只有处于边缘的数据才能让无人驾驶汽车安全

到2022年,无人驾驶汽车将投入商业使用。边缘数据启用的新兴IT 4.0基础设施将发挥重要作用,不仅确保它们达到这一目标,而且确保达标车辆足够安全,以赢得广泛的公众信心。

无人驾驶汽车充满了传感器和摄像头,每辆车每天都会产生tb级的数据。为了让车辆上的人工智能(AI)代理能够安全有效地使用这些数据,他们必须能够实时分析并对其采取行动——即时处理车上的重要信息,同时保留非关键数据,以便在外部边缘或云服务器上进行后续处理。

这么多的数据分析带来了一个挑战

即使人类控制汽车越来越多的包含. 今天的新车可能有25-50个CPU,用于处理巡航控制、盲点视觉、碰撞警告和自动刹车等功能。其中许多系统通过车载网络彼此共享数据。

无人驾驶汽车利用了边缘计算技术,即在车上处理数据。除了驾驶辅助系统,它们还有无数的计算机视觉、地图、路由和通信系统。英特尔前首席执行官布莱恩•科再奇在一次演讲中表示,数据已经成为“新的石油”典型的无人驾驶汽车每天可能会创建大约4000 GB的数据。

此外,风险投资公司Synapse Partners的董事总经理埃万杰洛斯·西莫迪斯(Evangelos Simoudis)指出圆桌会议讨论在数据和自动驾驶汽车的未来方面,这种数据生成的规模是“惊人的”。对于那些希望利用它让自动驾驶普及的汽车制造商来说,这是一个挑战。

潜伏期可能成为生死攸关的因素

自动驾驶汽车的所有数据都无法在云中处理。这会带来太多的延迟。即使是100毫秒的延迟——比眨眼还快——也可能意味着乘客或行人的生死差别。这些交通工具必须尽快感知、思考和行动。

为了尽量缩短感知和行动之间的时间,至少有一部分数据需要在车上、车内进行分析。这就是边缘数据分析——一种在网络外部节点上进行的数据处理——发挥作用的地方。无人驾驶汽车是一个复杂系统的一部分混合网络它将集中式数据中心与许多较小的边缘数据中心结合起来,包括其他自动和半自动驾驶汽车、路边网关和传感器集线器、充电站、交通控制箱和其他连接设备。

车辆外数据中心有助于为无人驾驶汽车提供更广阔的背景。它们可以让汽车“看到”传感器范围之外的东西,与其他车辆协调交通流量,并帮助进行复杂的决策——这是一种人工智能驱动的替代手势、无线电和智能手机导航应用程序,如Waze和OpenStreetMap。

同样,就像人类司机可能会在脑海中记下一些意想不到的事情(比如一个坑),为未来的遭遇做好准备一样,无人驾驶汽车也需要从自己的经验中吸取教训。根据一份报告数据中心知识在美国,许多无人驾驶汽车会将数据倾倒到充电站内的边缘数据中心。

然后充电站可以使用深度学习人工智能算法进行数据分析,并将得到的知识不仅传递给无人驾驶汽车,还传递给云,这样就可以传递给网络上的每一辆无人驾驶汽车。

如果数据共享在所有无人驾驶汽车上成倍增加-鉴于预测到2025年,这一数字将从几十万到数千万——数据足迹可能是每天艾字节(数百万tb)。惊人的。

今天,无人驾驶汽车已经在收集大量数据,不仅在世界各地的公共试验和私人测试设施中,而且在虚拟世界中。

虚拟行人和模拟道路有助于铺平道路

在现实世界中,使用不寻常的驾驶场景测试无人驾驶车辆太危险了,自2005年首次发生涉及自动测试车的行人死亡事件以来,制造商一直非常谨慎2018年3月. 为了使无人驾驶人工智能更加智能化——而不会危及生命、肢体、财产或公众信誉——现在大部分测试都在远离公路的地方进行。

路透社的报道注意到沃尔沃是众多在私家车道上测试其自动驾驶汽车的制造商之一,这些私家车道使用假人和其他道具来反映真实世界的驾驶状况,而不会危及任何生命。报告补充说,像斯堪尼亚这样的卡车运输公司也一直在仓库和矿山等私人封闭场所试验无人驾驶卡车测试。

自动驾驶技术也在计算机模拟中进行测试,《麻省理工科技评论》指出汇报例如,Waymo的一个模拟包括25000辆汽车,每天在一个危险的虚拟世界中行驶1000万英里,这个虚拟世界呈现了太危险而无法在现实世界中测试的场景。

这些虚拟世界测试收集的大量数据对于训练无人驾驶汽车AI,使其在更大规模的现实世界推出前尽可能强大至关重要。但《麻省理工技术评论》(MIT Technology Review)的文章指出,由于这些汽车通过直接体验而不是更广泛的背景进行学习,自动驾驶汽车需要额外数十亿英里的真实和虚拟测试,才能在意外情况下实现可靠的安全。

这相当于令人眼花缭乱的数据量,但这对该技术的成功公开推广至关重要。一旦无人驾驶汽车向公众开放,它们将继续依赖于车内数据收集和处理的组合——管理所有驾驶员必须做的感知、思考和行动——以及从其他边缘和云数据共享和分析中获得的更深入的知识。

这种数据分析在边缘的扩散是曙光它4.0时代-将数据从被动转换为主动的新IT基础架构范例。边缘计算将支持在数据收集地或其附近处理数据,而不是在云服务器上处理数据,因此可以更快地提供分析和答案,以做出决策并立即解决问题。每天有TB的数据,实现无人驾驶汽车通信,并通过充分和快速的分析,帮助保持道路不发生事故。

2019 - 09 - 18 - t17:16:02 + 0

关于作者:

约翰保尔森
John Paulsen是“数据为善”的倡导者,在数据存储行业从业近20年。他帮助推出了许多行业第一,包括HAMR技术,10K-rpm和15K-rpm硬盘驱动器,专门为视频和游戏设计的驱动器,串行ATA驱动器,流体动态硬盘驱动器,60TB ssd,和MACH.2多驱动器技术。