用上華為HI的車型以極狐阿爾法S為例，感知設備包含了3顆激光雷達、15顆攝像頭、6顆毫米波雷達和12顆超聲波雷達 。這些感知設備應用到數(shù)據(jù)收集上，激光雷達會提供點云級別的深度信息、障礙物的3D位置和尺寸、毫米波雷達則是提供實際案例的深度信息 。
為了訓練深度學習架構，華為需要大量的數(shù)據(jù)收集，然后標記其中的目標和屬性，車、人、障礙等信息 。然后，就是給這些數(shù)據(jù)打標簽，而關于自動標注的難點，是在于對復雜場景、遠端目標的錯檢和漏檢等問題 。這個時候即便是在擁有高精度的感知算法的前提下，僅僅通過數(shù)據(jù)對比仍然會出現(xiàn)誤檢/錯檢的情況發(fā)生，即便特斯拉也一樣 。
所以，華為或許也會采用人工校正來保證信息標注的準確性 。雖然這套方法和特斯拉神經(jīng)網(wǎng)絡很像，但仔細想，特斯拉靠的純視覺感知做整個數(shù)據(jù)的自動標注會耗費很大的時間成本 。而華為融合感知，或許會讓自動標記這方面有著更方便、更效率的方法 。
再之后就是云和MDC協(xié)同難例場景這件事兒，背后邏輯就是從云端下達需要收集的場景特性，然后讓車端去收集，并且會檢測攝像機博捉到的實時數(shù)據(jù)，如果符合需求會截圖回傳云端，收進難例數(shù)據(jù)集 。
這樣的好處在于，不用把車輛行駛在通常路面的無用數(shù)據(jù)回傳到云端，還加快了難例數(shù)據(jù)集的構建時間 。再之后的事兒就是華為八爪魚的實現(xiàn)真實場景數(shù)字孿生、虛實混合仿真等后期的訓練 。簡單聊一下，真實場景數(shù)字孿生利用的是華為高精地圖所呈現(xiàn)的虛擬訓練模型；虛實混合，指的是讓真實車輛在空曠路面上完成仿真場景實車測試，來驗證自動駕駛算法 。
總結華為HI是什么？通俗說是一整套關于智能汽車的解決方案，包含了從智能座艙、熱管理系統(tǒng)到自動駕駛輔助的全自研技術，細致一看每項技術在整個汽車產(chǎn)業(yè)內(nèi)算不上“拔尖”的水平 。但縱觀，華為HI發(fā)布的所有技術內(nèi)容，背后都貼著“自研”的標簽 。
為什么現(xiàn)在北汽、長安和五菱，都上車了華為HI的產(chǎn)品，虛擬座艙或者輔助駕駛功能或者Hi Car功能，不難理解對么？車企不需耗費長周期研發(fā)以上功能、以上功能均為華為自研不用擔心“制裁”問題，最重要的是符合中國市場使用需求以及性價比高 。

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