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提升智能驾驶车路协同能力,从优化数据生命周期开始

发布时间:2019-11-20 17:05:47 所属栏目:运营 来源:安防知识网|0
导读:副标题#e# 智能驾驶作为大数据、5G、人工智能、IoT等新兴技术的交叉点,被认为是面向未来科技最先落地的应用之一。构建智能驾驶产业,需要政府和产学研各方机构共同努力,形成“聪明的车”和“智慧的路”交互的体系。在这一过程中,管理好智能驾驶数据生命
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  智能驾驶作为大数据、5G、人工智能、IoT等新兴技术的交叉点,被认为是面向未来科技最先落地的应用之一。构建智能驾驶产业,需要政府和产学研各方机构共同努力,形成“聪明的车”和“智慧的路”交互的体系。在这一过程中,管理好智能驾驶数据生命周期,最大化数据的价值,可助力智能驾驶产业落地。

  国家政策支持,引导测试示范

  近年来,交通运输部及工业和信息化部先后出台一系列政策法规,逐步完善的政策为全国各地自动驾驶与车路协同的发展提供了指导性参考。从2017年12月18日北京出台中国首个自动驾驶相关规定起,上海、重庆、深圳等地接连推出相关政策文件或颁发上路测试牌照。

  ·         道路及场地方面,首个国家级自动驾驶道路测试相关规范《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》于2018年5月1日开始施行,首个国家级自动驾驶封闭测试场地建设相关要求《自动驾驶封闭场地建设技术指南(暂行)》于2018年7月出台。

  ·         信号方面,2018年8月出台了《车联网直连通信使用 5905-5925MHz 频段管理规定(暂行)》。

  ·         产业方面,《国家车联网产业标准体系建设指南》、《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》规划车联网产业构架、产业发展目标和具体措施。

  2019年2月28日,国新办举行新闻发布会,交通运输部部长李小鹏表示,交通运输部重视、支持自动驾驶技术,鼓励探索、包容失败、确保安全、反对垄断。下一步将继续加强部际协调,力争在国家层面出台自动驾驶发展的指导意见。

  在国家的支持下,数个封闭场地、示范路、示范区相继建立。根据《自动驾驶封闭测试场地建设技术指南(暂行)》认定的首批3个自动驾驶封闭测试场分别位于北京、重庆和西安,已为几十家企业开展数万公里的自动驾驶性能测试。浙江、厦门、雄安新区等地正着手建设支持自动驾驶功能的智慧公路,同时,上海、北京-河北、重庆、杭州、长春、武汉、无锡、成都、长沙、广州等地建设了智能网联汽车测试示范区。

  江苏(无锡)车联网先导区是《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》发布后中国设立的首个车联网先导区,也是全球首个车联网城市级示范项目。2017年9月,由工信部、公安部、江苏省政府共同建设的国家智能交通综合测试基地在无锡揭牌,该测试基地位于无锡市滨湖区,重点打造智能交通管理技术综合测试平台、交通警察实训平台与智能网联汽车运行安全测试平台。多样化的智能交通使用场景分布在这个“智能驾驶特色小镇”之中,各种天气下城市或乡村的街道小路、高速公路配备着指示牌和交通信号灯,复杂而真实的测试环境全方位训练智能驾驶车路协同的能力。

  构建车路协同

  全球领先的存储解决方案提供商希捷科技认为,智能驾驶是未来人工智能时代较早落地的行业。车路协同过程中,需要记录大量数据,并通过算法分析和优化。根据希捷科技赞助、国际数据公司(IDC)发布的《数字化世界—从边缘到核心》白皮书,一辆自动驾驶汽车每小时可产生超过3TB的数据。那么,如何科学地采集、存储、传输和分析智能驾驶数据是智能驾驶落地的重要一环。

  2019年11月5—7日,希捷科技在无锡举办2019希捷数据+峰会,与来自数据圈的六百多位生态合作伙伴探讨如何激发数据活力,赋能多元场景。在大会智能驾驶行业伙伴交流研讨会上,希捷邀请智能驾驶行业翘楚分享对行业的观察,参与讨论的嘉宾包括:希捷科技全球副总裁暨中国区总裁孙丹、希捷科技中国区云及新兴产业总监农天使、国家智能网联汽车创新中心战略与标准部总监李乔、公安部交通管理科学研究所王敏、中国移动研究院物联网研究所副所长刘玮、广汽研究院智驾技术部钟国旗、宸曜科技中国有限公司副总裁董子麒、北京千方集团有限公司技术研究院总监安鑫、AutoX中国区技术总监潘坚伟,等等。

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  希捷科技2019智能驾驶行业伙伴交流研讨会

  基于车路协同的思路,嘉宾们分别从“聪明的车”和“智慧的路”两个领域各抒己见。“聪明的车”指的是自动驾驶汽车,“智慧的路”指的是具有环境感知、边缘计算及信息协同能力的智慧路网。两者相辅相成构建一个智能的体系。

  智能网联汽车搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,通过现代通信与网络技术实现车与X(人、车、路、云)智能信息交换、共享。车辆具备复杂环境感知、智能化决策与协同控制功能,可实现“安全、舒适、高效、节能”行驶,最终替代人的操作。首先,在智能汽车端,激光雷达、毫米波雷达、摄像头等是重要的感知部件,其捕捉的环境信息是智能汽车产生数据最重要的来源之一。其次,智能汽车系统内部有根据行驶道路不断更新的高清地图,以保证汽车脱离GPS时可以顺利行驶,这一过程也在产生惊人的数据量。同时,而辅助驾驶过程中,按每秒十次的频次发BMS消息,200万辆车一天的数据量超过1600TB。

  智慧路网以数字化和智能化交通基础设施为基础。首先,打造应用人工智能的城市智能路口需要感知交通出行状态和底层数据,从而对整个交通进行分析、处理和感知。其次,为了保证低时延的通信,边缘计算成为5G时代智能汽车发展的重要技术特征。边缘感知计算节点会部署在自动驾驶的道路环境中,方便算法在数据中心进行人工智能训练后、推送到边缘计算节点进行数据计算。除此之外,对车辆进行控制决策的云控平台也是大量数据的集合点,云控平台中包含行驶数据、高精地图等行业数据,需要可靠的数据存储和安全管理。

  在自动驾驶数据的生命周期中,充分利用数据的价值,可以加速自动驾驶的落地。基于对智能驾驶场景下,数据存储设备应用过程中工作负载、温度、振动等参数的了解,希捷科技作为数据存储领域的领导者,正在研发如何更有针对性地存储和管理数据,从硬件上优化,从软件上升级,打造专为智能驾驶行业定制的存储解决方案。

  定制存储,呵护数据生命

  随着汽车自动化程度从L0到L5向上递增,需要更专业的存储介质保障智能驾驶整个过程的数据存储、传输与使用。这个过程可能涉及车辆抓取积累数据、从车辆卸载数据,以及向边缘数据中心、私有云或公有云传输数据,进而进行数据的训练与深度学习,等等。

(编辑:核心网)

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