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高等级自动驾驶测试车每天采集的数据量是TB级别的，开发团队需要PB级的存储空间，但这些数据中，可用于训练的价值数据大约只占不到5%。而且对车载摄像头、激光雷达、高精定位等传感器采集的数据还有着严格的安全合规要求，这就对海量数据的接入、存储、脱敏、处理等带来了极大的挑战。

挑战2：数据标注成本高

数据标注占据了大量的人力和时间成本。随自动驾驶向高阶能力的发展，场景复杂度持续提升，会出现更多的难例场景。而提升车辆感知模型的精度，则对训练数据集的规模和质量都提出了更高要求。传统人工标注在效率和成本方面，已经难以满足模型训练对海量数据集的需求。

挑战3：仿真测试效率低

虚拟仿真是加速自动驾驶算法训练的有效手段，但仿真场景构建难、还原度低，尤其是一些复杂、危险场景，很难构建。加之并行仿真能力不足，仿真测试的效率低，算法的迭代周期过长

挑战4：高精地图覆盖少

高精地图主要还是靠自采集、自制图，仅满足试验阶段指定道路的场景。后续要走向商用，扩展到全国各大城市的城区街道，在覆盖、动态更新，以及成本和效率方面都面临着非常突出的挑战。

图4：自动驾驶开发面临的四大挑战

加速自动驾驶开发，需构建一套开放的数据闭环系统

廖振钦认为，传统软件的开发可以按照结构化程序设计的方法，即Pascal之父沃斯在40多年前提出著名的“算法+数据结构=程序”。自动驾驶软件的开发，本质上是人工智能技术的应用，是要造一个“驾驶员”。人工智能技术发挥作用需要数据、算法和算力这三个要素，其中，自动驾驶软件中的数据是核心要素，是车企自己必须积累的。因此，我们在自动驾驶开发架构上，要把硬件、数据和算法进行分离，将这些数据独立解耦出来，将有利于灵活地选择更开放的硬件和算法。

图5：加速自动驾驶开发，需构建一套开放的数据闭环系统

上云，是自动驾驶从开发到商用的必由之路