AWS AD Insight Hub 辅助驾驶数据处理全链路方案详解

智能驾驶加速演进，数据成为核心驱动力

全球汽车行业正经历从”电动化”向”智能化”的深度转型。辅助驾驶作为智能汽车的核心功能，已成为车企差异化竞争的关键赛道。L2+ 级辅助驾驶车型渗透率持续提升，消费者对高阶辅助驾驶功能（如高速 NOA、城区 NOA）的需求日益迫切。

然而，辅助驾驶技术的研发过程中，数据处理效率与场景覆盖广度等核心问题始终制约着技术迭代速度与商业化落地进程。智能驾驶车辆搭载的激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感器，每天可产生 40-80TB 的原始数据，海量数据的存储、筛选、标注与应用成为研发痛点。与此同时，真实道路中的危险场景（如极端天气、突发事故）难以大量采集，实地测试成本高、周期长，无法满足辅助驾驶系统对”亿级公里”测试里程的需求。

在此背景下，亚马逊云科技凭借在云计算、生成式人工智能、大数据领域的技术积累，推出 AD Insight Hub 全链路解决方案，助力辅助驾驶企业突破研发瓶颈。对于需要灵活管理多云资源的企业，多云账单代付解决方案也能有效降低跨平台运维复杂度。

辅助驾驶研发的核心挑战：数据与场景的双重困境

辅助驾驶研发围绕”数据 – 模型 – 仿真”展开，每个环节的痛点均需通过高效数据处理能力解决，而传统方式难以满足需求。

Bounding Box 标注：人工效率低、成本高

感知模型训练需大量目标检测标注（如车辆、行人的 Bounding Box），传统人工标注需大量标注人员并行推进。面对日均 PB 级新增数据，标注效率远低于数据产生速度。人工标注需反复校验，管理成本高，难以支撑核心模型的并行训练需求。这一瓶颈在多模型同时迭代的场景下尤为突出，往往导致研发进度严重滞后。

场景标注：语义信息缺失，人工补标周期长

模型训练不仅需目标标注，还需”环境 – 行为 – 风险”等语义标签（如”雨天 + 城市道路 + 车辆急刹”）。传统人工标注仅能完成目标框绘制，语义标签需额外投入人力补充。单段视频语义标注耗时长，且标签维度不统一，无法快速适配多模型训练需求。缺乏统一的语义标注体系，还会导致不同团队产出的数据难以复用，造成资源浪费。

场景搜索：关键数据难找，研发效率受困

辅助驾驶模型优化需聚焦边缘场景（如暴雨天无保护左转、暴雪天车辆打滑），这类场景在真实数据中占比较低。传统基于人工标签的检索方式无法精准匹配相似场景，工程师查找目标数据需耗时数天，严重拖慢模型迭代节奏。当数据规模达到 PB 级别时，传统检索方式的效率问题会被进一步放大。

仿真场景生成：危险场景复现难，传统工具效率低

极端天气（团雾、冻雨）、突发事故（多车追尾、道路塌陷）等危险场景，实地测试无法主动触发。传统仿真工具需手动搭建场景，单一场景生成耗时超 24 小时，且难以模拟真实物理规律，生成场景与实车测试差异大，模型验证效果不佳。这种差异会导致模型在仿真环境中表现良好，但在实际道路测试中出现意外行为。

亚马逊云科技 AD Insight Hub 解决方案

针对辅助驾驶研发的核心流程，亚马逊云科技 AD Insight Hub 以多模态大模型为核心，系统性解决辅助驾驶开发过程中的数据挑战。

基于多模态大模型的 Bounding Box 自动标注

针对人工标注效率低、成本高的痛点，AD Insight Hub 依托 Amazon Bedrock 多模态大模型，通过学习海量标注数据，可自动识别图像/视频中的车辆、行人、交通标识、障碍物等目标，实现目标检测场景的 Bounding Box 自动生成。

Amazon Nova 作为 AWS 原生的多模态大模型，专门针对图像和视频理解进行了深度优化，具备出色的视觉感知能力，能够精准识别和定位自动驾驶场景中的各类关键目标。Nova 模型经过大规模多模态数据训练，对车辆、行人、交通标识等交通场景元素具有深度理解能力，不仅能够准确识别目标类别，还能精确生成边界框坐标，大幅提升标注精度和一致性。这种自动化能力使得标注工作从人力密集型转变为技术驱动型，释放了大量人力资源用于更高价值的任务。

