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返回 自动驾驶离我们还有多远?

2020-09-23

近年来,随着云计算、大数据、人工智能的发展和应用,自动驾驶快速发展,现在已经进入了局部试点阶段。然而离大规模落地的成熟期、进入到我们的日常生活方式还有一段距离。

在未来的自动驾驶汽车中,数据是驱动汽车的燃料。未来的自动驾驶汽车将变成一个信息、数据的采集、计算和分析的工具。车辆将收集的数据信息回传到云端进行深度学习,再通过远程升级为汽车带来新的能力,从而打造更安全的自动驾驶。

那么自动驾驶的发展和应用中,会面临哪些困难?有孚网络如何解决这些痛点?

  • 数据采集量巨大,传输和管理困难

自动驾驶开发需要采集海量道路环境数据,传统专线传输方式效率低且成本高。

有孚专有存储云能够提供高效的数据快递服务、全国范围内专网传输服务和海量、可灵活扩展的云存储服务。

  • 数据处理阶段,远程访问服务需求

数据处理阶段,管理员需要远程访问数据。

有孚云提供统一的VDI服务,提供高效的数据处理通道。

  • 自动驾驶训练,存储弹性扩展需求

模型训练和仿真测试业务具有波峰波谷特征,对云服务资源快速获取和自动化部署有较高要求。

有孚专有云提供按需弹性基础设施、资源编排和自动化部署能力。

  • 数据安全要求高,合规场景复杂

自动驾驶数据采集和路测因涉及地理信息相关数据,对安全保密要求高。

有孚专有云提供专属云平台、防护的安全体系,联合合作伙伴提供导航电子地图的制作,满足自动驾驶开发相关安全合规要求。

司机在路上驾驶就是处理大量数据的过程: 这些数据来源于天气模式、路况、交通运动、行人等等。自动驾驶汽车即代替人来使用各种工具来“看到”前方道路。

有孚网络解决方案

针对自动驾驶车辆需要开发高级驾驶辅助系统和采集、传输和存储海量数据的需求,有孚专有存储云服务提供专网接入、数据快递和数据存储要求,优化成本和效率。

  • 安全可靠  确保采集数据在传输和导入过程中无法被恶意访问和篡改,用户可根据管理控制台服务单状态信息,跟踪数据传输进程
  • 稳定高效  提供高性能、高可靠、低时延、低成本的海量存储系统,与大数据服务组合使用,能够大幅降低成本
  • 自动驾驶存储  开发自动驾驶车辆采集、传输、存储和管理海量数据。提供海量的、高度扩展能力的存储和计算能力,用户通过平台可高效完成自动驾驶模型按需训练和仿真测试,帮助用户降低开发环境基础设施部署复杂度和成本
  • 计算和存储分离 统一数据存储实现应用的多协议访问,直接在存储平台进行分析和计算,避免海量数据在存储平台和计算平台之间频繁移动,降低存储成本,提高开发效率

保时捷咨询公司战略高级经理乔什•米勒说:“我们开始将汽车视为具备有高存储和高计算能力移动数据平台。”自动驾驶将是一个随着时间和技术升级而进化的生态系统,在不久的将来,自动驾驶技术将会越来越多地得到应用,有孚网络将为自动驾驶的发展和广泛应用提供技术支持。