企业 | DDN智能基础设施驱动更安全、更智能、更快速的汽车AI

从自动驾驶汽车到软件定义架构与智能制造，AI技术正驱动着下一代出行方式的革新。汽车制造商正投入大量资源开发感知模型、决策算法和仿真环境。然而，推动这些突破的关键却常被忽视的一环在于智能数据基础设施。

随着车辆智能化程度不断提升，它们产生并依赖海量的实时、多模态数据，这包括从激光雷达与雷达数据流，到高清视频、遥测数据、GPS信息以及合成训练数据等内容。此类信息的复杂性与流转速度，仅靠原始计算能力已无法满足需求：它们需要一个高性能、可扩展且智能的数据平台，该平台需能与AI的发展速度保持同步。实际情况一目了然：若无法无缝获取高质量数据，即使最先进的AI模型也无法正常运行。忽视基础设施在AI工作流程中的作用的企业，将面临瓶颈问题、数据丢失、效率低下乃至系统故障的风险。对于致力于推出自动驾驶与智能网联汽车的整车厂、一级供应商及电动汽车创新企业而言，基础设施层已不仅是IT支持环节，而是战略核心。

汽车AI的真正瓶颈不在模型，而在基础设施

瓶颈不在模型本身，也不在GPU，而在基础设施层——即负责获取、存储、整理、传输数据并将其交付至最需要它的工具的系统。在许多企业中，数据仍处于孤岛状态：感知数据存于一处，仿真环境位于另一系统，模型训练输出又存储于其他地方。当AI模型面临分布变化（如地域、天气或光照条件的差异）时，对训练数据集进行快速、定向的更新变得至关重要。DDN支持高速增量同步与细粒度元数据检索，帮助团队有效纠正模型漂移，无需复制数据或重新处理整个pipeline，从而减少人工干预，加速AI全生命周期的迭代。当元数据操作缓慢时，定位并筛选用于再训练或验证的相关文件将十分困难；当数据摄入系统跟不上时，自动驾驶传感器数据可能丢失或延迟；当存储平台未针对高并发或并行访问优化时，便会成为大规模AI工作流的瓶颈。这些挑战并非理论风险，而是直接拖慢开发进度、影响上市时间，最终可能会限制安全与创新成果。因此，领先的汽车企业正纷纷投资于专为实时数据pipeline构建的统一AI基础设施。

为何管理自动驾驶数据规模是可扩展汽车AI的关键

现代车辆已成为“带轮子的移动数据中心”。单辆自动驾驶测试车每日可产生20至40 TB数据，其中仅10%–20%与模型训练真正相关。随着数据规模在车队层面扩大，筛选并优先处理有效数据的能力变得尤为关键。元数据驱动的过滤与主动学习pipeline可帮助团队精准定位值得标注的边界案例，节约时间、成本与人力，其效果差异相当于标注1,000帧图像与100,000帧图像之别，直接关系到投资回报。这些数据涵盖：

来自激光雷达（LiDAR）与雷达的点云数据（Point Cloud Data）；
来自多摄像头阵列的高清视频；
车辆传感器的时间序列遥测数据；
用于地图对齐的定位与GPS数据；
系统日志、诊断信息与事件触发记录；
由仿真引擎生成的合成数据与标注数据。

由仿真引擎生成的合成数据与标注数据驱动着开发与运营的每一环节：从实时自动驾驶推理与车载边缘处理，到云端模型训练、验证及数字孪生仿真。如此庞大且异构的数据规模，对传统存储与数据管理方案构成了根本性挑战。为静态工作负载与批量分析设计的传统IT架构，已无法满足现代AI pipeline对吞吐量、延迟和元数据性能的要求，其后果是，开发人员与工程师在获取关键训练数据时遭遇延迟，GPU集群因数据供给不足而闲置，仿真流程因数据重复与迁移而效率低下。

现代汽车AI数据环境的六大必备要素

下一代汽车AI不仅需要算力，更依赖智能、可扩展、集成化的数据基础设施。从训练感知模型到在边缘端部署实时推理，数据环境必须畅通无阻，支持端到端的AI工作流。以下是现代汽车AI平台必须具备的六项关键能力：

