基础架构是自动驾驶研发链条中的基础模块，可以看作是骨架和血液，为各模块提供稳固的技术和数据通路支撑，搭建模块之间顺畅、高效协同的框架和桥梁。如果说感知、规划等是实打实让车辆自动跑起来的技术，那基础架构就是让自动驾驶更快发展的幕后工作者之一，让L4自动驾驶能力得到有效保障。

　　自动驾驶的基础架构主要从以下几个核心功能做支持。

　　第一，算法调度与操作系统。

　　自动驾驶车辆在运行时，各模块之间每秒进行着GB量级的数据分发和传递。这需要一套统一的操作系统来高效调度，确保海量数据能稳定、并且低延时地传输。同时，不同模块有不同的计算需求，要合理分配和调度计算资源，避免出现资源过度占用或不足的情况。对异常情况，还要精确地监控、预警和记录。操作系统保证了软件层面上的稳定，记录的问题可以稳定复现，帮助工程师更有依据地找出问题根源并解决。

　　第二，模拟仿真系统。

　　模拟仿真系统是模拟真实道路测试，来高效训练和评估自动驾驶算法可行性、稳定性的研发测试工具。打个比方，模拟仿真就像赛车游戏，玩家就是自动驾驶算法控制的那台主车，游戏里其他的人、车、红绿灯、天气等都是模拟系统生成的，主车在游戏中过关斩将，看是否能顺利通关，来评估算法的能力。

　　有了最真实的道路测试，为什么还需要这个工具呢？

　　根据一份2016年的报告数据，自动驾驶车辆需要安全行驶160亿公里，相当于地球到月球往返两万次的距离，一辆车没日没夜以80公里时速跑，要超过2万年才跑完。只靠真实道路测试，几乎是无法完成的任务。利用模拟仿真系统，一天时间可以跑几十、上百万公里、经济和时间成本低很多。真实道路的安全风险就像水面下未知的冰山，短时间内不能一一验证。模拟仿真系统可以生成海量道路场景数据，例如车辆加塞、雨天大雾等，尤其是构造一些在现实中很难遇到、安全风险较高，甚至是未知场景，例如醉酒司机驾驶车辆在路上横冲直撞等。在模拟系统里，能随时演练这些场景，不断训练提升算法能力，使其在真实道路上遇到能应对。对一些新的算法，模拟系统能更快反馈效果，高效评估，避免不太稳定的新算法直接路测的潜在风险。

　　第三是搭建运营管理平台。基础架构负责开发与维护整个运营生态。无论是载客还是运货，最终落地商用是大规模的车队，要有一个完善的运营管理平台来支持车队运营：监控车辆状态、调度车辆、派单。提供自动驾驶出行服务的企业，基础架构还需协助运营团队打造乘客端的平台，支持叫车、客服对接的完整流程。还需要构建可视化平台，将运行数据用直观的画面展现。在车载屏幕上，可以看到车辆实时状况、红绿灯、行进轨迹、人、车辆、自行车等障碍物。还要设计对乘客友好的人机交互系统，在车上能快速完成订单确认、行程查看等操作，让冰冷的硬科技也能充满人性化，保证优质的乘车体验。

　　除了这些核心功能外，基础架构还承担着工具链定义与开发、通用库维护、软硬件在环验证等各种任务。

　　元戎启行基础架构体系的优势：

　　可靠稳定：基础架构的可靠稳定决定了研发测试效率和用户的乘车体验。元戎启行有成熟的架构设计，严苛的代码审核机制，保证整体系统的稳定、安全和可靠，为技术研发、运营落地提供了坚实的保障。

　　全面：元戎启行基础架构提供全面的支持：大到整体框架、流程改良，小到工具使用体验改进。

　　可拓展：元戎启行成立不到3年时间，发展速度惊人。目前公司车队超过100辆，在深圳、杭州、武汉开展测试和试运营，里程超过300万公里。元戎启行的基础架构有很好的可扩展性和灵活性，支撑研发和商业化进程上持续增长的数据量。