5 月 24 日，嬴彻科技承受媒体采访时表示，在数据智能系统领域，公司与阿里云打开深度协作——以云核算为基础，嬴彻构建了业界抢先的高并发、高弹性的数据存储、核算及调度基建平台，加快自动驾驶仿真，降低核算资源耗费。
据统计，我国目前干线物流的市场规模近 4 万亿元，潜力巨大。然而，大货车队运营功率低、本钱高等是行业的痛点。嬴彻科技成立于 2018 年，经过自动驾驶技能和运营来处理干线物流的上述难题。
自动驾驶的研制、测验、运营，会发生海量数据。粗略核算，一辆路测车如果进行全量收集，一天会发生超越 2TB 数据。跟着量产车辆持续规模化交给，数据量会几何倍数增加。应用这些源自干线运送的实在场景数据，可以大大降低自动驾驶的研制投入，进步研制功率。在海量数据中“”，需求“大算力”。
以嬴彻科技自研轩辕自动驾驶系统需求的深度神经网络模型为例。模型的研制依赖于先进、弹性和安稳的云端 AI 训练环境。自动驾驶必需的感知模型和决策算法也需求大量数据进行持续迭代更新。阿里云不仅为嬴彻供给了云端训练环境，还开通了上百台带有当下最先进 GPU 加快器的云服务器来加快 AI 核算的过程，从而缩短产品迭代周期。
据介绍，为了加快 AI 算法研制，嬴彻科技与阿里云容器 ACK 团队一同探究基于云原生 AI 技能，经过灵敏定制、按需使用的容器化 Jupyter notebook 开发环境，进一步优化AI算法开发功率。
在核算存储别离架构下，嬴彻经过 Fluid 云原生数据编排和加快，大幅优化数据访问功能，提升资源利用率。经过容器 ACK Serverless ECI 弹性和云原生数据湖方案，满意嬴彻仿实在验的高并发与低推迟的大规模弹性资源供给，使得自动驾驶仿真提速 20 倍以上，核算资源的耗费节约约 30%。
未来，两边将加深业务协作，助力嬴彻打造服务于干线运送物流系统的一致的运力运营管理服务平台。嬴彻科技经过自主研制的全栈 L3、L4 级自动驾驶技能，为物流客户供给更安全、更高效、更优本钱的新一代 TaaS（Transportation-as-a-Service）货运网络。截止 2022 年 4 月底，搭载嬴彻轩辕系统的智能重卡的自动驾驶商业运营里程已累计超越 200 万公里。