亚毫秒级实时数据摄入自动驾驶系统需即时处理传感器数据以支持感知与控制回路。DDN Infinia等平台提供亚毫秒级延迟与95%以上的吞吐效率，保障激光雷达、雷达与摄像头数据实时录入，无丢帧或推理延迟。
通过零拷贝数据复用杜绝冗余传统汽车AI工作流常在仿真、训练与分析环境间重复复制数据，拖慢进度并推高存储成本。Infinia的零拷贝架构使AV团队能在pipeline各阶段并发访问同一数据集，避免冗余数据迁移，缩短迭代周期，更快交付更安全、高性能的感知模型。
借助元数据驱动编排加速模型迭代在AV开发中，元数据是实现效率的关键。Infinia的元数据引擎检索速度更快，支持实时查询与智能数据筛选。例如，快速提取“所有雾天夜间城市中行人被遮挡的场景”变得轻而易举，大幅提升再训练、安全验证与pipeline自动化的速度与精度。
通过元数据触发实现边缘与核心高效同步智能车辆即边缘数据中心。Infinia支持基于元数据触发的边-核工作流（edge-to-core workflows），仅按需同步相关数据，既节省带宽、减轻基础设施压力，也确保中心化AI模型能随现场数据持续更新。
以AI优化存储提高GPU利用率训练AV感知与规划模型需持续高速访问海量多模态数据集。DDN EXAScaler通过提供高带宽、低延迟的数据流，消除GPU闲置，保持训练pipeline全负荷运转，结合NVIDIA NeMo及NIM的无缝集成，汽车团队可更快扩展模型开发，提高再训练频率，加速全球车队功能部署。
通过合规就绪的数据治理建立信任速度需与可信度并行。汽车团队面临可追溯、访问控制与可审计方面的严格规定，Infinia提供不可变的WORM存储、多租户安全、策略驱动访问及完整审计追踪，满足合规要求。

专为NVIDIA汽车生态系统打造

DDN的数据基础设施深度集成于NVIDIA技术栈，为众多全球先进的汽车AI项目提供支撑。无论您的团队使用：

Omniverse进行协同仿真与数字孪生开发；
Isaac Sim模拟机器人及AV环境；
Base Command编排容器化训练任务；
NeMo与NIM构建并部署大语言与视觉模型。

DDN均能提供出色可扩展的高性能存储，优化GPU利用率，消除瓶颈。NVIDIA的Selene超级计算机是AI基础设施的标杆，它正是基于DDN构建，因其能够为AI应用维持每秒数TB的数据传输速率，而汽车行业的研发团队在打造下一代自动驾驶(AV)系统、数字化工厂以及软件定义汽车时，也能借助这一相同的能力。

领先汽车制造商如何运用DDN加速AI、仿真与数字孪生

DDN已为全球十大汽车制造商中的六家，以及为众多一级供应商、AV初创企业与电动汽车制造商提供支持，我们的平台助力实现：

感知与地图流水线（Mapping Pipelines）的实时传感器摄入与AI推理；
用于预测性维护与电动车产线验证的工厂级数字孪生；
基于合成与真实数据的高频AV模型再训练；
通过跨部门共享数据集无缝访问加速仿真；
支持分布式AI模型管理的边-云协同编排（Edge-to-cloud Orchestration）；

不论您是部署AV试点项目、扩展至全球生产，还是将数字孪生整合进研发周期，DDN均为之奠定坚实基础。

汽车AI决胜，始于智能化基础设施

AI已成为汽车行业竞争力的核心。从实时感知到智能工厂与软件定义车辆，技术演进日新月异。然而，创新速度始终受限于基础设施的能力上限。DDN提供出色性能、智能管理与弹性扩展能力，支撑当下最具雄心的汽车项目。通过消除数据摩擦、优化GPU利用率、实现智能边-云协同，DDN助力企业更快、更安全、更高回报地将创意转化为落地应用。如果您的AI pipeline正受限于延迟、数据冗余或过时的基础设施，现在是时候重塑根基了。在未来汽车AI的竞争中，毫秒必争，而泛化能力、可解释性与安全认证同样关键——这一切都取决于能否在正确时刻追踪、筛选并交付正确数据。DDN确保这一基础既具备高速性能，又能适应未来发展需求。即刻启程，打造更智能、更安全的汽车AI，欢迎访问我们的官网，探索汽车行业解决方案。