海量數據的存儲和管理能力,正在成為自動駕駛從技術到落地的關鍵挑戰。
數據是新的“石油”,也必將成為未來創新的命脈。
IDC一組數據報告指出,全球數據正以25%增速呈指數級增長,數據量快速產生釋放,終端產生的數據量仍然是最大的,而且上升很快,數據中心的量保持緩慢上升,邊緣逐漸擴大,最終擴大到和數據中心的量持平。
除此之外,由于產生來源不同,數據的形態日趨多元化,變得越來越復雜,在過去30年間發生了三次重要的轉變:
起初數據以純PC計算形式為主,2000年之后的10年則是PC計算、服務器、Web2.0時代共同產生,2010年之后數據輻射到了手機、汽車、云計算、IoT、區塊鏈、智能生活、自動駕駛方方面面,它們形成一個大矩陣,這些數據量級巨大并且需要及時處理。
然而,未經處理的數據毫無價值,只有將數據轉化為業務價值,才能創造新的服務和體驗。
尤其是在自動駕駛領域海量數據的存儲和管理能力,正在成為自動駕駛從技術到落地的關鍵挑戰。
更為關鍵的一點是,自動駕駛汽車產生的數據量會隨著其級別升高,自動駕駛級別越高,所需的傳感器數量則越多、精度也越高,而數據量就會相應上漲。
對自動駕駛的研發來說,數據貫穿著研發、生產、測試、運營等生命周期,發揮著至關重要的作用,對數據進行高效收集和利用,提高數據循環鏈路的速度,是整個自動駕駛技術迭代的關鍵點。
自動駕駛在開發過程中需要采集大量的數據,構建相應的場景數據集,進行算法訓練;基于場景數據和真值可以做場景分析,并建立相應的算法評測體系;基于場景數據建立虛擬環境,并生成測試場景,極大地提高自動駕駛系統的測試驗證效率。
在部署自動駕駛車輛之后,會產生大量的回傳數據,自動駕駛系統也需要基于這些數據不斷進行迭代升級,并通過OTA的方式為用戶持續推送新的功能、適應更多的場景和提升體驗。
舉個例子,假設自動駕駛汽車在超車過程中產生了人工接管,或者觸發了評測體系里的某些機制產生了回傳數據,管理系統會對回傳數據進行篩選、標注,并在數據庫里檢索類似場景數據,如果數據庫中的數據不足以解決問題,就需要去有針對性的采集或編輯生產相應的數據,重新進行算法訓練、回歸測試等流程,實現功能修復或用戶體驗提升的閉環。
因此,基于數據驅動的自動駕駛,必須完成前期數據的收集、中間數據的存儲與遷移以及后期核心數據的訓練與管理。
而基于這些關鍵因素,希捷認為一個完整的自動駕駛數據流動閉環,必須要一套完整的端點-邊緣-核心數據解決方案,這不僅僅是滿足系統開發需要,也能夠持續為用戶帶來新價值。
那么,在實際測試的過程中,自動駕駛公司如何能夠保障數據收集的完整性?
如何在頻繁拆卸、長途運輸過程中保證數據存儲不會丟失?最后,在核心數據層面如何完成數據訓練,推理,冷備?
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史海拾趣
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