深度學(xué)習(xí)算法在輔助駕駛領(lǐng)域的普及源于三大核心優(yōu)勢：計(jì)算穩(wěn)定性、工程便利性、調(diào)度簡化。本篇推文主要介紹了深度學(xué)習(xí)天然適配動(dòng)態(tài)場景，其類腦機(jī)制自動(dòng)降低復(fù)雜性，初步解決了規(guī)則算法在復(fù)雜路口的崩潰隱患，使車端系統(tǒng)從“動(dòng)態(tài)內(nèi)存分配”等繁瑣調(diào)試中解放。

一、深度學(xué)習(xí)算法增多的核心原因

在軟硬芯片與算法設(shè)計(jì)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)算法數(shù)量持續(xù)增長的現(xiàn)象，源于其在迭代效率與工程特性上的顯著優(yōu)勢。

從迭代速度來看，深度學(xué)習(xí)算法能大幅加快模型更新與優(yōu)化的節(jié)奏，適應(yīng)快速變化的業(yè)務(wù)需求。更關(guān)鍵的是其工程調(diào)度的穩(wěn)定性與便利性 —— 當(dāng)模型結(jié)構(gòu)固定時(shí)，無論處理的任務(wù)規(guī)模如何變化（例如識(shí)別物體從 8 個(gè)增至 32 個(gè)），軟硬件的計(jì)算過程始終保持一致，算力不會(huì)出現(xiàn)波動(dòng)。這一特性與人類大腦的機(jī)制相似：大腦會(huì)自動(dòng)降低處理復(fù)雜信息的冗余度，而規(guī)則算法則無法實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

規(guī)則算法在面對任務(wù)規(guī)模變化時(shí)，往往會(huì)出現(xiàn)明顯的性能波動(dòng)。例如，在融合算法中，每增加一個(gè)跟蹤目標(biāo)，CPU 負(fù)載就會(huì)隨之上升；在復(fù)雜場景（如陸家嘴的多岔路、多層道路）中，甚至可能因算力過載導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰。這類問題不僅增加了工程調(diào)試的難度（如隱藏的漏洞難以發(fā)現(xiàn)），還會(huì)給實(shí)際應(yīng)用帶來極大的不確定性。

相比之下，深度學(xué)習(xí)算法具有 “恒定時(shí)間” 與 “常量內(nèi)存” 兩大核心優(yōu)勢：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向傳播的浮點(diǎn)運(yùn)算效率（FLOPS）始終穩(wěn)定，不受信息量變化影響；且無需動(dòng)態(tài)分配內(nèi)存，避免了內(nèi)存泄露或磁盤交換的風(fēng)險(xiǎn)。這些特性使得深度學(xué)習(xí)在工程落地時(shí)更可靠、更易維護(hù)，成為其數(shù)量增多的根本原因。

二、算法類型與調(diào)度策略

算法可分為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型（如深度學(xué)習(xí)）與規(guī)則驅(qū)動(dòng)型兩大類，二者在調(diào)度邏輯與工程表現(xiàn)上差異顯著。

（一）規(guī)則驅(qū)動(dòng)型算法的局限

規(guī)則算法需依賴具體業(yè)務(wù)邏輯設(shè)計(jì)處理流程，不僅要根據(jù)場景選擇適配的芯片，還要針對環(huán)境不確定性（如不同速度、不同目標(biāo)數(shù)量）動(dòng)態(tài)調(diào)整邏輯，缺乏統(tǒng)一的方法論。例如，在并行與串行任務(wù)的設(shè)計(jì)中，需人工同步規(guī)劃，一旦場景超出預(yù)設(shè)邏輯，就可能出現(xiàn)負(fù)載驟增、響應(yīng)延遲等問題。

