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自动驾驶落地应用进入下半场,云计算成为关键突破口

时间:2022-05-16 05:16:51|栏目:产业链相关|点击:

它是数据数字化时代的全新生产要素。数据、算法、计算能力的融合,正在推动人工智能产业的发展。自动驾驶是AI技术的皇冠,数据的作用贯穿生产、测试、研发的全生命周期,目前自动驾驶已经进入了以落地应用为目标的下半场,解决极端场景下的安全问题也离不开大量的数据支持。高效收集和利用数据,提高数据流通环节的速度,成为整个自动驾驶技术迭代的关键点。
构建数据闭环提升自动驾驶系统核心竞争力
要实现自动驾驶,就要获取大数据。而对采集到的海量实际路况数据的转化,可以帮助系统加快学习和升级,也意味着可以率先抢占高水平的自动驾驶技术高地。因此,全行业高度重视,投入巨大。
车辆要想在道路上完全自动驾驶,不仅要依靠车辆本身的摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器,还需要网络技术的支持。当车辆通过各种传感器“观察”道路时,会产生大量的数据。1.5小时的行驶时间数据量达到4TB,车载端显然不适合处理和存储如此巨大的工作量。车辆产生的大量数据是提升自动驾驶体验和改进算法的关键资源,所以最好能分享到云端,然后通过人工智能算法为机器学习提供大量训练数据,从而搭建虚拟开发测试环境进行验证。
为了提高现阶段辅助驾驶/自动驾驶在复杂场景下的安全性,需要进行复杂的测试和验证。由于现实中的驾驶场景难以穷尽,极其复杂且不可预测,在开发和测试过程中,业界一般会收集大量数据构建场景集,帮助汽车搭建仿真环境,实现仿真测试。在实际路测中,重现一个极端场景的接管可能需要一个月的时间,而依靠数据不仅可以重现更多的极端场景,还可以大大提高测试效率。
此外,自动驾驶车辆部署后,会产生大量返回的数据,自动驾驶系统也需要基于这些数据进行迭代升级,通过OTA为用户不断推送新功能、适配更多场景、提升体验。

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