阿里云大数据 AI 平台重磅发布智能驾驶数据预处理解决方案，可帮助汽车行业客户实现构建高效、稳定的数据预处理产线流程，数据包处理效率相比自建可提升 10 倍以上，数据处理推理任务优化提速 1 倍以上，相同资源产能提升 1 倍[1]，从源头提高了自动驾驶模型产出的效率，有效支撑智驾技术落地。目前，80% 以上中国车企的辅助智能驾驶跑在阿里云大数据 AI 平台上。

一、传统自建方案下的智能驾驶数据处理产能困局

智能驾驶技术受到越来越广泛的关注，在智能驾驶业务流程中，提高数据预处理产能是智能驾驶模型产出效率提高的关键。随着数据量和数据源复杂度的激增，传统 Kubernetes + Argoflow / Airflow 自建方案在实际规模化应用中，逐渐遇到数据处理效率低、元数据管理能力弱、技术栈单一、周边系统集成对接复杂与运维压力大等问题，难以满足高效处理和管理需求，平台的扩展能力不足，性能瓶颈明显，面对智能化竞争，汽车企业必须加速技术平台与架构的升级迭代。

智能驾驶数据预处理传统自建方案

二、革新架构的破局：全栈式技术矩阵突破预处理效能边界

针对企业加速业务智能化转型的需求，阿里云大数据 AI 平台发布智能驾驶数据预处理解决方案，通过接入多模态数据包括人工标注数据、真机采集视频或图像及传感器数据的实时上传数据，结合 PAI、MaxCompute、EMR、Flink 技术栈驱动流批一体处理，实现数据解析、智能切帧、特征提取及多维度标注，并依托 DataWorks 完成百万任务调度与管理。方案可集成 Hologres 和高性能向量增强引擎 Elasticseacrh 实现海量数据的实时查询和向量数据的毫秒级检索[2]。同时阿里云大数据 AI 平台支持大模型训练与实时推理双场景需求，全面为智能驾驶系统提供高可靠、低时延、强扩展的 AI 基础设施支撑，为企业带来高性能的全链路大数据＋AI 工程化平台体验。

智能驾驶系统解决方案全景图

新发布的智能驾驶数据预处理解决方案在性能、成本、功能、安全等多维度均有着突出优势：

• 一体化开发效率提速：数据包处理效率相比自建提升 10 倍以上，数据处理推理任务优化提速 1 倍以上，相同资源产能提升 1 倍；

• 支持百万级任务管理及并发调度，每拉起 10000CU 资源运行仅需不到 10 秒；

• 全链路样本数据血缘存储和检索分析、智能驾驶合规数据安全保护；

• 企业级 Serverless 化平台，稳定可靠，兼容开源生态。

三、实战验证：数据处理效率 10 倍提升的落地实践

目前该方案已经成功服务国内多家头部车企客户，经验证可成功帮助客户应对在数据预处理环节中数据异构性与多模态融合、数据质量与噪声干扰、实时性与高吞吐量的挑战，快速推进端到端智驾方案量产。

某车企智驾端到端数据产线百万级任务调度案例

某车企端到端产线存在单 clip 耗时上百分钟、日任务累计百万级别、资源利用率低、监控体系缺失、训练效能瓶颈及调度稳定性差等核心问题，严重影响模型训练进度。使用 DataWorks+PAI-DLC+OSS+CPFS 产品组合方案后，实现百万级任务管理及开发调度，现阶段支持上万任务并发运行，产能可达到 5w clips/天，持续突破调度瓶颈，同时效率提升 2-3 倍。

某车企多模态数据处理案例

某车企车端辅助驾驶采集的图片、视频文件经过脱敏压缩后上传到 OSS 中存储，需要对 OSS 中的视频数据进行模式识别、打标，并将识别标签保存供辅助驾驶训练时查询，使用 MaxCompute MaxFrame+PAI-EAS+Flink 产品组合方案，实现对图片、视频等多模态数据统一管理，可与结构化数据进行跨模态计算，同时使用分布式 Python 计算框架，直接调用第三方模型对多模态数据进行处理，作业处理效率显著提升。

四、技术底座揭秘：解决方案核心产品全解析

智能驾驶数据预处理解决方案是基于机器学习平台和大数据产品构建的，关键场景的产品作用见下表：

智能驾驶数据预处理解决方案的发布，标志着大数据与 AI 技术在以汽车行业为代表的产业智能化进程中的深度融合，未来，阿里云大数据 AI 平台将持续深化大模型时代 AI 的基础设施建设，创新拓展多行业解决方案，以更高效、更智能的解决方案赋能企业智能化转型。

*注：

[1]：数据来源于客户内部计算或测试

[2]：可根据业务需求灵活组合技术栈产品，构建多样化解决方案