自动驾驶的“海量训练场”为什么智驾需要这么多数据?

从1000万Clips到百亿英里仿真，数据正在重新定义驾驶的“经验”

你好，我是阿刁。前面十几期，我们把智驾的感知、决策、执行、安全、功能、玩家都聊了一遍。但有一个问题一直悬而未决：

这些越来越聪明的算法，到底是怎么学会开车的？

一个人类司机拿到驾照，大约需要几十个小时的训练。但一个L3级自动驾驶系统在上路之前，可能已经在虚拟世界中开过了数百亿英里。这不是因为它“笨”，而是因为真实世界太复杂了——复杂到任何一个人类司机终其一生，都无法穷尽所有可能的驾驶场景。

今天这篇文章，我们把智驾的“训练体系”彻底拆开：数据从哪里来？什么是1000万Clips？仿真测试怎么“无中生有”地创造极端场景？为什么说数据是智驾时代的“新石油”？

📊 数据的价值：自动驾驶的“经验”从何而来？

你可能听说过一句话：自动驾驶是AI在物理世界最复杂的应用。

为什么复杂？因为真实道路环境由无数低概率、高风险、高耦合的极端情况构成。用专业术语说，这叫长尾场景（Long-Tail Scenarios）——那些发生概率极低、但遇到就可能出事的“极端情况”。

传统汽车靠什么保证安全？靠工程师写规则：如果A发生，就执行B。但规则是写不完的——你不可能为“一只狗从路边窜出+前车突然刹车+地面有积水”这种组合提前写好代码。

现代智驾系统的解法是：让AI自己从海量数据中学习驾驶规律。

就像人类通过反复练习获得经验一样，AI通过“看”大量驾驶数据，学会判断“什么时候该加速、什么时候该刹车、什么时候该变道”。这种学习方式被称为数据驱动，它正在取代传统的规则驱动方法。

而驱动这个学习过程的“燃料”，就是数据。

🔢 Clips是什么？1000万代表什么水平？

在讨论数据规模时，你会经常听到一个单位：Clips。

简单说，一个Clip就是一个带有时间维度的多模态数据片段。具体而言，它包括：

• 时间维度：通常是一段几秒到30秒的连续驾驶记录
• 多模态融合：同一时段内，来自摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器的数据都被保留
• 4D标注：在传统3D空间坐标（x,y,z）之外，加入了时间这一个维度，能够追溯物体的运动轨迹

为什么要用Clips而不是“张数”或“帧数”？因为驾驶是一个连续过程——只看一帧画面，你不知道前车是在加速还是减速；只有看到连续几秒，你才能理解动态意图。

1000万Clips是什么概念？

行业有一个共识：1000万Clips的数据量，相当于培养出了一位“职业老司机”级别的自动驾驶系统。

• 100万Clips：相当于新手司机，能应对大部分常规场景
• 500万Clips：相当于熟练司机，在复杂路况下表现稳定
• 1000万Clips：相当于职业老司机，能够预判风险、从容应对极端场景

目前，理想、奇瑞、吉利等车企已经宣布数据量达到了1000万Clips级别；小鹏更是将这一数字拉到了2000万Clips。马斯克曾断言，用1000万Clips训练的端到端系统，会有“惊人表现”。

但必须强调：数据不是越多越好。

地平线创始人余凯一针见血地指出：“AI时代，99%的用户数据其实不值得学习。”

为什么？因为大部分人类司机的驾驶习惯并不完美——闯红灯、随意变道、急加速急刹车……如果AI“学习”了这些坏习惯，反而会越学越差。

数据提纯比数据堆砌更重要。

理想汽车的做法是：从116万用户的真实驾驶数据中，依据驾驶顺畅度、操作规范性等维度建立筛选标准，最终只将5%的高质量数据纳入“五星老司机”的训练集。Momenta CEO曹旭东则把原始数据比作“含矿量很低的铁矿石”，认为“海量数据只是价值源头，关键在于从中筛选长尾场景，并通过训练、仿真和验证转化为系统能力”。

