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自動駕駛催生存儲擴容需求 人工智能助力作用凸顯

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你的愛車越來越智能了,再不是簡單的四輪代步工具了!各種傳感器、信息娛樂系統(tǒng)、導(dǎo)航系統(tǒng)、人機互動系統(tǒng)、高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)等等這些數(shù)據(jù)急需要一個強大的車載硬盤了!

 你的愛車越來越智能了,再不是簡單的四輪代步工具了!各種傳感器、信息娛樂系統(tǒng)、導(dǎo)航系統(tǒng)、人機互動系統(tǒng)、高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)等等這些數(shù)據(jù)急需要一個強大的車載硬盤了!

 

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自動駕駛催生存儲擴容需求 人工智能助力作用凸顯

據(jù)外媒報道,隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,如今的車輛普遍配置了內(nèi)置數(shù)據(jù)存儲設(shè)備,其容量通常在16 GB-64 GB,其中絕大部分設(shè)備能勝任車用地圖存儲及車載信息娛樂兩大功能。然而,人工智能技術(shù)、自動駕駛技術(shù)、云技術(shù)、車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正在發(fā)展,未來的自動駕駛車輛勢必要尋求超大容量的存儲設(shè)備,對上述先進的車載功能提供技術(shù)及硬件支持。

車載存儲器的擴容需求凸顯

據(jù)業(yè)內(nèi)機構(gòu)的研究結(jié)果顯示,自動駕駛車輛很快就會迫切需要超大容量存儲設(shè)備(儲存容量在1TB以上),進而對智能駕駛員輔助、語音識別及手勢識別、眼球追蹤、駕駛監(jiān)控、黑匣子記錄(black box recording)、認(rèn)知能力(cognitive capabilities)(可對駕駛員偏好加以學(xué)習(xí)及分析,進而提升能力)、車間通信(V2V)及車輛與基礎(chǔ)設(shè)施通信(V2I)等各類先進駕駛輔助功能提供支持。

隨著時間的推移,全球道路數(shù)據(jù)的容量將不斷增大,而傳輸速率也將隨之提升,因此存儲設(shè)備也勢必要不斷擴容。由于產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量極大,如何對海量數(shù)據(jù)加以利用、如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化實時智能與服務(wù)價值就顯得尤為關(guān)鍵。

為實現(xiàn)妥善處理傳感器數(shù)據(jù)、算法及來自外部世界的實時數(shù)據(jù)信息,務(wù)必要提升車輛的運算能力,因為數(shù)據(jù)的抓取量及分析量將越來越大。這就需要實現(xiàn)即時處理數(shù)據(jù),其中有部分?jǐn)?shù)據(jù)需要保存到本地存儲設(shè)備(即:車載存儲設(shè)備)或上傳到云端儲存設(shè)備中。

人工智能對自動駕駛車輛車載存儲設(shè)備的影響

為此,下文將從“自動駕駛、數(shù)字助理、與數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)連通”這三大方面來探討人工智能及其對自動駕駛車輛車載存儲設(shè)備的影響。

盡管上述應(yīng)用領(lǐng)域?qū)囕d存儲設(shè)備的影響巨大,但都離不開人工智能(AI)技術(shù)的推動與輔助,人工智能技術(shù)在汽車中的應(yīng)用已成為當(dāng)前的一大技術(shù)發(fā)展趨勢。人工智能技術(shù)基于計算機應(yīng)用,其可確保車載系統(tǒng)能像人類一般執(zhí)行相關(guān)任務(wù)。

人工智能不僅驅(qū)動著自動駕駛車輛的未來,還被各大車企用于多個領(lǐng)域中,借此提升車輛的自動化程度,并改善駕駛體驗。駕駛輔助、數(shù)據(jù)語音輔助(digital voice assistants)、深度學(xué)習(xí)能力、實現(xiàn)與數(shù)據(jù)中心及車載信息娛樂系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)連通均離不開人工智能技術(shù)的支持。車載應(yīng)用可利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的采集,但需要相關(guān)方來制定新的本地及云端信息存儲及數(shù)據(jù)管理策略。

超大容量的車載存儲設(shè)備是實現(xiàn)自動駕駛功能的先決硬件條件

自動駕駛車輛借助攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)(激光探測與測距,light detections and ranges)等傳感器來采集車輛周邊環(huán)境的數(shù)據(jù),進而為車輛實現(xiàn)轉(zhuǎn)向、制動及加速等功能提供輔助,其數(shù)據(jù)的采集速率為750 MB/s。車載傳感器將讀取車輛周邊環(huán)境的地圖數(shù)據(jù),并與保存的車載地圖進行比對,進而繪制新的實時地圖,使車輛能夠識別行駛路徑上可能出現(xiàn)的障礙物并進行規(guī)避。這一系列進程將產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù),進而完成對車輛的操控,但若要實現(xiàn)上述目標(biāo),前提是大幅擴充車載存儲設(shè)備的存儲容量。