（二）深度學(xué)習(xí)算法的調(diào)度優(yōu)勢

深度學(xué)習(xí)算法的調(diào)度邏輯更簡潔：由于其算力與內(nèi)存需求穩(wěn)定，無需頻繁調(diào)整資源分配。工程中只需針對模型結(jié)構(gòu)（如 Transformer、CNN、LSTM 等算子）進(jìn)行一次性優(yōu)化（如在 ASIC 芯片上適配），后續(xù)無需重復(fù)調(diào)試，極大降低了工程負(fù)擔(dān)。

（三）規(guī)則算法的調(diào)度策略

為彌補(bǔ)規(guī)則算法的缺陷，工程中形成了多種資源排布策略：按任務(wù)獨(dú)立性分配核心：將無關(guān)聯(lián)的任務(wù)（如攝像頭與雷達(dá)的數(shù)據(jù)處理）綁定至不同 CPU 核心，提升并行效率；隔離波動(dòng)任務(wù)：將可能突發(fā)高負(fù)載的程序（如地圖計(jì)算、泊車 A 星算法）綁定至獨(dú)立核心，避免影響其他程序；預(yù)留資源余量：在 CPU 與 GPU 協(xié)同調(diào)度中，預(yù)留 20%-30% 的負(fù)載余量，應(yīng)對突發(fā)波動(dòng)（如感知模塊的算力需求激增）。但這些策略仍需大量人工介入（如兩周的資源配平），成本較高，而深度學(xué)習(xí)算法則天然規(guī)避了這些問題。

三、數(shù)據(jù)管路的核心：從 “流程” 到 “管道化”

隨著輔助駕駛等業(yè)務(wù)的復(fù)雜化，傳統(tǒng) “流程驅(qū)動(dòng)” 的研發(fā)模式逐漸被 “管道化” 取代，核心在于實(shí)現(xiàn)高效、自動(dòng)化的資源與數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)。

（一）傳統(tǒng)流程的局限

傳統(tǒng)研發(fā)流程（如汽車行業(yè)的 V 模型）依賴 “流程、文檔、工程師、工具” 四要素，但存在明顯短板：流程易受人為因素影響（如緊急上線時(shí)跳過評(píng)審）；文檔與工具脫節(jié)（如郵件傳輸導(dǎo)致信息滯后）；效率隨開發(fā)周期壓縮而下降（如評(píng)審時(shí)間不足）。

（二）管道化的優(yōu)勢

“管道化” 通過電子化約束實(shí)現(xiàn)全流程自動(dòng)化，核心特點(diǎn)包括：嚴(yán)絲合縫的流轉(zhuǎn)：從數(shù)據(jù)采集、處理到模型迭代，各環(huán)節(jié)通過工具（如飛書、自動(dòng)化測試平臺(tái)）無縫銜接，減少人工干預(yù)；分層閉環(huán)：車端與云端形成多層管道，例如車端負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集與初步處理，云端負(fù)責(zé)模型訓(xùn)練與優(yōu)化，再通過 OTA 將結(jié)果部署回車輛，實(shí)現(xiàn) “數(shù)據(jù) - 模型 - 應(yīng)用” 的閉環(huán)；資源彈性分配：云端資源（如 CPU、內(nèi)存）可動(dòng)態(tài)擴(kuò)展，應(yīng)對高負(fù)載任務(wù)（如仿真測試、大模型訓(xùn)練），避免車端資源浪費(fèi)。

（三）管道化的關(guān)鍵要素

One Data：公共數(shù)據(jù)只保存一份，避免冗余；One Model：統(tǒng)一業(yè)務(wù)算法，減少適配成本；One Cycle：統(tǒng)一迭代閉環(huán)，確保數(shù)據(jù)與模型的高效聯(lián)動(dòng)；One Service：標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)接口，簡化車云協(xié)同。

四、閉環(huán)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)價(jià)值

數(shù)據(jù)閉環(huán)是管道化的核心載體，通過分層設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)從采集到應(yīng)用的全鏈路價(jià)值挖掘。

（一）閉環(huán)系統(tǒng)的三層結(jié)構(gòu)