🔍 三类数据来源：路测、众包、仿真

那么，这些海量数据到底从哪里来？主要有三种方式。

第一类：专业路测车队——精度最高，成本也最高

这是最传统的方式。车企或供应商组建专业测试车队，车辆安装全套传感器，在真实道路上采集数据。

一辆测试车每天可产生TB级数据，但成本也极其昂贵：车辆硬件、安全驾驶员、燃料维护、数据存储与传输……有媒体报道，一家头部智驾供应商每年回传数据的流量费以亿元为单位，云端存储成本每月可能数百万到上千万元。

Waymo曾披露，其路测车队需累计行驶超10亿英里才能覆盖约2.5万种长尾场景。这几乎是不可完成的任务。

第二类：用户众包（影子模式）——规模最大，但需要筛选

这是特斯拉开创的模式，国内理想、小鹏等也在采用。

原理很简单：用户在正常驾驶时，系统在后台“默默地”运行算法，将算法的决策与驾驶员的实际操作进行对比。如果两者不一致（比如算法建议刹车但驾驶员没刹），系统会认为这是一个“有价值”的场景，将数据上传到云端用于训练。

这种模式的威力在于规模。理想已经有超过80万用户在路上跑，Moment已交付超过80万台量产车。每一台在路上行驶的车，都是一个移动的“数据采集器”——这是任何专业测试车队都无法比拟的。

但挑战在于数据质量。不是所有用户都是“好司机”。众包采集的数据中，大部分是平庸甚至糟糕的驾驶行为，必须经过严格筛选才能用于训练。

第三类：数据仿真——用虚拟世界“无中生有”

这是解决“长尾场景”问题的关键武器。

无论路测车队跑多少公里，都很难覆盖那些发生概率极低的极端场景：暴雨+夜间+行人突然横穿、前车掉落货物、路面出现异物……这些场景在真实世界中可能几百万公里才遇到一次，但对于自动驾驶系统来说，遇到一次就必须能正确处理。

仿真测试的解决方案是：在虚拟世界中，批量生成这些极端场景。

一个GPU产生的仿真数据，相当于500台量产车的数据采集效果。几何伙伴的云端仿真平台日仿真里程可达500万公里以上，场景类别超1000类。Waymo的仿真里程已超过数百亿英里，远远超过其实际道路测试的2000万英里。

仿真不是替代真实数据，而是用更低成本、更高效率覆盖真实世界“测不全”的那部分场景。

💻 仿真测试：让自动驾驶在虚拟世界里跑千万公里

仿真测试在智驾开发中的角色，怎么强调都不为过。它解决了三个核心问题：

1. 安全地测试“危险场景”

在真实道路上，你敢测试“前车突然掉落货物+后方有车快速逼近”吗？不敢——这会危及安全驾驶员和其他交通参与者。但在仿真环境中，工程师可以安全地、反复地测试这些场景，甚至模拟传感器故障、网络攻击等极端情况。

2. 可重复、可调试

真实路测有一个致命缺点：没有两次路测是完全相同的。今天的天气不同、车流不同、行人不同……当你发现系统在某个场景下表现不佳，你想修改代码后重新测试，却无法“复现”那个场景。

仿真测试完美解决了这个问题。你可以把一个场景保存下来，反复回放、反复测试，直到问题解决。这种可重复性对工程调试至关重要。

3. 加速迭代、降低成本

一个在真实道路上需要数月的测试计划，在仿真平台上可能一夜之间就能完成。仿真让工程师可以在原型车还没造出来的时候就开始测试算法，在早期发现问题、快速修改。

仿真测试的分层架构

行业通常将仿真测试分为几个层次：

• 软件在环（SIL）：在算法开发早期，脱离硬件进行纯软件测试，快速迭代
• 硬件在环（HIL）：将真实的域控制器、传感器接入仿真系统，验证软硬件交互
• 云仿真：在云端并发运行数万个仿真任务，日仿真里程可达数百万公里

这三层形成完整的测试验证体系，从算法到硬件、从单场景到海量并发，层层验证。

但仿真不是万能的

天下没有免费的午餐。仿真测试面临的核心挑战是：仿真与真实之间的“差距”。无论仿真引擎多么精细，它始终是对物理世界的近似——路面摩擦系数的计算、传感器噪声的模拟、车辆动力学的建模……这些模型不可能100%还原真实世界。

