质量。 仿真服务场景管理分为三大类型： 场景和场景库。 逻辑场景和逻辑场景库。 测试用例和测试套件。 场景和场景库 其中片段式场景仿真是自动驾驶系统测试的重要手段，当前业内对于片段式场景普遍遵循ASAM主导的OpenX系列标准。OpenSCENARIO对动态驾驶环境进行了描述，交

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高IOPS、性能高密 典型应用场景 日志存储、文件共享、内容管理、网站 日志存储、文件共享、内容管理、网站 AI训练、自动驾驶、EDA仿真、渲染、企业NAS应用、高性能web应用 AI训练、自动驾驶、EDA仿真、渲染、企业NAS应用、高性能web应用 大规模AI训练、AI大模型、AIGC 大规模AI训练、AI大模型、AIGC

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DSL语言描述的逻辑地图（文件格式为“.xodr”，“.odr”）。 添加地图文件为“.xodr”格式后 ，勾选“我已阅读并同意《八爪鱼自动驾驶云服务使用声明》”。 详情界面中，“xodr”实际的地图文件可以在地图中查看，“odr”逻辑的地图文件在详情中不会展示地图文件。 文件版本为：OpenSCENARIO

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全错则是0分，全对则是100分。 如果评分项是空集，则是0分。 C类， 不参与评分 AB类log函数评测分数计算实现（Equation） 本设计的评测分数旨在反映自动驾驶的安全性，因此计算过程中的评测分值分布为： A类：60分 B类：40分 具体实现公式为： 其中： : A类指标参与评测的总数目。 : A类指标未通过的数目。

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数据集形式：选择“数据集子集”。 源数据集：下拉选择已创建好的数据集。源数据集仅包含有已发布版本，。 单击“下一步”，填写信息，并勾选“我已阅读并同意《八爪鱼自动驾驶云服务声明》”。 图2 创建版本 表1 版本参数 参数 说明 镜像 选择镜像以及镜像版本。 启动脚本路径 选择脚本的启动文件路径，文件路径为在脚本中的相对路径，当前只支持

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内置评测指标简介 评测算法从驾驶安全性，智能性，合规性，舒适性等维度对自动驾驶系统进行全面评价。评测指标的pass/fail标准比较复杂，需要对一些评测函数的细节进行介绍。 point_type：是一个PointType的枚举类型，表示该子类指标发生特殊状态（一般是指发生异常）时

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、企业办公OA 125MB/s/TiB：高性能计算、AI训练、EDA仿真、自动驾驶、渲染 250MB/s/TiB：高性能计算、AI训练、EDA仿真、自动驾驶、渲染 HPC缓存型：影视渲染、AI训练、自动驾驶 支持区域： 全部 文件系统类型 OBS 2.0支持虚拟私有云 虚拟私有云（Virtual

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从云端下发应用到边缘，帮助用户在云端对边缘应用进行管理，解决应用“推送/简化部署”到边缘的问题。 典型应用场景 主要面向政企/低时延、数据合规、AIoT等业务，典型应用场景包含： 传统应用云化 大数据/ 数据治理 SaaS本地化部署 智慧园区 详细介绍请参见CloudPond应用场景。 主

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步骤五：创建仿真任务 任务配置 仿真任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法；评测配置提供评测依据；场景作为自动驾驶模拟场景，测试仿真算法的控制效果。 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下：

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Infrastructure Service，DRIS），本服务通过车路协同、物联网等智能技术，打造人、车、路、云的全面协同，构建协作式的智慧交通，使能协同式的自动驾驶，给出行者提供更安全、更高效、更便捷的出行，给管理者提供全路段感知、全天候通行、全过程管控的智慧运营。 您可以通过 路网数字化服务 界面实时

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获取资源ID 部署该方案之前，需要您在华为云控制台配置访问密钥对，并查看部署区域对应的项目ID，您将会在3.2-快速部署中填写上述参数以完成自动驾驶研发平台的快速构建。 根据官方文档指引，在控制台--我的凭证--访问密钥中配置访问密钥AK并下载秘密访问密钥SK。 图8 创建AK，SK

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安全，数据隐私保护符合欧盟GDPR标准。 本节内容为您介绍在购买路网数字化服务后，如何快速对接设备，构筑路网数字化服务，使能智慧交通助力自动驾驶。 父主题： 设备快速接入

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求需要通过Token认证鉴权，调用API接口认证鉴权支持Token认证和AK/SK认证两种方式。 访问控制 Octopus作为一个完备的自动驾驶工具链，支持用户对其进行细粒度的权限配置，以达到精细化资源、权限管理之目的。为了支持客户对Octopus的权限做精细化控制，提供了IAM权限控制方面的能力来支撑。

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来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到A

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object_array_vision .pb 感知数据信息。 标签数据 标签记录数据（tag_record） tag_record .pb 在车端标记驾驶过程中人工和自动驾驶路段以及其他重要信息。 控制数据 控制指令（control） control .pb 自车的方向盘转角、加速度值等控制数据。 规划路径

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object_array_vision .pb 感知数据信息。 标签数据 标签记录数据（tag_record） tag_record .pb 在车端标记驾驶过程中人工和自动驾驶路段以及其他重要信息。 控制数据 控制指令（control） control .pb 自车的方向盘转角、加速度值等控制数据。 规划路径

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任务配置 任务配置主要由仿真算法、评测项配置和场景三部分组成。仿真算法提供自动驾驶控制算法。评测配置提供评测依据。场景作为自动驾驶模拟场景，测试仿真算法的控制效果。 创建任务配置 创建仿真任务配置时需要完成基本配置、算法配置，评测项配置和选择场景几部分的内容。创建任务配置的步骤可参考如下：

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来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到A

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