火山引擎：加速自動駕駛研發的智能引擎

海量數據處理：自動駕駛的基石支撐

自動駕駛研發每日產生PB級的路采數據，火山引擎提供全棧數據解決方案。其自研分布式存儲系統支持EB級數據存儲，配合高性能計算集群，數據預處理效率提升3倍以上。數據湖管理平臺實現多模態數據（激光雷達/攝像頭/GPS）的統一標注與版本管理，研發團隊可分鐘級檢索特定場景數據，大幅縮短數據準備周期。

高效模型訓練：算法迭代的強力引擎

針對自動駕駛復雜的深度學習模型，火山引擎機器學習平臺提供GPU集群自動伸縮能力。支持千卡并行訓練任務，分布式訓練效率達92%，模型訓練速度提升5倍。平臺內置視覺檢測、多傳感器融合等預置算法模板，開發者可快速構建感知模型，并通過可視化工具實時監控訓練過程，算法迭代周期從周級縮短至天級。

虛擬仿真測試：安全驗證的智能沙盒

火山引擎自動駕駛仿真平臺構建了高精度數字孿生系統，覆蓋20000+中國特色道路場景。支持雨霧天氣、極端交通等危險場景的批量生成，每日可完成百萬公里級虛擬測試。獨有的場景泛化引擎能自動生成Corner Case，測試覆蓋率較傳統方法提升80%，大幅降低實車路測風險與成本。

云原生基礎設施：研發流程的穩固底座

基于火山引擎全球26個區域的基礎設施，提供高性能云主機、RDMA網絡及容器服務。自動駕駛工具鏈可無縫部署于K8s集群，實現CI/CD全流程自動化。平臺通過等保三級認證，數據加密傳輸與存儲滿足車規級安全要求，保障核心算法資產安全。

協同開發平臺：團隊協作的智能中樞

火山引擎提供端到端協同開發環境，支持算法、仿真、硬件團隊的跨地域協作。代碼管理、實驗追蹤、模型版本等功能深度集成，任務狀態實時可視化。結合工作流引擎，實現從數據標注到模型部署的全鏈路追溯，團隊協作效率提升40%。

賦能產業實踐：落地的核心助推器

平臺已服務多家頭部車企，在某L4項目中將感知模型誤檢率降低至0.01%。支持混合云部署模式，實現研發環境與車端系統的無縫銜接。開放API體系兼容ROS、Autoware等主流框架，客戶可快速遷移現有工具鏈，降低研發轉型成本。

總結

火山引擎通過數據智能、高效算力、數字孿生三大核心能力，構建了覆蓋自動駕駛全研發周期的支撐體系。從海量數據處理到百萬級場景仿真，從分布式訓練到安全合規保障，其技術棧深度契合自動駕駛研發需求。作為智能駕駛領域的數字底座，火山引擎正持續助力車企與科技公司突破技術瓶頸，加速智慧出行時代的創新落地。