基于多模态大模型的场景标注

针对语义标签人工补标周期长、维度不统一的问题，AD Insight Hub 利用多模态大模型的场景理解能力，可同时分析图像/视频的静态信息（天气、道路类型、交通设施）与动态信息（车辆运动轨迹、行人动作），并根据要求生成描述或语义标签。这种多维度的场景理解能力确保了标签体系的完整性和一致性，为后续的模型训练提供了高质量的数据基础。

基于多模态 Embedding 的场景智能搜索

针对边缘场景难找、检索效率低的痛点，AD Insight Hub 将数据池中的图像、视频转为特征向量。用户可通过三种方式发起检索：

• 输入自然语言描述（如”傍晚雨天行人横穿马路”）
• 上传参考图像（如某一角度的车辆侧翻场景）
• 输入标签组合（如”高速 + 团雾 + 货车变道”）

模型将查询内容转为向量后，与数据池向量快速比对，返回相似场景结果。这种基于 Embedding 的检索方式突破了传统关键词匹配的局限，能够理解语义层面的相似性，大幅提升边缘场景的发现效率。

基于 NVIDIA Cosmos 的仿真视频生成

针对危险场景复现难、传统仿真效率低的痛点，AD Insight Hub 结合 NVIDIA Cosmos 世界模型。用户通过 AD Insight Hub 前端输入场景描述（如”晴天的杭州西湖湖边”），Amazon Bedrock 中的大模型将简单描述优化为细节丰富的提示词，最后借助 NVIDIA Cosmos 世界模型，生成符合真实物理规律的场景视频。

选择 NVIDIA Cosmos 的核心原因在于其作为专门针对物理世界建模的世界模型，能够生成符合真实物理规律且时序连贯的仿真场景。在自动驾驶领域，Cosmos 具备专业的场景理解能力，能够安全地重现现实中难以复现的危险驾驶情况，如多车连环碰撞、极端天气下的车辆失控等场景。

在 AWS 平台上运行这一解决方案带来了显著优势：AWS 基础设施的弹性扩展能力可根据需求动态调配 GPU 计算资源和存储空间；与 Amazon Bedrock 中大模型的无缝协作，实现从简单文本描述到详细提示词的智能优化。通过这种云端部署方式，AD Insight Hub 能够充分发挥大模型的理解能力和 Cosmos 的专业建模能力，为自动驾驶测试提供高质量、大规模的仿真场景生成服务。

解决方案架构详解

亚马逊云科技 AD Insight Hub 解决方案架构遵循”模块化、可扩展”原则，以多模态大模型为核心，依托 AWS 核心服务构建，贴合辅助驾驶研发数据流转逻辑。

前端交互与内容分发

数据工程师通过静态页面访问系统，请求首先经过 Amazon CloudFront 进行内容分发，然后连接到 Amazon S3 托管的网站，确保高效快速的前端交互体验，提供统一的用户界面用于提交自动标注、场景搜索和仿真生成等请求。CloudFront 的全球边缘节点网络确保了不同地区用户的访问延迟保持在较低水平。

API 统一管理层

Amazon API Gateway 作为系统的统一入口点，负责处理所有来自前端的请求，实现请求路由、身份验证和流量管理。API Gateway 与 Amazon Cognito 集成实现身份认证，通过 Amazon CloudWatch 进行监控，同时连接 Amazon ECR 和 DynamoDB 以支持容器化部署和数据存储。这种统一的 API 管理方式简化了前后端的集成复杂度，并提供了完善的安全防护机制。

核心处理逻辑层

在虚拟私有云（VPC）环境内，系统部署了多组 Lambda 函数，包括 Datasets API、Models API、Batch API 和 Tasks API。这些函数共同构成 AD Insight Hub 的核心业务逻辑处理单元，负责数据集管理、模型调用、批处理任务和任务状态追踪等功能。Lambda 的无服务器架构确保了按需付费和自动扩展能力。

