自动驾驶技术正面临长尾场景的挑战，数据闭环成为推动系统进化的关键。本文探讨了智算浪潮下自动驾驶数据闭环的全链路，以及基础软件优化方案。操作系统作为关键载体，其内核优化、IO/文件系统改进、编译优化等对智驾系统性能有显著提升。同时，对比了智驾与LLM训练负载的差异，并揭秘了阿里云PAI-TurboX框架在缩短训练时间方面的实战经验，为应对自动驾驶模型训练挑战提供了有效方案。

🚗 长尾场景挑战：自动驾驶系统在实际复杂环境中面临多样化、低概率事件的处理难题，这些场景难以被充分覆盖和训练，导致系统性能下降。

🔗 数据闭环的重要性：数据闭环是指通过收集、处理、分析和应用数据，形成持续改进的循环过程。对于自动驾驶而言，数据闭环是确保系统持续学习和优化的关键，它能够帮助系统更好地适应各种长尾场景。

🌐 智算浪潮下的数据闭环全链路：包括数据采集、数据传输、数据处理、模型训练和模型部署等环节。每个环节都需要高效的软件和操作系统支持，以确保数据的完整性和实时性。

🛠️ 基础软件优化方案：通过内核优化、IO/文件系统改进、编译优化等手段，提升操作系统的性能和效率，从而为智驾系统提供更强大的性能支撑。

⏱️ 阿里云PAI-TurboX框架实战经验：该框架通过优化训练流程和资源分配，成功缩短了50%以上的训练时间，为应对自动驾驶模型训练挑战提供了宝贵经验。

2025-09-04 08:30 浙江

自动驾驶遇长尾场景挑战，数据闭环如何推动系统进化？