智駕科技 MAXIEYE 和浪潮信息搭建高效智能駕駛系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)

智能駕駛是實(shí)現(xiàn) “智能汽車” 與 “智能交通” 的關(guān)鍵技術(shù)，也是未來汽車發(fā)展的必然趨勢，據(jù)行業(yè)預(yù)測，2040 年全球 75% 的新款汽車都將提供智能駕駛功能。從技術(shù)本身來看，智能駕駛意味著 “駕駛本質(zhì)” 的革命，可以減少交通壓力、提高駕乘安全性、避免擁堵并降低污染。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看，智能駕駛將是物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)融合發(fā)展的必然結(jié)果，也是未來諸多產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要引擎，智能駕駛的廣泛應(yīng)用可以有效帶動(dòng)智能制造、新材料和新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展。同時(shí)，智能駕駛也是當(dāng)前全球汽車與交通出行領(lǐng)域智能化和網(wǎng)聯(lián)化發(fā)展的主要方向，代表著未來出行新生態(tài)，它的獨(dú)特優(yōu)勢將在未來的交通出行中發(fā)揮重要價(jià)值。

MAXIEYE 是一家智能駕駛和智慧出行領(lǐng)域的核心技術(shù)服務(wù)商，廣泛服務(wù)于商用車和乘用車前裝市場。作為國內(nèi)少有的具備從 Sensing 到 System 全棧自研能力的智能駕駛企業(yè)，MAXIEYE 為客戶及合作伙伴提供全工況、多場景、跨平臺(tái)的輔助駕駛（ADAS）和自動(dòng)駕駛（ADS）系統(tǒng)產(chǎn)品及解決方案，以及智能駕駛所需的高性能智能視覺感知系統(tǒng)產(chǎn)品。

基于 MAXIEYE 在感知融合規(guī)控的核心技術(shù)自研，其實(shí)現(xiàn)了感知和規(guī)控的深度協(xié)同，為商用車和乘用車客戶提供高性能、高可靠性的智能駕駛解決方案。率先在量產(chǎn)車型完成了 OTA 數(shù)據(jù)閉環(huán)部署，支持?jǐn)?shù)十種數(shù)據(jù)觸發(fā)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了高效的技術(shù)和產(chǎn)品迭代。

目前，MAXIEYE 已完成 L0-L4 級智能駕駛技術(shù)和服務(wù)閉環(huán)，針對不同場景及用戶需求，推出 MAXIPILOT 系列智能駕駛解決方案。其中，MAXIPILOT 1.0 可支持 L2 級全速智能巡航，在多家車企已實(shí)現(xiàn)規(guī)?；慨a(chǎn)，為用戶帶來安全、舒適的駕乘體驗(yàn)，另通過設(shè)計(jì)降本實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品的高性價(jià)比，率先滲透 5-15 萬元級乘用車市場。MAXIPILOT 2.0 沿襲了上一代 “極致駕乘體驗(yàn)” 的產(chǎn)品追求，支持 NOM 領(lǐng)航輔助系統(tǒng)和行泊一體方案，為用戶帶來安全、舒適、智慧、高效的駕乘方案。

要開發(fā)一款安全高效的智能駕駛解決方案，需要強(qiáng)大的信息處理平臺(tái)予以支持，而提高深度學(xué)習(xí)的效率和精度，是當(dāng)前智能駕駛系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)最需要考慮的問題之一。為了確保 AI 資源平臺(tái)算力供給，MAXIEYE 分別采用多臺(tái)浪潮信息 AI 服務(wù)器，搭載最新 A100 GPU，可釋放高達(dá) 5 petaFLOPS 的強(qiáng)大 AI 計(jì)算性能；同時(shí)，MAXIEYE 還部署了一套浪潮信息人工智能資源開發(fā)平臺(tái) AIStation，實(shí)現(xiàn)了對 GPU 顯存粒度的資源隔離與調(diào)度，用戶最小可申請顯存為 1G 的 GPU 資源進(jìn)行模型開發(fā)，結(jié)合平臺(tái)的超分策略，單卡 32G 的資源最多可同時(shí)提供給 48 個(gè)開發(fā)人員隔離使用。

AIStation 的細(xì)粒度調(diào)度策略可以大幅縮短用戶的資源等待時(shí)間，集群整體資源利用率提升 30%。同時(shí)，采用浪潮信息高性能分布式存儲(chǔ)作為底層存儲(chǔ)平臺(tái)，存放訓(xùn)練集及相關(guān)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，AS13000G5 高吞吐、高帶寬的特點(diǎn)可以提升自動(dòng)駕駛模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的讀寫效能。

AI 資源平臺(tái)建設(shè)完成后，為自動(dòng)駕駛算法工程師提供了一站式全流程的 AI 開發(fā)平臺(tái)，從數(shù)據(jù)樣本、軟件棧管理，到模型架構(gòu)設(shè)計(jì)、代碼調(diào)試、模型訓(xùn)練、調(diào)參，到最后的模型管理、評估測試，幫助開發(fā)人員聚焦模型開發(fā)，縮短模型迭代周期，實(shí)現(xiàn)高效的計(jì)算力支撐、精準(zhǔn)的資源管理調(diào)度，有效打通開發(fā)環(huán)境、計(jì)算資源與數(shù)據(jù)資源，提升自動(dòng)駕駛算法模型開發(fā)效率。

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