在4月2日的中国电动汽车百人会论坛上，华为云计算公司EI服务产品部部长尤鹏以“人工智能技术加速智能驾驶量产车的数据迭代” 为主题进介绍了华为的产品。
尤鹏认为，自动驾驶的数据闭环是实现高阶自动驾驶的必由之路。对此华为我们提供了三层加速方案，包括训练加速、数据加速、算力加速，由此自动驾驶算法能够高效的被训练、被推理，也能形成整个数据端到端的闭环。华为的方案主要有如下几个方面的优势
1.实现数据高速流转且不落盘。华为提供了高速的缓存方案，边读边训，断点续训，这样能够避免存储之间的带宽瓶颈，在数据超过100T的时候，华为的加速量格外明显。
2.训练和推理优化。在典型的算法、场景上面，华为加速性能、加速比可以达到3到4倍的加速。华为云还提供了专业的服务，可以帮助算法人员去做模型的优化和加速。
3.数据标注。华为可能在几个月后发布预训练的标注大模型，通过海量的预训练、预标注的图片，做这种大模型的技术，使华为可以进行快速的标注，然后来支撑后续的自动驾驶算法的训练。
4.仿真。 华为通过最新的NeRF技术，只需要几个简单的图片就可以生成、重建多个场景，包括是新的场景、异物场景、多车道场景。渲染速度上面华为的模型相较于其他的模型有显著优势。
5.端到端自主可控，实现芯片到开发接口到计算框架再到上面的AI平台我们是端到端的全栈自主可控国产化。
除了三个加速之外，华为还支持了非常丰富的AI的框架，使得自动驾驶领域的一些模型可以方便的迁移到昇腾的架构上去。同时华为针对场景算法进行了深度的优化，自动驾驶领域整体性能提升约30%，在AIGC领域整体性能提升33%。
面向整个自动驾驶的解决方案，华为云提供了“1+3+M+N”的解决方案。“1”就是打造了一张全球车用的存算网，覆盖了全球的区域包括29个区域78个可用区，在海外，软件算法架构不需要再做迁移，可以直接复用华为云的一套架构； 第二是三大汽车专区，从乌兰察布到贵安、芜湖打造了核心汽车自动驾驶包括车联网的算力专区；第三是结合运营商一起在国内也提供了北、上、广、深城市建立了分布式车联网节点，支持车联网数据高效上云，而且算力延迟在30毫秒以内；最后一点是建立了50多个汽车专用数据接入点，实现24小时以内自动驾驶的数据可以高速的接入到算力网络。
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