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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

作者:和记娱乐 发布于:2019-11-20 19:36 点击量:

  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。

  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。

  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57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。

  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。

  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。

  越来越多研究自动驾驶的公司向专注于提供存储解决方案的希捷科技咨询如何面对存储挑战。希捷认为,在智能驾驶的不同阶段,企业面对的存储挑战各异。在研发阶段,企业多使用公有云迅速处理数据,以专注于业务发展;在试点阶段,企业考虑向私有云切换,关注如何优化包含计算和存储在内的整个基础设施,以降低存储的总体拥有成本;在量产阶段,企业混用或切换使用公有云和私有云,并考虑在边缘侧部署计算和存储单元。

  聪明的车和智慧的路对存储解决方案提出新的要求。首先,硬盘需具备独特的耐受温度、大小尺寸、接口、振动指标等。其次,数据需克服带宽的限制,从边缘节点快速地传输到数据中心,顺利在公有云和私有云之间对接,并在云中完成人工智能的深度学习。另外,智能驾驶的数据安全性也要得到保障,以保证业务的顺利推进。

  根据预测,2019-2021年还处于L4级别自动驾驶的研发阶段,2021-2023年会进入初步生产阶段,2030年以后将实现大规模商用。在自动驾驶的研发准备阶段,针对自动驾驶车辆端到边缘侧再到核心,希捷已经开始研发和推出适合其应用场景的存储解决方案。

  在车辆端,希捷正在研发出专用于车载计算单元的车规级固态硬盘,以大容量、低延迟、高安全性和广泛的工作温度支持车辆实时的数据采集训练。同时,希捷固态硬盘被用于承担数据卸载任务,车辆终端的数据将通过希捷硬盘卸载后进行进一步的训练和处理。

  在边缘侧,数据需要实现低延迟的数据迁移。希捷研发并应用了特制的数据迁移设备,设备中的硬盘同时具备三防保护,防水、防尘、防摔,适用于智能驾驶复杂的车路环境。另外,希捷和国际知名的自动驾驶边缘计算解决方案提供商Renovo推出的方案Insight支持在边缘侧对数据进行提取和处理,因其能够提供良好的数据读写性能而受到Renovo的好评。

  在核心端的数据中心,智能驾驶的发展需要高密度、强性能、大容量的存储解决方案。随着自动驾驶从研发向生产过渡以及L4级别自动驾驶车辆的交付,企业也需要存储和检索大量冷数据,公有云的参与度以及成本都会增加。希捷企业级存储解决方案可以有效地降低企业总体拥有成本,例如:希捷银河Exos® X16企业级硬盘为实现大存储容量、强性能表现和高机架空间效率而设计;希捷雷霆系列企业级固态硬盘提供业界领先的高性能和安全功能,全面优化的容量选择和耐用性可解决严苛的企业应用程序要求;以Exos 5U84、Exos 4U106等为代表的希捷存储系统具有高密度、高效率、模块化与经济性等优势,让企业为未来的无限数据增长做好充分准备。

  自动驾驶领域的数据管理和基础架构设计需要大量资金和资源,汽车OEM和一级供应商希望专注于核心业务,所以如何支持智能驾驶数据的存储、运输、分析和优化,需要希捷同合作伙伴一起发力,填补研发的空白。同时,对于未来智能驾驶车路协同需要的存储,希捷保持持续的研究和思考。未来车载存储硬件会是怎样的形式?路侧存储节点如何布置?L4、L5级别自动驾驶汽车何时量产?智能驾驶领域如何实现盈利?都是希捷愿与伙伴们继续探索的问题。

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