自动汽车占据了我们的想象力在相当一段时间内——认为蝙蝠车或赫比,标志性的大众甲壳虫有它自己的头脑。虽然能够选择一个车辆的性格像我们一样它的颜色可能还是在遥远的未来,无人驾驶汽车是接近现实。大众、本田、福特、马自达和现代的一些制造商证明2020年国际消费电子展自主驾驶和连接服务创新。许多这样的公司,以及其他大厂商如通用汽车、丰田、戴姆勒等人声称他们将拥有真正的无人驾驶汽车在路上今年年底和2030年之间的某个时候。[我]
而闪亮的人工智能(AI)等技术的进步,5 g和物联网(物联网)正在向连接车辆进入高速比赛,数据管理的主题通常似乎失踪的故事。,如果英特尔的预测是正确的,自主车将产生大约4 TB (TB)的数据在开车一个半小时[我],那么如何管理这些数据的实用性需要解决宜早不宜迟。
而闪亮的人工智能(AI)等技术的进步,5 g和物联网(物联网)正在向连接车辆进入高速比赛,数据管理的主题通常似乎失踪的故事
高级驾驶员辅助系统数据猪
高级驾驶员辅助系统(ADAS)自主汽车发展不可分割的一部分。依靠来自多个数据源的输入包括传感器、摄像头、计算机视觉,ADAS可以是被动的(如车道偏离警告)或活动(如没有司机干预自动紧急制动)。了解更多关于ADAS,注册按比例增长的360°欧洲高级驾驶员辅助系统。
无论级别公司ADAS的研究和开发,处理数据是一个核心的挑战,今天应该在地图上。当前测试驱动器每天生成20 TB的数据,可能100结核/天更先进的传感器集。上传的数据量使用传统工具的范围可以从一个星期为一个月的车。此外,建设和完善核心AI模型来分析所有数据要求高性能计算权力在一个位置高速、安全访问的首选云提供者,私人数据中心,数据来源和数据经纪人。
为应对这些挑战,有两个关键考虑企业需要记住他们的IT基础架构:
- 大量数据摄入需要高带宽,低延迟连接:遇到的最大挑战Elektrobit(EB),全球汽车行业,联系软件供应商是如何安全地存储,传输和处理每天产生的大量数据测试车。“数字数据库里”概念证明(POC)的实现验证中心®(SVC Equinix的解决方案®)在法兰克福(FR4) Equinix的国际业务交换™(IBX®)上传工具,测试
数据从30汽车收集~ 19结核病一天微软Azure。测试使用各种̶公共互联网连接速度和方法(1 Gbps)直接连接(1 - 10 Gbps)和Equinix的云交换织物™(10 Gbps)。
不包括数据验证,上传速度通过连成一片云织物™上传时间从85天减少到只有12个小时和在互联网上。除了更快的上传和处理时间,加快开发过程,允许eb的数据通过团队协作管理更好,现在发现他们的工作流程简化。与连成一片织物™访问云边缘,tb以上的数据可以从EB管道在一夜之间,使测试数据处理和使用Elektrobit更快的客户。
- 成功的人工智能模型建立需要大数据+高性能计算:人工智能模型只是一样好用于构建他们的数据。原型,测试和完善人工智能模型更加迅速,科学家需要访问大量数据集来自多个来源的数据包括传感器、摄像头和其他优势来源,使邻近数据集的计算资源至关重要。人工智能基础设施平台Equinix的®提供了最好的两个世界——与高速高性能计算资源的访问,安全的连接到多个云,私有数据中心和数据代理。与人工智能作为一个服务平台提供Equinix的试驾,英伟达,NetApp和核心科学,企业可以加速ADAS发展:
- 简单的人工智能作为服务的消费数据科学家。
- 高性能计算、网络和存储技术优化运行所有主要的人工智能软件框架。
- 高速,安全互联系统和数据源在公共云、私有数据中心和边缘的位置。
物联网等新兴技术,5 g和AI使无数的新用例包括自动汽车,智能城市,增强现实等等。但随着竞争构建和测试原型加速,支持IT体系结构的长期影响可能被忽略。五年后,无人驾驶汽车很可能收集10 - 100 x今天收集的数据。
通过这一障碍需要一个分布式、可扩展的IT基础设施能够支持快速数据收集,摄入和分析。全球私人连接密度生态系统提供商和企业/合作伙伴还支持快速、安全的数据交换、见解和AI模型加速ADAS创新整个行业。
下载IDC Infobite想要了解更多关于汽车行业的机遇和挑战。
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人工智能基础设施平台Equinix®提供了两全其美——访问与高速、高性能计算资源安全的连接到多个云,私有数据中心和数据代理。
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