自動(dòng)駕駛技術(shù)隨著人工智能的崛起，迎來了飛速發(fā)展，智駕已成為新能源車標(biāo)配，L2及L2+智駕滲透率已經(jīng)從2024年的66%提升到了80%。為了滿足市場需求，數(shù)據(jù)的快速閉環(huán)以及模型的天級迭代已成為智駕訓(xùn)練的剛需。自動(dòng)駕駛技術(shù)也在不斷演進(jìn)，從傳統(tǒng)的模塊化、規(guī)則化發(fā)展到 BEV + Transformer 架構(gòu)，如今正逐步邁向端到端、VLM 和 VLA 等更前沿的技術(shù)，其應(yīng)用場景也從最初的高速領(lǐng)航、智駕開城，進(jìn)化到無圖也能開、城市 NOA、車位到車位等更加復(fù)雜和多樣的模式。

然而，自動(dòng)駕駛技術(shù)本身具有功能復(fù)雜、訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模龐大、模型訓(xùn)練周期長等挑戰(zhàn)，并且在發(fā)展過程中還面臨著開源模型版本配套復(fù)雜、兼容性差等問題，這些都給自動(dòng)駕駛模型的開發(fā)帶來了諸多挑戰(zhàn)。

昇騰AI發(fā)布全新的Driving SDK自動(dòng)駕駛訓(xùn)練加速套件，基于昇騰AI集群系統(tǒng)，提供豐富的模型和算子庫，全面提升自動(dòng)駕駛模型開發(fā)效率，加速自動(dòng)駕駛技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用。

Driving SDK自動(dòng)駕駛加速套件包含高性能算子庫、模型訓(xùn)練優(yōu)化加速和自動(dòng)駕駛優(yōu)選模型庫，旨在為客戶提供自動(dòng)駕駛系統(tǒng)開發(fā)的基礎(chǔ)能力，加速模型訓(xùn)練效率。

● 高性能算子庫

提供50+算子自動(dòng)駕駛場景高性能算子，涵蓋典型智駕算子如DCN、MSDA、SparseConv3D等，快速打通遷移訓(xùn)練鏈路。

●優(yōu)選模型庫

預(yù)置50+主流智駕模型，包含BEV、OCC、Lane&Map、端到端等多個(gè)類別，覆蓋感知、規(guī)劃控制等多個(gè)場景。

●訓(xùn)練優(yōu)化加速技術(shù)

提供Host Bound、小算子下發(fā)多、CPU負(fù)載高等加速優(yōu)化手段，快速提升模型性能。

三大特性，支撐智駕算法快速落地

01 極致性能，主流模型性能提升30%+

基于昇騰NPU架構(gòu)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)SIMD計(jì)算加速吞吐、多級指令流水線優(yōu)化加速指令下發(fā)、UB融合實(shí)現(xiàn)連續(xù)Vector計(jì)算、Cube與Vector協(xié)同計(jì)算等方案，構(gòu)建智駕高性能算子庫，內(nèi)置50+高性能算子，涵蓋通用、目標(biāo)檢測、點(diǎn)云、融合、3D稀疏等多個(gè)智駕場景，兼容MMCV、Spconv、OpenPCDet等多個(gè)智駕三方庫，支撐智駕模型無感遷移。

同時(shí)，Driving SDK自動(dòng)駕駛加速套件提供多種訓(xùn)練優(yōu)化手段，提升自動(dòng)駕駛模型訓(xùn)練的效率。例如，部分自動(dòng)駕駛模型中包含大量小算子操作以及cpu數(shù)據(jù)處理邏輯，使得模型存在Host側(cè)下發(fā)瓶頸問題。為解決這一問題，我們通過二級流水優(yōu)化、小算子融合等優(yōu)化手段，使得模型性能提升20%+。

模型優(yōu)化前后流水圖對比

02 極簡易用，分鐘級構(gòu)筑自有模型

Driving SDK自動(dòng)駕駛加速套件提供50+主流場景模型，包含BEVFormer、MapTR、FlashOCC、LMDrive、StreamPETR和UniAD等高性能自動(dòng)駕駛模型，涵蓋BEV感知、OCC感知、Lidar感知、預(yù)測規(guī)劃、通用目標(biāo)檢測等多個(gè)場景。

圖：自動(dòng)駕駛優(yōu)選模型庫的

主流場景模型的NPU性能與業(yè)界參考性能對比

同時(shí)，Driving SDK自動(dòng)駕駛加速套件支持環(huán)境變量自動(dòng)拼接，一鍵遷移功能繼承典型智駕模型優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)。

詳細(xì)使用指南參考：http://www.sanwutuku.cn/uploadfile/pic2020/2025/0415/20250415134008163G>

03 開源開放，自定義開發(fā)效率提升20%

工程架構(gòu)：算子實(shí)現(xiàn)與適配解耦，項(xiàng)目結(jié)構(gòu)偏平，工程編譯門檻低；

資料文檔：高性能API調(diào)用邏輯統(tǒng)一、示例清晰易上手并附帶甜點(diǎn)場景說明；

全量開源：算子、模型、算法全量開源，提供豐富參考設(shè)計(jì)及算子實(shí)現(xiàn)樣例，助力客戶自定義開發(fā)算子及模型。

Driving SDK自動(dòng)駕駛加速套件使用示例

●昇騰親和API替換示例

DrivingSDK倉針對智駕模型高頻使用的API進(jìn)行了遷移和優(yōu)化，以充分利用昇騰NPU的澎湃算力。已支持的api清單和調(diào)用方法參考http://www.sanwutuku.cn/uploadfile/pic2020/2025/0415/20250415134009165G>

API替換參考代碼：

●主流模型使用示例

DrivingSDK適配并優(yōu)化了50+典型智駕模型，模型清單可在http://www.sanwutuku.cn/uploadfile/pic2020/2025/0415/20250415134009167G>

●一鍵遷移功能使用示例

DrivingSDK套件引入了一鍵遷移功能

(http://www.sanwutuku.cn/uploadfile/pic2020/2025/0415/20250415134010169G>

結(jié)語

昇騰AI聯(lián)合華為車BU，將DrivingSDK自動(dòng)駕駛加速套件應(yīng)用于ADS 3.0智駕系統(tǒng)的開發(fā)中，大幅縮短ADS 3.0模型訓(xùn)練時(shí)長，實(shí)現(xiàn)模型天級迭代。未來，我們也將持續(xù)提供更豐富的模型和算子，幫助更多客戶伙伴完成智駕算法創(chuàng)新。

（免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請進(jìn)一步核實(shí)，并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。
任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）