車載系統(tǒng)提取將提取經(jīng)壓縮處理的數(shù)據(jù),在與高清地圖進行對比將用到該數(shù)據(jù),從而精準(zhǔn)地定位車輛所在位置。該類地圖需要獲取高精度的地圖數(shù)據(jù)及車道標(biāo)志線(lane markings)、路緣石(curbs)、車道控制燈(lane signs)等信息,該地圖數(shù)據(jù)所占的容量被擴大了整整一倍。這類信息可用于生成實時的具體行動方案(actionable insights),從而完成對車輛的導(dǎo)航操作。

某些數(shù)據(jù)(如車輛的相關(guān)“駕駛”數(shù)據(jù))的存儲時間可能長達(dá)數(shù)日乃至數(shù)月,須視當(dāng)?shù)胤ㄒ?guī)、運營商或原始設(shè)備制造商(OEM)的具體要求而定。駕駛數(shù)據(jù)記錄須每隔數(shù)秒記錄一次,而與車隊車輛監(jiān)控相關(guān)的黑匣子數(shù)據(jù)則每隔數(shù)日記錄一次,后者通常被用于車險、預(yù)測性維護(predictive maintenance)及其他用途。

由于數(shù)據(jù)的功用不同,對應(yīng)的數(shù)據(jù)儲存要求也差別迥異。若需將駕駛數(shù)據(jù)上傳到云端服務(wù)器的儲存器中,還需要另行備份副本(local copy),將其保存在本地(或“本機”)存儲設(shè)備中。歸根結(jié)底,超大容量的車載存儲設(shè)備是實現(xiàn)上述功能的先決硬件條件。

據(jù)估計,未來大部分的自動駕駛車輛將配備***款的無線網(wǎng)絡(luò)及車載通信(vehicular communication)設(shè)備,使乘客在愛車內(nèi)瀏覽網(wǎng)站、收發(fā)郵件、觀看下載的電影。若這類數(shù)據(jù)需要長期存儲,用戶可將其上傳到云端,進行保存。

然而,行駛中的車輛卻無法確保車內(nèi)無線網(wǎng)絡(luò)的信號始終處于良好狀態(tài),更無法確保車載通信能持續(xù)保持流暢運行狀態(tài)。為此,不得不將相關(guān)數(shù)據(jù)保存在車載存儲裝設(shè)備內(nèi),這就要求對車載存儲設(shè)備進行進一步的擴容。

數(shù)字助理、機械學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)將持續(xù)提升數(shù)據(jù)量

數(shù)字助理可通過算法來執(zhí)行人工智能功能,將自動駕駛提升到新水平,但算法所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量卻相當(dāng)驚人。與智能型個人助理不同,前者只是為移動設(shè)備提供語音服務(wù),而數(shù)字助理則有助于車輛的機械學(xué)習(xí),使車載系統(tǒng)了解駕駛員的個人偏好、興趣、駕駛風(fēng)格。

該系統(tǒng)不僅能根據(jù)個性化信息提供對應(yīng)的駕駛體驗,還能持續(xù)提升其知識儲備量,通過分析行為模式(behavioral patterns)來模仿人類行為、像人類一樣解讀現(xiàn)實駕駛情景,必要時甚至能接管車輛的駕駛操控。

機械學(xué)習(xí)(machine learning,ML)實際上是人工智能的一個子集(可理解為“分支”,subset),該技術(shù)的主要應(yīng)用對象為機械或設(shè)備,確保其能夠像人類一樣進行思考并采取行動。借助人工智能技術(shù),機器或設(shè)備能像人類一樣執(zhí)行任務(wù)。得益于機械學(xué)習(xí)技術(shù),機械或設(shè)備可根據(jù)獲得的數(shù)據(jù)及深度學(xué)習(xí)(deep learning,DL)實踐來“不斷地學(xué)習(xí)”,進而執(zhí)行各類人工智能任務(wù)。深度學(xué)習(xí)有助于將各類任務(wù)分解為可管控的模塊,然后加以模仿,這樣車載系統(tǒng)就能學(xué)會相關(guān)功能的執(zhí)行與操作。學(xué)得越多,產(chǎn)生的數(shù)據(jù)及所需的存儲容量自然就越多。

車用數(shù)據(jù)量增多意味著需要更大容量的本地儲存器及大量的云網(wǎng)關(guān)緩沖區(qū)編碼

隨著互聯(lián)車載技術(shù)的不斷發(fā)展,用戶也陸續(xù)獲得新的功能體驗?;ヂ?lián)車輛的車載系統(tǒng)可以分為以下類別:車載信息娛樂系統(tǒng)、道路與交通警示(road and traffic warnings)系統(tǒng)、車輛診斷(vehicle diagnostics)系統(tǒng)、導(dǎo)航系統(tǒng)等?;谌斯ぶ悄艿能囕d信息娛樂系統(tǒng)為駕駛員及乘客提供收發(fā)郵件、網(wǎng)絡(luò)搜索以及與智能手機實現(xiàn)應(yīng)用聯(lián)動等功能,上述所有功能均可通過語音指令來實現(xiàn),為此傳輸速度務(wù)必要高達(dá)數(shù)兆/秒,具體數(shù)值視車載應(yīng)用的運行情況而定。

