【环球网科技综合报道】进入中国市场110多年后，博世决定跳出「舒适区」。
从一颗火花塞开始，这家老牌Tier1已驱动汽车产业飞驰了130余年。时至今日，它生长百年的根系，早已触达了整车生产外的几乎所有汽车零部件市场，并连续多年稳居头把交椅。
然而，过去几年面对中国汽车市掣狂飙」的智能化浪潮，博世却不再像过往那样领跑。
究其根源，在于中国市场空间太大、变化太快。
麦肯锡预计，中国将在2030年成为全球最大的自动驾驶市场，规模达2300亿美元。广阔的发展前景加剧了竞争，博世曾坦言，在中国市场上，他们在智驾领域至少面临200个竞争对手的挑战。
市场瞬息万变，即便是本土玩家，很多也因跟不上节奏而被淘汰。2021年，博世中国作出大幅改革：启动高阶智能驾驶（L2++）业务线，在中国自建高阶智能驾驶研发与应用团队，招揽大批软件人才加入。
彼时的国内智驾第一梯队已在高阶智驾的算法、车路协同等多个领域取得进展。而作为追赶者的博世中国，却面临着更为复杂的挑战，比如：
作为一家德国企业，如何保障数据采集、存储、模型训练及仿真回放等全链路数据的合规？
如何在合规的同时兼顾研发效率？
如何满足海量数据的快速存取响应和算法迭代需求？
……
然而，仅仅18个月后，博世中国就宣布量产高阶智能驾驶解决方案，并取得多个行业首创的重要成果：
全国首个应用自动驾驶专有云的高阶智驾解决方案供应商，保证数据合规；
构建行业领先的数据闭环工具链，持续高效赋能开发迭代，建立前沿感知、规控能力；
首次将博世自研AOS智驾中间件应用于量产项目，并达到功能安全ASIL-B；
首次应用航空级操作系统，打好智驾安全地基；
合理借助「伙伴」的力量，成为后发而先至的关键。其中，博世中国同本土云厂商腾讯云合作，实现了开发效率与安全合规的兼顾，在争分夺秒的竞争中成功抓住了突围的窗口期。它是怎么做到的？
【痛点】车路环境数据敏感，保障数据合规性的同时，要满足业务访问的便利性和灵活性
应用效果：博世中国依托腾讯在云和地图方面的合规经验，借助专区、SDWAN、CVD等产品为自动驾驶开发创造了一个端到端、全程合规的数据闭环服务，同时通过自动化、数字化的手段，保证车云协同的便利性和时效性。
【痛点】海量数据的存取需要极致响应，以满足快速迭代的算法训练需求
选品：存算一体化解决方案
应用效果：博世中国选用存算一体化解决方案，数据加速器GooseFS将热点数据缓存在GPU自带的NVME盘中，将非热点数据存储在对象存储COS，加上TKE强大的调度能力，既保证了极致的响应时延和成本优化，助力训练任务充分释放出GPU的算力，又保障了高带宽和超大的容量需求，让AI训练可靠、高效。
【痛点】基于多模态的智驾大模型迭代需要更高性能的图文检索能力
应用效果：博世中国在全球范围内第一次尝试腾讯云提供的向量数据库，实现了基于文本/图像的检索能力。比如在把车尾灯倒影判断为障碍物，导致无法行驶的场景，通过一张简单的截图来提取关键特征，基于图像检索服务就可以从腾讯云向量数据库中搜索到大量相关的数据，实现几乎即时的数据获取，大大提升了博世算法团队类似场景做算法优化的效率。
2024年1月，博世中国经历了百余年来也许是最大的架构调整，正式成立“博世智能出行集团”。显然，已成功追上进度的博世并没有松懈，还将在腾讯云的陪伴下，继续飞驰。
