自动驾驶汽车每天产生10TB数据，如何在海量数据中挖掘到金矿？

「未来最珍贵的资源不是石油，而是数据。」这是 2015 年，阿里巴巴创始人马云抛出的观点。

「谁有最快产生、获取、处理、分享数据的能力，谁就掌握话语权。」马云 5 年前的观点，放到今天的自动驾驶领域，依然非常适用。

放眼全球，今天自动驾驶系统距离真正成熟还有很长一段距离，需要不断进行规模测试、数据采集以及进行基于海量数据的算法训练。

总之，如何高效地利用数据成为系统成长进化的关键。

以 Waymo 为首，全球的自动驾驶公司和车企们，都有大小规模的车队搭载着摄像头、毫米波雷达和激光雷达等传感器在各地、各种路况、各种气候条件下进行路测。

保守估算，一辆测试车每天产生的数据量可达 10 TB。如果有 1000 辆测试车呢？一辆车一天能产生 10PB 的数据，1000 辆车一年就是 11 EB（万亿兆）的数据。

万亿兆是什么概念？

2016 年全球的互联网的数据传输量加在一起，每天的是 3 万亿兆。

如此大规模量级的数据，一方面，需要性能强大的车载计算平台进行采集和处理；另一方面，这些数据要服务于自动驾驶的算法提升，还需要强大的数据平台和存储技术加持。

我们可以简单了解一下自动驾驶数据的流动过程：

• 车载传感器数据经过压缩/加密储存至车载存储器中；
• 通过车内固态硬盘的卸载、运输、再安装至服务器，可将数据采集车收集到的数据及时迁移至服务器中；
• 数据迁移到边缘计算数据中心后，会进行数据清洗、去重、建模和训练，不必要的数据被暂时搁置，有价值的数据会被保存下来；
• 核心的数据之后会被迁移至核心数据中心（私有云）进行冷备份。

为了完成以上的数据处理以及数据的存储/迁移，这就需要有两类公司：

• 一类是自动驾驶计算平台研发企业；
• 另一类则是数据存储硬件和存储技术的研发企业。

这两类公司组合在一起，将极大程度上提升自动驾驶公司和车企获取数据、处理数据和挖掘数据的效率，让「数据」真正发挥出「石油」一般的价值。

在业内，希捷科技（Seagate）和宸曜科技（Neousys）便是这样一对组合。

前者是全球知名的数据存储设备生产商，在数据存储和管理技术层面拥有深厚的积累。

后者则专注于打造智能驾驶车载计算平台，目前是百度 Apollo 硬件平台指定的唯一 IPC（车载嵌入式）系统供应商。

这两家公司早在去年就开始达成合作：希捷科技满足车规级要求的宽温固态硬盘将结合宸曜科技智能驾驶车载计算平台，支持国内自动驾驶车企和行业伙伴处理海量自动驾驶数据，推进智能驾驶的落地应用。

大家知道，自动驾驶车辆的运行环境复杂多变，要应对的情况包括：

极端的高低温环境、潮湿环境、涉水、尘土等工况等，以及车辆本身的电磁干扰、突发断电等情况，这给搭载在车上的硬件系统的稳定性带来巨大的挑战。

而在数据流动过程中，存储硬件的频繁拆卸、长途运输，都容易发生损坏，造成数据丢失。

除此之外，海量数据之下，传统的数据转移、数据存储方式在效率和经济上已经捉襟见肘。

自动驾驶团队，如何对每日以 TB 的新数据进行高效地处理，如何对经年累月以 PB 计算的数据进行有效地挖掘和安全备份？

2020 年 9 月 10 日周四晚间 20 : 00，希捷科技和宸曜科技这对新晋的技术组合一同做客汽车之心「行家说」，与大家深入探讨：

• 理想的车载嵌入式系统是怎样的？
• 未来为什么数据最值钱？
• 自动驾驶的数据管理的核心诉求是什么；
• 如何在车载端可靠地采集数据；
• 如何在边缘侧高效迁移和处理数据…等系列话题。

挖掘自动驾驶金矿的路上，本期「行家说」带你一起将自动驾驶系统武装到牙齿。

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