工作流协调层

AWS Batch 与 Amazon SQS（简单队列服务）协同工作。AWS Batch 负责管理计算资源和运行批处理作业，而 Amazon SQS 确保消息的可靠传递，共同实现工作负载的高效协调和资源优化分配，保证大规模处理任务的可靠执行。这种解耦设计使得系统能够优雅地处理流量峰值，避免任务丢失。

数据存储与管理层

系统采用多个 Amazon S3 存储桶分别存储不同类型的数据：

• 输出结果存放在 Output Buckets
• 视频帧存储在 Frame Buckets
• 原始视频保存在 Source Video Buckets

同时，Amazon DynamoDB 提供了高性能的数据库服务，用于存储和查询元数据和处理状态信息。S3 的分层存储策略可根据数据访问频率自动优化存储成本。

实时推理服务层

实时推理层由三个强大的 AI 服务组成：

• Amazon Bedrock 提供多模态大模型能力，支持自然语言处理和视觉理解
• Amazon SageMaker AI 提供完整的机器学习模型开发和部署环境，可支持 Cosmos 等相关模型的部署与管理
• Amazon Nova 提供高性能计算能力

这些服务共同支持 Bounding Box 自动标注、场景智能标注、语义搜索和仿真视频生成等核心功能。

实施要点与注意事项

数据准备与预处理

在部署 AD Insight Hub 之前，建议对现有数据进行梳理和清洗。确保原始视频和图像数据的格式符合系统要求，并建立统一的命名规范和目录结构。数据质量直接影响模型标注的准确性，因此前期的数据治理工作不可忽视。

模型调优与验证

虽然 Amazon Nova 和 Bedrock 提供了开箱即用的能力，但针对特定场景（如特殊车型、地区性交通标识）可能需要进行微调。建议建立一套标准化的验证流程，定期评估自动标注的准确率，并根据反馈持续优化。

成本控制策略

大规模数据处理涉及可观的计算和存储成本。建议充分利用 AWS 的 Spot 实例降低批处理成本，合理配置 S3 生命周期策略将冷数据迁移至低成本存储层，并通过 CloudWatch 监控资源使用情况，及时发现和消除资源浪费。

安全与合规

辅助驾驶数据通常包含敏感信息（如道路环境、车辆轨迹）。确保 VPC 配置符合安全最佳实践，启用 S3 加密和访问日志，并根据企业合规要求配置数据保留策略。

大模型驱动辅助驾驶研发效率提升

亚马逊云科技 AD Insight Hub 通过多模态大模型技术，精准对应辅助驾驶研发四大核心痛点，实现全链路效率跃升与成本优化：

• 针对 Bounding Box 标注效率瓶颈，Amazon Nova 多模态大模型实现自动化目标检测标注，显著降低标注成本并确保一致性和准确性
• 针对 场景语义标注周期长的困境，多模态大模型能够同时解析静态环境信息和动态行为特征，大幅提升标准化程度
• 针对 边缘场景检索难题，基于多模态 Embedding 的智能搜索系统支持多种检索方式，大幅提升检索准确率
• 针对 危险场景仿真复现难点，NVIDIA Cosmos 与 Amazon Bedrock 的协同方案将传统需要超长时间的单场景手动构建优化为分钟级的智能化生成，生成场景数量大幅提升且物理规律一致性显著优于传统仿真工具

该解决方案凭借 AWS 的技术优势，为辅助驾驶行业带来革命性变革。AWS 云原生架构提供的弹性扩展能力和全球化部署支持，让企业能够灵活应对大规模数据处理挑战，实现成本可控的敏捷研发。Amazon Bedrock 多模态大模型的深度融合，突破了传统单一模态处理的局限性，为复杂驾驶场景的智能化理解和生成奠定了坚实基础。端到端的完整解决方案架构消除了数据孤岛和集成复杂性，构建了从数据处理到模型验证的无缝研发链路。

展望未来，随着生成式 AI 技术的持续演进和边缘计算能力的深度融合，AD Insight Hub 将进一步优化多模态处理能力，拓展更多智能化应用场景，助力企业在从 L2+ 向更高级别自动驾驶的技术跃迁中保持领先优势。这一创新解决方案不仅重新定义了辅助驾驶的研发模式，更为整个智能汽车产业的可持续发展提供了强有力的技术支撑。