行业的主流做法是“虚实结合”：先用仿真覆盖绝大部分场景，再用真实的道路测试对关键场景进行最终验证。仿真发现的问题，用实车验证；实车发现的新问题，转化为仿真场景，纳入测试库。形成正向循环。

🎯 从“模仿”到“强化”：数据的下一站

数据驱动的智驾，目前主要靠模仿学习——让AI“看”人类司机怎么开，然后模仿。

但这种模式有一个天花板：人类司机本身不是完美的。

人类会疲劳、会分心、会在复杂路况下做出次优决策。如果AI只是模仿，它最多能达到人类平均水平，无法超越。

行业正在探索的下一站是：强化学习。

区别在于：

• 模仿学习：依赖人类驾驶数据的“标准答案”，被动模仿
• 强化学习：在虚拟环境中主动试错，通过“奖惩机制”自主探索最优驾驶策略

Moment发布的R7强化学习世界模型，正是在这个方向上迈出的重要一步。它让系统先通过真实数据预训练建立“物理常识”，再在仿真世界中自主探索，通过千万次试错习得人类从未展示过的驾驶策略。

曹旭东的判断是：强化学习让模型在万中无一的长尾极端场景下的决策能力，可能超越人类驾驶员。

📈 数据闭环：正反馈飞轮

最后，我们回到一个更大的视角。为什么数据能力正在成为智驾公司的核心竞争力？

因为自动驾驶正在形成一个正反馈飞轮：

更多量产车 → 更多真实驾驶数据 → 更好的算法 → 更好的用户体验 → 更多用户愿意使用智驾 → 更多量产车……

这个飞轮一旦启动，领先者的优势会越来越明显。Moment已交付超70款量产车型，累计定点车型超200款，搭载其方案的量产车辆规模突破80万台。理想的数据量从100万Clips到1000万Clips，只用了7个月。

曹旭东的判断更为宏观：“自动驾驶是物理AI的序章。”他认为，率先跑通数据与商业双闭环的自动驾驶领域，将成为物理AI时代的第一块拼图。

而那些无法建立起数据闭环的公司，无论单点算法多强，终将被甩在后面。

✍️ 写在最后

回到开篇的问题：为什么智驾需要这么多数据？

因为真实世界太复杂了，复杂到没有任何工程师能穷举所有规则。数据不是替代规则，而是让AI从数据中自己“悟出”规则。

1000万Clips意味着系统见过1000万个“驾驶片段”，就像一位开了几十年的老司机，什么路况都经历过、什么意外都遇见过——但这位“老司机”的反应速度是毫秒级的，且永远不会疲劳。

从路测车队到用户众包，从真实数据到虚拟仿真，数据正在重新定义驾驶的“经验”。而那些能建立起数据闭环、持续迭代优化的公司，正在赢得智驾时代最核心的竞争力。

下期，我们将从数据和仿真，聊到一个更具体的技术——BEV+Transformer。为什么BEV被称为“上帝视角”？Transformer又是怎么让纯视觉方案第一次具备竞争力的？欢迎继续关注「智驾笔记」系列文章。

如果你觉得这篇文章帮你理解了“为什么智驾需要那么多数据”，点个在看，转发给那个好奇“自动驾驶怎么学习的”朋友。我们下期见！

本文为「汽车圆桌谈」原创。部分数据参考理想汽车、Momenta、几何伙伴等企业公开信息及行业研究报告。

📎 本期参考资料

1. 光明网《自动驾驶技术发展现状与展望》
2. 51testing《AI重构车载测试：从人工到智能的跨越》
3. 汽车产经网《华为乾崑2026：从“智驾”到“智能体”的出行范式》
4. 封面新闻《Momenta R7强化学习世界模型全球首发》
5. 中国经济网《王建强：自动驾驶正从规则驱动与数据驱动向认知驱动演进》
6. 几何伙伴《仿真测试平台：云端仿真，为系统进化按下“加速键”》
7. 凤凰网《攻克“鬼探头”与“逆光盲区”，自动驾驶的“长尾补盲战”》
8. 证券日报《Momenta CEO曹旭东：中国技术正加快走向世界》
9. 第一电动《1000万 Clips，辅助驾驶第一梯队的入场券》
10. OPAL-RT《仿真第一是自动驾驶汽车测试的新标准》