自动驾驶背后为什么需要“一朵云”?

2022-01-18

智能化正加快发展

智能驾驶作为与人工智能、云计算、大数据等新一代信息技术以及交通上下班深度融合的最重要产物,已不再是一台冰冷的机器,开始演进成为充满温度的“移动智能空间”。

随着产业智能化快速前进,云计算开始占据产业链最重要位置。显著的趋势是每一个传统企都东面着一云计算巨头,明确来看,外资企主要采用微软公司云和AWS,本土及合资品牌主要采用本土云像阿里云、百度云、腾讯云以及华为云等传统云计算厂商。

企与云计算巨头手牵手愈发紧密。2021年1月,标准化Cruise将利用微软的云计算及边缘计算出来平台Azure,充分挖出自动驾驶的云计算潜力,实现自动驾驶解决方案的规模化应用。同年,大众集团宣告旗下软件公司Car.Software将与微软公司展开合作,在微软公司Azure平台上构建基于云计算的自动驾驶平台(ADP);宝马则与腾讯将在中国合作开办专注于自动驾驶的云计算中心。

自动驾驶依靠各类智能传感器感官和搜集周围环境信息,作出驾驶员相关行为决策,从而控制辆运营。在这一过程中,涉及到的核心技术除了AI算法支撑,还必须海量大数据、高性能计算出来。随着自动驾驶向高等级进阶,搭载的传感器数量大幅增加,驾驶场景日益复杂化,每一台产生的数据量呈指数倍快速增长。据理解,一辆智能每天能至少收集10TB的数据。

智能驾驶也绕不开开云计算技术。面对庞大的数据运算与存储,云计算沦为自动驾驶发展的关键突破口。

1)E/E架构升级,功能向云端迁移

升级传统使用的分布式E/E架构因计算能力严重不足、通讯比特率不足、不便于软件升级等瓶颈,无法满足现阶段智能发展的市场需求。因此,E/E架构开始从分散式向集中于多域控制升级。

因此,功能与云端交换数据变得密集,同时智能驾驶的一些部分功开始运行在云端,通过云计算+边缘计算出来来建构云协同的数据闭环,利用一整、环境、用户等多维度的低精数据来打造出千人千面的智能移动空间。

2)“软件定义”沦为共识,OTA云端在线更新软件

当前,一辆智能驾驶代码量已经超过亿行,并且软件占到比大幅提高。根据NXP预测,2015-2025年中代码量将呈指数快速增长,年均复合增长率超过21%。然而,软件占比提升的同时,由软件引发的系列问题也开始曝露。

据国市场监管总局数据显示,2013年至2018年,与智能系统和功能相关的解任共计20次,涉及20.69万辆;涉及软件的解任次数达109次,涉及辆191万辆,召回次数与解任数量呈显著下降趋势。为解决问题软件“重灾区”问题,企往往通过收集辆运行数据,利用OTA不断修缮软件,同时启动时新增功能,这些能力的实现都离不开云计算。

3)云端强化自学,增进智能驾驶升级

通过云端自学,可以高效增进智能驾驶升级。智能驾驶通过利用云计算,时刻收集处理辆运行数据,并共享到云端,云端计算机再进一步加工自学,通过远程升级为带来新的能力,而也能产生新的数据,通过这样的循环可以打造出更安全的智能驾驶。

此外,企软硬件研发、设计、测试、验证过程中的数字化和异地研发团队的云化协同、云上仿真等都离不开云平台,因此,云计算对于自动驾驶的重要性不言而喻。

开辟“新的战场”

自动驾驶背后的云计算潜力释放

当前,中国云计算市场呈爆发式增长。根据公开发表数据显示,我国整体规模达到2091亿元,增速为56.6%。

随着自动驾驶背后的云计算潜力进一步被挖出,国内头部云厂商“BATH”剑拔弩张,纷纷大力投入自动驾驶云平台投入。

自动驾驶云平台核心能力主要环绕数据管理、计算出来和仿真测试,以满足企“云+末端”研发迭代新模式,通过测试队收集海量道路环境数据,在云端进行模型和算法开发和仿真检验,达到产品安全标准。整体来看,BATH在自动驾驶云平台能力输入大同小异,差异化并不明显。

2021年作为L3自动驾驶发展元年,也将是用户价值感觉的临界点,将沦为产业最重要分水岭。作为自动驾驶高阶发展的最重要技术支撑者,云计算厂商转入到了关键发展阶段,并随着国内自动驾驶产业链打开黄金10年发展期。


气味图书馆凉白开 气味图书馆娄楠石 气味图书馆联名大白兔 气味图书馆身体乳