比亚迪云端算力建设：支撑 1.4 亿公里 / 天智驾数据的 "超级大脑"

$比亚迪股份(01211)$ $比亚迪(SZ002594)$ $比亚迪电子(00285)$

一、数据规模与云端算力的关系

比亚迪目前日均智驾数据1.4亿公里，这些数据来自超过 440 万辆搭载 L2 及以上驾驶辅助系统的车辆，构建了中国最大的车云数据库。

二、云端算力基础设施规模

1️⃣ 超算中心规模

总算力达 2.3 EFLOPS（2.3 百亿亿次浮点运算 / 秒），与华为智驾云端算力 (7.5 EFLOPS) 相比已具相当规模

自建AI 超算中心算力达 2000 TFLOPS（2000 万亿次 / 秒），为璇玑架构提供强大训练支持

GPU 集群：从 2024 年的 1 万张 GPU 扩展到5 万张 GPU，"一天能跑完现实世界的 1800 年里程"

2️⃣ 数据处理能力

日均处理数据量达 1.2 PB（约 1200 万 GB），可构建120 万公里动态语义地图，覆盖全国 95% 以上道路场景

分布式计算集群支持每日处理 1.2 EB 数据（相当于连续播放高清视频 320 万年）

车云协同系统日均处理能力超5 PB，满足海量数据实时分析需求

3️⃣ 存储系统

与华为云合作部署EB 级存储集群（1EB=1048576TB），支持30 天数据全量保存

华为云提供的存储基础设施可满足比亚迪对 PB 级数据的长期存储和快速检索需求

三、核心技术架构与运作机制

1️⃣ "车 - 边 - 云" 三级数据处理架构

车端：

每车配置5R12V 传感器矩阵（5 毫米波雷达 + 12 摄像头），日均产生约3GB 原始数据

采用 "影子模式" 智能筛选，仅上传人机操作差异帧，数据压缩率达 90%，但保留 90% 有效信息

边缘节点：

全国部署50 个智能计算节点，完成数据清洗与特征提取，处理延迟 < 10ms

通过分层标注算法将雷达点云与视觉数据自动对齐，标注效率提升 50 倍

云端：

"云智算" 仿真系统，每日支持 1 亿公里虚拟测试，加速算法迭代

璇玑架构全面接入DeepSeek 大模型，实现 "端到端" 学习与决策优化

分布式数据湖技术实现1.2TB/s 的 IO 性能，系统整体效率提升 15%

2️⃣ 数据闭环与模型迭代

模型迭代周期仅需 7 天（行业普遍需 3-4 周），大幅加速系统进化

每台车日均上传300MB 脱敏数据至云端，用于模型训练与优化

基于 VLM (视觉语言模型) 自动挖掘 "黄金数据"，提升训练效率

四、云端算力的核心应用场景

大规模模型训练：

支撑端到端大模型 (参数规模达千亿级) 训练，优化感知、决策与控制能力

针对城市 NOA、高速领航、代客泊车等场景进行专项模型训练

虚拟测试与场景生成：

通过 DeepSeek 大模型生成海量虚拟场景，测试算法在极端工况下的表现

"云智算" 系统可模拟高原、冻土、暴雨等复杂环境，加速算法鲁棒性提升

实时监控与 OTA 升级：

云端 AI 实时分析车辆数据，识别潜在问题并推送 OTA 更新

实现7×24 小时全球车队监控，故障预警准确率达 98% 以上

五、未来算力扩展计划

2025 年计划将算力从P 级别提升至 E 级别（P=10^15，E=10^18），以匹配数据量增长需求

规划 AI 数据中心总能力达2 EFLOPS，进一步强化云端训练优势

2026-2030 年规划将数据处理能力从1.2PB / 日扩展至 5PB / 日，以应对搭载激光雷达车型增多带来的数据密度提升 10 倍的挑战

六、总结

比亚迪已构建起全球领先的智驾云端算力基础设施，支撑日均近亿公里的智驾数据处理与模型训练。其核心优势在于：

规模优势：5 万 GPU 集群 + 2.3 EFLOPS 算力 + EB 级存储，构建行业领先的数据处理能力

效率优势：7 天模型迭代周期 + 车云协同架构，实现 "数据 - 训练 - 优化 - 部署" 的闭环

成本优势：通过自研 + 合作的混合架构，使智驾硬件成本降低 86%，推动全民智驾普及

随着 2025 年底数据规模接近 1.5 亿公里 / 天，比亚迪的云端算力将持续扩展，进一步巩固其在智能驾驶领域的领先地位。

注：数据统计截至 2025 年 11 月