從 L2 提升到 L4，數(shù)據(jù)處理能力需在多方面達(dá)到新高度。一方面，要應(yīng)對(duì)算法架構(gòu)從模塊化向端到端演進(jìn)帶來的挑戰(zhàn)，構(gòu)建注重規(guī)模、標(biāo)注自動(dòng)化和分布均衡性的數(shù)據(jù)閉環(huán)體系。另一方面，多模態(tài)感知融合對(duì)數(shù)據(jù)處理精度和速度要求更高。此外，為確保系統(tǒng)可靠性，數(shù)據(jù)處理還得滿足從功能安全到預(yù)期功能安全的發(fā)展需求。這些新高度是智能駕駛邁向 L4 的關(guān)鍵支撐 。

在算法架構(gòu)范式革新的進(jìn)程中，模塊化算法向端到端的轉(zhuǎn)變，意味著數(shù)據(jù)處理不再是簡(jiǎn)單的分塊運(yùn)作，而是需要一個(gè)能夠全流程貫通、高效流轉(zhuǎn)的體系。數(shù)據(jù)閉環(huán)體系的規(guī)模擴(kuò)大，要求數(shù)據(jù)處理能力能夠快速吸收、整合海量新數(shù)據(jù)，如同高效的收納師，將各種雜亂的數(shù)據(jù)有序擺放。標(biāo)注自動(dòng)化則需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)識(shí)別與分類能力，精準(zhǔn)無誤地給數(shù)據(jù)貼上標(biāo)簽。分布均衡性更是考驗(yàn)處理系統(tǒng)的全面性，不能放過任何一種特殊場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)，要確保所有數(shù)據(jù)都能被妥善處理。

多模態(tài)感知融合方面，不同類型傳感器收集的信息，如攝像頭的圖像、雷達(dá)的距離數(shù)據(jù)等，都要在極短時(shí)間內(nèi)完成精準(zhǔn)融合。這就像一個(gè)頂級(jí)大廚，要將各種不同食材巧妙搭配，做出美味佳肴。數(shù)據(jù)處理不僅要快，更要準(zhǔn)確，精確到每一個(gè)細(xì)節(jié)，才能為智能駕駛提供可靠的決策依據(jù)。

系統(tǒng)可靠性對(duì)數(shù)據(jù)處理的要求同樣嚴(yán)苛。從功能安全到預(yù)期功能安全的發(fā)展，意味著數(shù)據(jù)處理要能應(yīng)對(duì)更多潛在風(fēng)險(xiǎn)與意外情況。它要像一個(gè)未雨綢繆的謀士，提前分析各種可能出現(xiàn)的狀況，讓智能駕駛系統(tǒng)在面對(duì)復(fù)雜多變的路況時(shí)，依然能穩(wěn)定可靠地運(yùn)行。

總之，從 L2 提升到 L4，數(shù)據(jù)處理能力在算法架構(gòu)、多模態(tài)感知融合、系統(tǒng)可靠性等方面迎來全新挑戰(zhàn)。只有在這些維度達(dá)到新高度，智能駕駛才能順利跨越到 L4 階段，為未來出行帶來真正的變革。