一文了解数据平台对互联及自动驾驶汽车的重要意义,一文了解数据平台对自动驾驶汽车的重要意义

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据外媒报道,若我们将互联及自动驾驶汽车视为下一款杀手应用(killer
app),数据平台将为互联汽车应用提供必要支持。为此,数据平台务必要满足以下条件:

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盖世汽车讯
据外媒报道,若我们将互联及自动驾驶汽车视为下一款杀手应用(killer
app),数据平台将为互联汽车应用提供必要支持。为此,数据平台务必要满足以下条件:

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盖世汽车讯
据外媒报道,随着技术的不断发展,如今的车辆普遍配置了内置数据存储设备,其容量通常在16
GB-64
GB,其中绝大部分设备能胜任车用地图存储及车载信息娱乐两大功能。然而,人工智能技术、自动驾驶技术、云技术、车联网技术正在发展,未来的自动驾驶车辆势必要寻求超大容量的存储设备,对上述先进的车载功能提供技术及硬件支持。

规模化的实时处理能力

规模化的实时处理能力

车载存储器的扩容需求凸显

自动驾驶汽车将综合考虑雷达(10-100 KB/s)、声呐(10-100
KB/s)、GPS、摄像头(20-40
MB/s)及激光雷达所传输的多种数据输出,从而对车辆的位置及车辆周边环境有个全面了解。

自动驾驶汽车将综合考虑雷达(10-100 KB/s)、声呐(10-100
KB/s)、GPS、摄像头(20-40
MB/s)及激光雷达所传输的多种数据输出,从而对车辆的位置及车辆周边环境有个全面了解。

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经计算得出,自动驾驶汽车每小时所产生及处理的车载数据量将高达4TB。为此,数据平台需要支持实时数据处理及决策能力(例如:应对制动或加速操作时)。

经计算得出,自动驾驶汽车每小时所产生及处理的车载数据量将高达4TB。为此,数据平台需要支持实时数据处理及决策能力(例如:应对制动或加速操作时)。

据业内机构的研究结果显示,自动驾驶车辆很快就会迫切需要超大容量存储设备(储存容量在1TB以上),进而对智能驾驶员辅助、语音识别及手势识别、眼球追踪、驾驶监控、黑匣子记录(black
box recording)、认知能力(cognitive
capabilities)(可对驾驶员偏好加以学习及分析,进而提升能力)、车间通信及车辆与基础设施通信等各类先进驾驶辅助功能提供支持。

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机器学习及深度学习

随着时间的推移,全球道路数据的容量将不断增大,而传输速率也将随之提升,因此存储设备也势必要不断扩容。由于产生的数据量极大,如何对海量数据加以利用、如何将数据转化实时智能与服务价值就显得尤为关键。

机器学习及深度学习

业内人士愈发强调采用机器学习及深度学习技术,从而作出更好的决策。这意味,需要Caffe2或TensorFlow等新兴软件框架来提供支持,未来还将会有更多新的软件框架应运而生。

为实现妥善处理传感器数据、算法及来自外部世界的实时数据信息,务必要提升车辆的运算能力,因为数据的抓取量及分析量将越来越大。这就需要实现即时处理数据,其中有部分数据需要保存到本地存储设备或上传到云端储存设备中。

业内人士愈发强调采用机器学习及深度学习技术,从而作出更好的决策。这意味,需要Caffe2或TensorFlow等新兴软件框架来提供支持,未来还将会有更多新的软件框架应运而生。

为支持上述应用,数据平台需支持各类处理引擎及数据类型,还需要为复杂应用开发过程提供辅助,且确保软件冲突应尽可能小。

人工智能对自动驾驶车辆车载存储设备的影响

为支持上述应用,数据平台需支持各类处理引擎及数据类型,还需要为复杂应用开发过程提供辅助,且确保软件冲突应尽可能小。

分布式运算

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分布式运算

在许多情况下,车辆与数据中心/云端之间务必要实现双向数据传送,从而使机器学习建模可基于数据中心中所存储的试验来实现重新打分及改进。

为此,下文将从“自动驾驶、数字助理、与数据中心的网络连通”这三大方面来探讨人工智能及其对自动驾驶车辆车载存储设备的影响。

在许多情况下,车辆与数据中心/云端之间务必要实现双向数据传送,从而使机器学习建模可基于数据中心中所存储的试验来实现重新打分及改进。

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尽管上述应用领域对车载存储设备的影响巨大,但都离不开人工智能技术的推动与辅助,人工智能技术在汽车中的应用已成为当前的一大技术发展趋势。人工智能技术基于计算机应用,其可确保车载系统能像人类一般执行相关任务。

该数据平台将为互联汽车应用提供支持,该平台不关注基础(infrastructure
agnostic),但务必要为持续、协调性数据流提供支持,实现数据中心与/或云端及车辆间的无缝式数据传输。

该数据平台将为互联汽车应用提供支持,该平台不关注基础(infrastructure
agnostic),但务必要为持续、协调性数据流提供支持,实现数据中心与/或云端及车辆间的无缝式数据传输。

人工智能不仅驱动着自动驾驶车辆的未来,还被各大车企用于多个领域中,借此提升车辆的自动化程度,并改善驾驶体验。驾驶辅助、数据语音辅助(digital
voice
assistants)、深度学习能力、实现与数据中心及车载信息娱乐系统的网络连通均离不开人工智能技术的支持。车载应用可利用人工智能技术实现海量数据的采集,但需要相关方来制定新的本地及云端信息存储及数据管理策略。

据业内人士透露,目前主要的挑战在于管控传感器产生的数据,因为这类数据体量大、传输速度极快,数据平台需要采用机器学习等新兴运算框架为该类数据的实时处理提供辅助,从而实现互联汽车与数据中心的无缝连接。

据业内人士透露,目前主要的挑战在于管控传感器产生的数据,因为这类数据体量大、传输速度极快,数据平台需要采用机器学习等新兴运算框架为该类数据的实时处理提供辅助,从而实现互联汽车与数据中心的无缝连接。

超大容量的车载存储设备是实现自动驾驶功能的先决硬件条件

未来,数据管理平台供应商将处于互联汽车生态系统价值创造的核心位置。(本文图片选自/internetofthingsagenda.techtarget.com)

未来,数据管理平台供应商将处于互联汽车生态系统价值创造的核心位置。

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