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超大规模真实道路训练数据与Dojo超算集群
资料介绍
一、技术背景：自动驾驶落地的核心瓶颈
自动驾驶技术历经数十年发展，如今已经从实验室演示走向量产落地的关键阶段，而制约自动驾驶规模化落地的核心瓶颈，始终绕不开数据规模与算力支撑两大核心问题。传统自动驾驶研发路径中，多数企业采用“封闭场景采集+人工标注+小批量训练”的模式，不仅数据采集成本高、覆盖场景有限，而且难以应对开放道路中千万种极端长尾场景，导致自动驾驶模型的泛化能力不足，面对陌生路况极易出现决策失误。与此同时，随着深度学习模型参数规模从百万级攀升至千亿级，传统GPU集群的算力调度效率、训练速度已经无法满足大模型批量训练的需求，行业亟需一套适配自动驾驶训练需求的“数据+算力”一体化解决方案，特斯拉打造的超大规模真实道路训练数据与Dojo超算集群，正是这一领域的代表性探索。
二、超大规模真实道路训练数据：从量变到质变的数据优势
2.1 数据来源：百万级量产车队的真实道路积累
不同于多数自动驾驶企业依靠专用测试车队采集数据的模式，特斯拉的超大规模真实道路训练数据，直接来源于全球超过500万辆量产特斯拉车队的行驶数据积累。每一台量产特斯拉在日常行驶过程中，都会通过车载8摄像头+毫米波雷达的感知系统，持续采集真实开放道路的路况信息，包括不同光照条件、不同天气状况、不同地理区域、不同交通参与者行为的各类场景。截至2024年，特斯拉累计采集的真实道路行驶里程已经突破100亿英里，相当于绕地球超过4000万圈，覆盖了全球绝大多数国家和地区的道路场景，从北美郊区的荒野公路到东南亚密集的城市街巷，从北极圈的冰雪路面到中东的沙漠高温路况，几乎所有人类日常驾驶会遇到的场景，都能在特斯拉的训练数据中找到对应样本。
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