低頻閉環(huán)：處理用戶意見反饋（如漆面顏色評(píng)價(jià)），依賴售后專家與研發(fā)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，自動(dòng)化程度低；中頻閉環(huán)：處理標(biāo)量數(shù)據(jù)（如傳感器數(shù)值），由數(shù)據(jù)專家與研發(fā)人員配合，可實(shí)現(xiàn)半自動(dòng)化（如通過算法篩選關(guān)鍵參數(shù)）；高頻閉環(huán)：處理輔助駕駛算法迭代等高頻任務(wù)，依賴數(shù)據(jù)閉環(huán)專家，自動(dòng)化程度高（如模型自動(dòng)訓(xùn)練、篩選器自動(dòng)優(yōu)化）。

（二）數(shù)據(jù)價(jià)值的核心原則

數(shù)據(jù)的價(jià)值需滿足兩個(gè)條件：一是能表征業(yè)務(wù)（如座椅數(shù)據(jù)需關(guān)聯(lián)用戶舒適度）；二是可從用戶體驗(yàn)溯源（如通過投訴數(shù)據(jù)定位功能缺陷）。脫離這兩個(gè)原則，即使實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化（如儀表盤展示），也無法產(chǎn)生實(shí)際價(jià)值。例如，收集座椅數(shù)據(jù)時(shí)，需先明確目標(biāo)（如 “確定用戶舒適的默認(rèn)座椅高度”），再設(shè)計(jì)指標(biāo)體系（如阻尼系數(shù)、坐墊厚度），最后通過模型訓(xùn)練輸出最優(yōu)參數(shù)，形成完整閉環(huán)。

五、大模型與思維轉(zhuǎn)變

大模型的出現(xiàn)進(jìn)一步推動(dòng)了管道化的發(fā)展，但其應(yīng)用邏輯需跳出傳統(tǒng) “開發(fā)者視角”。

（一)大模型的定位

千億級(jí)參數(shù)的大模型因算力需求過高無法上車，主要作為云端基礎(chǔ)服務(wù)存在：可輔助數(shù)據(jù)標(biāo)注、代碼生成等任務(wù)，且通過 API 調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)，無需重復(fù)訓(xùn)練，極大降低了應(yīng)用門檻。

(二）思維方式的轉(zhuǎn)變

理解大模型需摒棄 “人為設(shè)計(jì)邏輯” 的思維，轉(zhuǎn)而從模型自身角度推測其決策邏輯 —— 如同人類通過 “自我概念” 簡化世界認(rèn)知，大模型通過海量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)形成的 “隱性邏輯”，雖難以直接解釋，但可通過工程實(shí)踐驗(yàn)證其有效性。這種轉(zhuǎn)變意味著：未來算法迭代將更依賴數(shù)據(jù)閉環(huán)的自動(dòng)化能力，而工程師的角色將從 “直接設(shè)計(jì)規(guī)則” 轉(zhuǎn)向 “設(shè)計(jì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)與評(píng)估指標(biāo)”，最終實(shí)現(xiàn)機(jī)器主導(dǎo)的優(yōu)化閉環(huán)。

深度學(xué)習(xí)算法的增多源于其穩(wěn)定的工程特性，而數(shù)據(jù)管路的搭建則通過管道化與閉環(huán)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)價(jià)值的高效挖掘。從規(guī)則算法到深度學(xué)習(xí)，從流程驅(qū)動(dòng)到管道化，本質(zhì)是技術(shù)向 “更高效、更自動(dòng)化” 的演進(jìn)，而大模型的融入則進(jìn)一步加速了這一進(jìn)程，推動(dòng)行業(yè)向人機(jī)協(xié)同的智能研發(fā)模式轉(zhuǎn)型。

大模型的訓(xùn)練過程與普通模型差異不大，但理解其邏輯需轉(zhuǎn)變思維：摒棄 “開發(fā)者視角”，嘗試從模型自身角度推測其思考邏輯，這有助于理解后續(xù)內(nèi)容。