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大數據與無人駕駛之間的關系和聯系

英特爾物聯網 ? 來源:djl ? 2019-09-11 08:52 ? 次閱讀
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英特爾數據處理系統,

讓數據飛一會兒!

“數學語言”,不僅僅只是數值,它能用文字無法實現的方式為故事增色添彩,以此幫助人類理解世界的紛繁復雜。4TB數據量更是如此,它為無人駕駛領域帶來的沖擊和意義,難以想象。

4TB讓無人駕駛更加安全

一輛無人駕駛汽車預計在一個半小時內就會產生4TB的數據量,而每個人平均每天在車內的時間就是一個半小時。到2020年,3000個互聯網用戶每天也將產生這么多數據?,F在,我們可能還無法直觀感受這么大的數據量。但換個角度你就能明白,4TB相當于你每天都在關注接收3000名左右的社交平臺好友發(fā)布的新動態(tài)。

如果一輛無人駕駛汽車產生數據的亮點僅僅是4TB的話,可能并不會令人興奮。讓數據成為無人駕駛“新石油”以及真正帶來挑戰(zhàn)的地方在于,英特爾需要利用這些數據,把它們變成可執(zhí)行的洞察,從而讓汽車在無人干預的情況下思考、學習和行駛。在未來,數據驅動的駕駛有望減少90%人為錯誤造成的事故。

英特爾是一家數據公司,自然深諳如何去創(chuàng)建、移動、存儲、處理、分析并管理大規(guī)模數據。而且,英特爾正在把這種專業(yè)知識應用到無人駕駛行業(yè)。根據經驗,要想解決無人駕駛所面臨的數據挑戰(zhàn),最快的方式就是行業(yè)協作。若想在2021年全面實現無人駕駛,還有很多工作要做,但英特爾相信可以與行業(yè)及合作伙伴一起實現這個目標。

數據整合助無人駕駛走向成熟

無人駕駛數據包括三種基本的類型:技術數據、眾包數據和個人數據。技術數據來自一套傳感器,它幫汽車“看見”的四周環(huán)境。這些數據幫助汽車識別人或消防栓,“注意”道路坑洼,或者計算出旁邊汽車駛來的速度。此外,技術數據有助于捕捉新的駕駛場景,并把它傳至云端,以便進行學習和改進控制駕駛行為的軟件。當技術數據傳輸到云端后,它可以惠及所有連接在這一云端的車輛。

眾包數據是本地汽車從周邊收到的數據,例如交通狀況和路況變化。很多應用都能用到這類數據,例如,尋找附近的停車場或規(guī)避交通擁堵點。最后是個人數據,包括用戶想聽的廣播電臺、喜歡的咖啡廳、首選的路線等等。此類數據有助于在無人駕駛汽車中創(chuàng)造更加精彩的個性化體驗。

數據的挑戰(zhàn)并非恒定不變。在無人駕駛汽車從少量發(fā)展到幾億輛的過程里,數據挑戰(zhàn)也會隨之增多。只有能夠處理日益龐大的數據,才能應對這一挑戰(zhàn)。隨著超級計算機及其背后的云日趨完善,真正的系統可擴展性對于汽車內部——回到4TB數據——以及外部的大規(guī)模數據中心都至關重要。

沒有任何公司可以獨立解決這些數據挑戰(zhàn)。英特爾認為,解決無人駕駛面臨的數據挑戰(zhàn)的最佳方式就是行業(yè)合作,共同開發(fā)安全的頂級平臺并分享安全相關的信息。英特爾希望更加頻繁深入地參與行業(yè),以加快實現便捷,高效,可靠的出行目標。

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