使自动驾驶汽车变得“聪明”，需要的数据就越多。因此，人们形容自动驾驶汽车是一个浑身长满摄像头的数据采集装置。

　　今年八月底，自然资源部发布《关于促进智能网联汽车发展维护测绘地理信息安全的通知》（以下简称“通知”），对智能网联汽车的测绘主体和测绘活动的开展提出明确要求。其中指出了，智能网联汽车搭载的摄像头、激光雷达、毫米波雷达等，在路上进行运营、道路测试等活动都属于测绘行为。

　　政策指引下，企业在智能网联汽车以及自动驾驶汽车的研发、量产过程中的行为正逐步合规化。但与此同时，数据确权、数据防护、数据流通三大自动驾驶数据合规的挑战依旧存在。

　　“《通知》发布以后，百度自动驾驶云就联合百度智图满足测绘安全的要求，去推进自动驾驶汽车数据合规的闭环，然后去赋能车企的合规。百度智图是拥有电子地图制作甲级测绘资质的单位，这个资质非常难获得，国内只有19家有甲级测绘资质单位。”百度apollo信息安全负责人刘健皓解释道，自动驾驶汽车采集回来的海量数据，如果在泛滥、无序的情况下去使用，价值会大大削弱，因此数据合规非常重要。百度自动驾驶云联合百度智图，秉承“原始数据不出车、测绘数据不出云、测绘成果不关联、资质图商全管控”的安全合规思路。

“一个中心、三重防护”

　　“我们的合规思路：原始数据不出车，测绘数据不出云、测绘成果不关联、资质图商全管控。在管控的情况下安全、有序地使用这些数据。”刘健皓说道，在这个合规思路的指导下，百度提出了“一个中心、三重防护”的安全合规建设理念，保障地理信息安全。一个中心是通过图商建立数据安全监管中心，监测自动驾驶数据闭环合规的数据使用过程、数据内容、数据载体的安全性。全面满足监管机构对智能汽车、自动驾驶的安全合规要求。

　　三重防护是指工具链合规、数据防护、云平台防护。工具链合规：通过点云抽帧、图像脱敏、可控标注、车辆监管等方式保证自动驾驶数据在训练过程中的操作合规，不接触测绘数据，不将测绘数据带走；数据防护：对于智能网联汽车时空数据进行端到端的加密改造，保证数据的完整性、有效性、机密性、以及不可抵赖性，通过图商的密码服务体系保证数据由图商进行管控；云平台防护：基于对云基础设施的网络边界隔离，容器防护，数据审计，安全存储等措施，保证智能网联汽车时空数据在云平台环境中的安全性，由图商监控网络边界连接状态，不会将测绘成果外发，造成数据的滥用、泄露等风险，抵御黑客对数据平台的攻击，防止数据被黑客窃取。

　　据刘健皓介绍，百度在10年间的自动驾驶累计里程超过3400万公里，千P级海量存储，万台弹性计算集群，测绘数据的采传存管用在百度地图均已大量实践。度自动驾驶云2.0合规方案，不仅具备全栈式优势，也兼具高效迭代、海量场景数据等特点，可基于用户反馈构建车云数据闭环，快速提升效果。

　　另一方面，云计算也不可避免会涉及到了企业竞争最关键的数据归属问题。根据上汽董事长陈虹“灵魂论”的说法,自动驾驶能力是车企的核心竞争力。自动驾驶入云，会不会让企业失去在自动驾驶数据上的话语权？

　　“我们主要提供平台和工具链，让车企打造自己的灵魂，而不是侵犯到核心算法，去替代他们。相反，我们可以帮助车企做一些算法上的加速和迭代。”姚发亮如是说。（文/ 张凌霄 ）