隨著車載應(yīng)用數(shù)量的持續(xù)增多、車聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,本地儲存器(車載存儲設(shè)備)與云端(服務(wù)器)間的數(shù)據(jù)傳輸速度及傳輸效率也務(wù)必要大幅提升,車用數(shù)據(jù)量增多則意味著需要更大容量的本地儲存器及大量的云網(wǎng)關(guān)緩沖區(qū)編碼(cloud gateway buffer coding)。

人工智能對互聯(lián)車輛重要的貢獻還體現(xiàn)在汽車安全性上。借助車間通信(V2V)技術(shù),互聯(lián)車輛將能夠?qū)崿F(xiàn)車輛間的信息與數(shù)據(jù)互通,將自身即將采取的行動“告知”周邊車輛,該技術(shù)的實現(xiàn)需要基于無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

例如,當(dāng)紅燈亮起前,若駕駛員未減速,互聯(lián)車輛的車載系統(tǒng)將向駕駛員發(fā)出警示,防止其在交通路口闖紅燈。此外,互聯(lián)車輛可借助車輛對基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)(V2I)與交通燈、交通標(biāo)志等道路基礎(chǔ)設(shè)施實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)。舉個簡單的例子,在紅燈亮起前,交通燈將“告知”互聯(lián)車輛,即將切換至紅燈,互聯(lián)車輛隨即將進行減速。

車載存儲設(shè)備的應(yīng)用新趨勢——閃存設(shè)備

存儲設(shè)備是汽車整體解決方案的關(guān)鍵性部件,在物料清單(bill-of-materials,BOM)中占據(jù)了較大比重。車輛越來越像裝有輪子的數(shù)據(jù)中心,其往往配置了多個車載計算機,借助云技術(shù)實現(xiàn)內(nèi)部互聯(lián)。因此,儲存設(shè)備優(yōu)化就變得極為關(guān)鍵,被用于確保設(shè)備的性能與可靠性。最近推出過數(shù)款新的車載娛樂信息系統(tǒng),其中有部分可實現(xiàn)軟件升級,并將升級文件保存到本地存儲設(shè)備中。此外,車載信息娛樂系統(tǒng)所用到的應(yīng)用軟件也將生成緩存文件,用于網(wǎng)絡(luò)峰值時的帶寬占用量。

為提升存儲設(shè)備的性能、擴大存儲容量、降低延遲率、提高可靠性及耐用性,許多車企轉(zhuǎn)而采用閃存設(shè)備,用于存儲操作系統(tǒng)及先進的軟件應(yīng)用,采集、分析駕駛數(shù)據(jù)記錄、為云通信提供緩存(及帶寬優(yōu)化)、在本地存儲車載信息娛樂系統(tǒng)數(shù)據(jù)的備份資料。

經(jīng)測試證明,閃存能滿足自動駕駛車輛對大容量的需求,可提供高度緊湊型封裝產(chǎn)品,其體積比1美分硬幣的體積還小。隨著人工智能及自動駕駛車輛車載系統(tǒng)復(fù)雜性的持續(xù)提升,由于汽車空間有限,空間有效利用率已嚴(yán)苛到英寸級,閃存恰好滿足了系統(tǒng)對其尺寸的要求,能夠盡可能地設(shè)備在車輛中所占據(jù)的空間。

為互聯(lián)車輛及自動駕駛提供助力的本地車載存儲設(shè)備務(wù)必能經(jīng)受嚴(yán)苛的車內(nèi)環(huán)境,且須確保其功能運行安全可靠、產(chǎn)品使用周期較長。鑒于車輛運行時所處的環(huán)境差別迥異(如:極熱、極冷、干濕條件、光滑路面、凹凸路面、沖擊與震動挑戰(zhàn)),本地的車載存儲設(shè)備的質(zhì)量要求及可靠性標(biāo)準(zhǔn)要遠(yuǎn)高于智能手機與其他移動設(shè)備的相關(guān)要求,其標(biāo)準(zhǔn)十分嚴(yán)苛,或許與關(guān)鍵性任務(wù)企業(yè)級存儲設(shè)備的要求相當(dāng)。

未來展望——人工智能技術(shù)與存儲設(shè)備相輔相成

數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)存儲的可靠性是根本性問題,其決定了汽車設(shè)計師們將如何整合人工智能技術(shù),也決定了他們將如何實現(xiàn)自動駕駛車輛安全性及可靠性。業(yè)內(nèi)人士將繼續(xù)開展車輛測試,車企也將穩(wěn)步推動自動駕駛與互聯(lián)車輛,技術(shù)公司和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商將致力于閃存在車輛中的大批量配置。

盡管離實現(xiàn)完全自動駕駛車輛還有很長的一段路要走,人工智能將不斷融入到人們的生活中,存儲設(shè)備的先進性將助推人工智能技術(shù)的發(fā)展與成功,這在數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)最為明顯,如何在未來的互聯(lián)車輛中運用數(shù)據(jù)、存儲數(shù)據(jù)將成為實現(xiàn)人工智能愿景的核心內(nèi)容。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 中國安防展覽網(wǎng)
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