2019年10月22日世界智能网联汽车大会上，华为轮值董事长徐直军发表主题演讲，全面阐述华为智能汽车业务战略：华为不造车，聚焦ICT技术，成为面向智能网联汽车的增量部件供应商，帮助车企“造好”车，造“好车”。
大会现场，我们用金字塔图描绘了智能汽车解决方案的五大业务板块：智能网联、智能驾驶、智能座舱、智能电动、云服务，而自动驾驶云服务HUAWEI Octopus就位于这张金字塔图的塔尖。今天，小编就带大家深度探索这只华为八爪鱼的前世今生。
HUAWEI Octopus指华为自动驾驶云服务，对应的中文意思是“华为八爪鱼”，它与智能驾驶计算平台MDC、智能驾驶OS一起，发挥华为云+AI优势，共同组成车云协同的MDC智能驾驶平台，开放合作，促进智能驾驶快速发展。
2020年1月9日，华为自动驾驶云服务首次在湘江新区落地：
“湖南智能网联汽车产业云是华为自动驾驶云服务在全球的首次落地。它被外界形象地称为‘华为八爪鱼’，能牢牢抓住行业痛点，通过强大的数据服务、训练服务、仿真服务能力，为从事自动驾驶、智能驾驶研发企业提供一站式全流程的服务。”
它的上线，将有效降低自动驾驶领域研发企业的门槛，促进更多企业、机构、学校积极投入自动驾驶、智能网联潮流，带动这一前瞻产业的蓬勃发展，助力打造全国乃至全球意义上的智能网联企业产业生态聚集高地。
华为自动驾驶云服务为何取名“华为八爪鱼”，相较之现在业内的OTT自动驾驶云服务及传统工具，又有什么特点呢？
我们知道，八爪鱼被誉为海洋里的灵长类动物，它有一个聪明的大脑，学习能力强，进化程度高。这与今天自动驾驶开发落地所需要的核心能力非常相似：自动驾驶感知，需要持续学习，方能四通八达、无处不在。
传统汽车在一个国家生产，只要通过区域检测机构认证就能在该区域内的任何地方行驶。区域内的不同场景是依靠人的驾驶技术来适应的。但自动驾驶汽车不行，无法再依靠人的驾驶技术而要依靠算法，出厂前永远无法穷尽各种场景、无法在出厂后就不管。自动驾驶汽车需要持续地学习，基于计算机视觉的感知系统，要学习高速场景、城市场景、各国交通标识、偏僻乡村、深山……等各种场景，进行fine tuning训练，以提高感知算法的准确率和置信度。自动驾驶云服务要能够支持任何特定物理区域的训练接入。八爪鱼依靠丰富灵敏的感知触角、不断学习的聪明大脑，实现四通八达、无处不在。
华为在汽车领域的战略是帮助车企“造好“车、造“好车”，相较OTT云服务及传统工具，华为利用自身在云计算、车联网、人工智能等ICT技术的多年积累，通过构建一个统一的、面向自动驾驶全生命周期的全栈云平台，提供3大服务，5个能力，及一站式体验，降低自动驾驶开发门槛，让自动驾驶开发变得更高效、更智能、更便捷，从而助力车企及开发者快速上市自动驾驶，将更多的精力，投入到核心能力的构建中去。
自动驾驶的快速开发上市及功能迭代，将是车企在未来智能网联竞争中率先赢得市场的关键，这其中，车企或开发者将面临几大挑战：
1. 需要处理的数据量大，成本高，一辆测试车1小时产生8TB数据，一天按8小时计算，64TB/天的数据。一个月按22天工作日，则单车将产生约1.3PB /月的数据，其中有效数据仅为0.05%，同时还有80万张/车/天图片待人工标识，如何快速的获取数据和高效的处理数据？
2. 从训练和仿真来看，单车预计需累积里程100+亿公里，300GPU/2天模型训练，仿真测试则每天需处理100万公里。快速上市对训练及仿真所需要的AI算法和超强算力有强烈诉求。
3. 仿真是确保自动驾驶持续提升安全性的关键，不仅需要大量场景支持在线仿真，同时也需要有以实车为主的决策规划仿真系统。
4. 现有的工具多为烟囱式孤岛，分散，不利于大数据的统一、AI能力的统一构建，及高效运营管理。
“八爪鱼”是一个按需获取的全栈云平台，服务覆盖自动驾驶数据、模型、训练、仿真、标注等全生命周期业务，向车企及开发者，提供了包括数据服务、训练服务、仿真服务在内的3大服务。
“华为八爪鱼"3大服务
1.数据服务：处理车载硬件平台上输出的传感器数据，回放雷达、摄像头等不同格式的数据；支持PB级海量存储、交互式大数据查询和海量数据治理。
2.训练服务：管理和训练自动驾驶模型，不断在新的数据集和测试集上提升模型的准确度，持续提升自动驾驶安全系数。平台提供软硬件加速，能大幅缩短训练时间，提升训练效率。
3.仿真服务：提供仿真、场景库管理、场景片段、评测系统等应用工具，确保自动驾驶模型合规、安全、可度量、质量达标，快速集成到版本中。
"华为八爪鱼"具备如下5大能力：
1. 云上自动标注，海量存储，加速数据处理闭环，节省70%人力。平台支持PB级数据量存储和亿级数据秒级检索。路测车感知算法模块需要千万级高质量标注数据进行训练和微调，平台的自动化标注功能，在公开数据集上达到领先准确度，云上海量运算将大幅提高标注效率。
2. 软硬件加速，AI加速训练效率，提供更丰富场景。模型训练和调试需要试用大量GPU资源，平台提供华为昇腾910 AI芯片和MindSpore AI框架能大幅提升训练效率：如在典型的ResNet50 网络的训练中，Altas900集群与主流训练GPU相比，显示出接近2倍的训练速度提升。同时我们也支持业界主流的深度学习框架如TensorFlow和PyTorch。
2019华为全联接大会上，Atlas 900 集群性能发布
在超强算力加持下，自动数据挖掘功能结合预置丰富场景生成规则，还将为仿真提供更多有意义的场景，如接管，前车插入和数据丢帧。
3.丰富的仿真场景，并行仿真能力，实现日行500万公里虚拟仿真。除了内置1万个仿真场景，覆盖智能驾驶、主动安全、危险场景等六大场景，系统还支持将路测数据场景转换为仿真场景，让场景更丰富。系统可提供3000个并发实例用于海量仿真任务，每日虚拟测试里程可超过500万公里。
4. 一站式服务体验，自动驾驶全生命周期管理，让用户聚焦核心价值：全托管，开箱即用，全生命周期管理，用户无需从零搭建一套复杂的自动驾驶系统，从而能聚焦于核心价值（算法和数据标注），快速开展自动驾驶业务。
5. 云管端芯协同，车云无缝对接：HUAWEI Octopus天然支持无缝对接MDC（移动数据中心）等车端硬件平台和ADAS系统，实现车云协同。
华为自动驾驶云服务自2019年4月正式发布以来，已逐步得到车企和开发者的广泛认同，目前已在湖南长沙湘江智能网联示范区等项目中商业落地，面向区域内的生态企业提供服务，帮助车企和开发者快速开发自动驾驶应用，也正与国内外车企和合作伙伴逐步展开合作。
未来，我们还将把高精地图、5G及V2X技术、更多的AI算法、仿真场景等能力集成到“华为八爪鱼”中去，携手更多的车企和开发者，加速智能驾驶快速商用，共同迈向智能网联汽车新时代。