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2017年7月7日 星期五


The Future of Driverless Cars



來源:极客汽车 作者:黄晚/編譯




自动驾驶最具革命性的东西是什么?结果可能和你想的不一样

現在,由於鋪天蓋地的炒作,自動駕駛已經越來越火了,大批的熱心觀眾時刻關注著它的最新進展,說它家喻戶曉也不為過。

但是,自動駕駛到底是什麼?什麼才是它的核心?英特爾以 153 億美元收購 Mobileye ,似乎給出了這個問題的答案:關鍵不是汽車,而是汽車背後的數位技術。

比如,汽車上的雷射雷達,透過感應器發射光脈衝,並接收反射來測量物體之間的距離,以此生成汽車周圍環境的 3D 地圖。

強大的自處理能力
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據估計,因為裝備了這些雷射雷達感應器,以及其他必要的系統如 GPS,每輛自動駕駛汽車每行駛 8 小時,將產生並接收約 4TB 的數據。4TB 有多大?120 多萬張照片的大小

這 4TB 的數據,大部分都需要即時處理。1 秒的延遲對手機來說並無大礙,但對汽車來說可能就是生死之別。因此,汽車必須具備極為強大的計算能力,就像一台性能強勁的電腦

所以,汽車實際上已經變成了輪子上的電腦,而且還是大型電腦。有多大?即使不考慮自動駕駛,現在汽車上一般也都配備了 25-50 個中央處理單元(CPU),這些單元很多都處於同一個通信網路之中。

IHS Automotive 的一份報告顯示,2035 年全世界自動駕駛汽車的數量,將增至 2100 萬。2100 萬意味著龐大的數據量,即使有 5G 技術,以目前的技術來看,要處理這些數據也是一項極為困難的挑戰。

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僅僅是汽車,就已經有種讓人不堪重負的感覺了。考慮到還有飛機、輪船,以及其他越來越智能化的東西,未來需要處理的資料量可想而知。

為了適應這一趨勢,現在許多公司都正在把計算任務,轉移到雲端。但是,恰恰相反,未來不在雲端,而是在「邊緣」,也就是本地。也就是說,把數據直接在本地處理掉,而不是先上傳到雲端然後再處理。因為只有在邊緣計算,才能對數據作出迅速反應,避免在一個巨大的區域網路內,傳輸數據引起的延遲。

所以,當汽車需要立刻作出反應時,如另一輛汽車正在快速靠近自己,數據就得直接在本地處理。至於那些不怎麼急的事兒,如路況、天氣情況等等,就可以推送到雲端。

協調這些邊緣計算,需要更多地引入混合雲和私有雲,同時也對自動化提出了更高的要求。

強大的計算管理系統
幸運的是,有些公司已經開始在這方面作準備了。例如,Google 的日常營運用到了近 100 萬台伺服器。為了管理這一龐大而又複雜的伺服器群,Google 開發了 Borg。

Borg 為另一個計算管理系統 Mesos 提供了靈感。Mesos 目前正被 Twitter、Verizon、 Bloomberg 等公司使用。作為一個開源軟體,Mesos 使之前只有最具創新力的軟體公司才有能力涉及的領域對公眾開放。因此,任何規模的公司現在都有機會去創造改變世界的東西。

下一代的平台將能夠管理巨大的分布式數據中心和各種雲,並能將邊緣之物囊括在內。這對於自動駕駛來說同樣重要。

計算管理系統會根據需要動態分配性能,因此將提升電腦效率和利用率。


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以前,電腦的硬體比軟體更為重要。不過,今非昔比。如今,像 Borg 和 Mesos 這樣的分布式計算平台,使電腦的計算能力和應用的多樣性,相比從前都有了質的提升。

現有計算性能的最優化(無論是手機、個人電腦、伺服器,還是即將到來的自動駕駛)不僅可以提高生產率,而且還將創造出新的機會和可能,如加州大學伯克利分校,利用全球聯網電腦,共同搜尋地外文明的 SETI 項目。

想像一下利用先進的計算管理平台,可以設計出來的各種應用。想像一下一個雲無處不在的世界,一個所有設備聯網,並共同處理數據的世界,一個在任何地方都可以實現軟體無縫銜接的世界,一個所有這些技術,對任何公司都開放的世界。簡直令人興奮不已。

自動駕駛的到來將透通過硬體和軟體,改變計算通信系統的架構。這些數據管理上的進步,以及邊緣計算為人工智慧、機器人、物聯網、自動駕駛、3D 列印、奈米技術等領域的突破,奠定了基礎,並拉開了第四次工業革命的序幕。

                                                                                                                                                                                                                 

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