智能物联-自动驾驶焦点技能

云计较、人工智能和家产互联成为自动驾驶的焦点技能支撑。自动驾驶在快速改变汽车财富代价链和营业模式。如安在云层之上通过智能物联优化和完美自动驾驶产物和处事，成为传统汽车制造商和新兴汽车企业数字化转型营业计谋重点。

中国自动驾驶市场潜力庞大。麦肯锡猜测，在中国乘用车市场，到2040年，自动驾驶将占到搭客总里程的约66%，自动驾驶车辆的贩卖收入将达0.9万亿美元，与自动驾驶相干的移动出行所带来的市场收入将达1.1万亿美元*1。自动驾驶作为智能汽车、智能交通成长的同等偏向，已经被我国列为重点成长规模。国务院宣布的《新一代人工智能成长筹划》提出要重点成长汽车财富中的自动驾驶技能，而且要在智能交通建树和自主无人驾驶技能平台等方面实现打破。而这一历程的推进离不开云计较平台，以及云层之上大数据说明、物联网、人工智能的支撑。

• 自动驾驶的代价

自动驾驶作为构建伶俐出行处事新型财富生态的焦点要素，在进步阶梯操作率的同时，还成为了斲丧进级的新动力。跟着自动驾驶的不绝完美，还将加快汽车财富链代价重心进一步向后处事倾斜，进步基于阶梯、交通等数字化处事的营业增添空间。

斲丧进级：自动驾驶技能的应用，让驾驶员可以或许从随时存眷和调解汽车行驶状态的情形离开出来，通过人工智能，办公、娱乐、糊口等成为驾乘职员在汽车出行中的新选择，人们从传统的斲丧转变为智能斲丧，实现了斲丧体验的全面进级。

进步阶梯操作率：在都市交通中，因为车辆增添速率宏大于阶梯增添速率，再加上不良行驶风俗，譬喻抢红灯、插队、路边乱停车等，使得阶梯拥堵成为都市交通打点的一浩劫题。自动驾驶与智能交通打点的协同行使，可以或许通过对路况变革的感知，自动调理车辆驾驶状态，更好地打点交通流量，从而有用开释阶梯资源，加强阶梯通行手段，缓解拥堵，进步阶梯操作率。

低落碳排放：自动驾驶技能成熟后，共享出行将成为都市交通的首要模式。届时，满意现有出行需求的汽车保有量将明显降落。按照密歇根大学的测算，一辆自动驾驶共享汽车(Shared Autonomous Car)可以代替9.34辆传统汽车*2。这不只意味着车辆操作率的进步，同时车辆总量的镌汰将大幅低落碳排放，实现社会成长低碳化。

• 我国自动驾驶成长三阶段

我国自动驾驶的成长过程可以分为三个阶段*3：

来历：麦肯锡，How china will help fuel the evolution in autonomous vehicles

第一阶段，~2023：在这一阶段，自动驾驶技能已经筹备停当，但受限于我国伟大的交通情形，譬喻高度伟大的标识、交通讯号灯和阶梯符号尚未完全尺度化，以及驾驶员不良风俗驾驶等，导致自动驾驶的起源行使，更多的在具有更少交通流量且驾驶要求更为简朴的郊区举办，且驾驶速率只能维持在60km/小时以下的低速。

第二阶段，~2027：到2027年，自动驾驶技能不绝成长，已包办理了都市和郊区驾驶的大部门所需前提，开始获得大局限的贸易化回收。但自动驾驶还需办理坏气候带来的信号不佳，以及村子奇异的交通伟大性以及阶梯标识不同一的题目。

第三阶段，~2032：“移动即处事”(MaaS)在中国市场的快速增添，带来对自动驾驶出行的凶猛需求。在这一阶段，跟着自动驾驶技能的日益成熟和本钱的慢慢低落，自动驾驶将在都市、郊区和农村获得全面回收。

从技能角度而言，自动驾驶的进程涉及浩瀚技能，个中感知、智能引擎和呆板进修这三点很是要害。

感知：在家产互联网下，通过传感器、通讯装备以及毗连装备的数字化技能来感知多车型、多场景车辆数据，通过传感大都据交互，边沿端及时处理赏罚，实现及时、靠得住的体系相应和感知。

智能引擎：在云层之上，团结大数据和人工智能，对网络的车辆海量数据举办及时处理赏罚，并作出智能决定，是实现自动驾驶的要害。这就必要自动驾驶体系具有高速靠得住的计较手段，可以或许通过智能大数据说明，对车辆行驶做出响应决定。

深度进修：自动驾驶进程中，必要对基于汽车行驶的数据、机能评价举办智能判定、诊断和维护，这就对深度进修提出了要求，必要先辈的深度进修框架，通过呆板进构筑模按照数据举办实习和改造。

• AWS加快自动驾驶

环球先辈的传统汽车制造商Rolls-Royce、BMW、Volvo、Toyota、Remault、福特、德国奥迪和新兴出行处事商如Lyft都是基于AWS ，以及云层之上的物联网、大数据和人工智能，满意车联网和自动驾驶的开拓和陈设需求。基于云平台机动、富厚的计较资源，在运用大数据技能和先辈的人工智能算法基本上，AWS自动驾驶体系分为车、云(平台)两层，通过车云协同，AWS一整套处事可助力自动驾驶的开拓和陈设。

AWS 具备及用户所需的存储，支持海量数据存储。AWS Snowball Edge Storage Optimized 提供了 100 TB 的容量和 24个 vCPU，满意当地存储和大型数据传输需求。

Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) P3 实例提供机动且强盛的高机能计较手段，可以实现高达 1 petaflop 的殽杂精度机能，明显加速呆板进修和高机能计较应用措施的速率。且Amazon EC2 P3 实例支持全部主流呆板进修框架，包罗Apache MXNet、TensorFlow 和 PyTorch 等。

Amazon SageMaker 呆板进修托管处事，可以或许让自动驾驶研发职员快速构建、实习和陈设呆板进修模子，在镌汰研发事变量的同时低落本钱，收缩产物面世周期。

AWS IoT Greengrass 提供边沿计较及呆板进修推理成果，可以及时处理赏罚车辆中的当地法则和变乱，同时尽也许低落向云传输数据的本钱。

下面我们通过两个现实案例看看AWS 怎样助力自动驾驶。

• 丰田研究所操作AWS深度进修加速自动驾驶速率

（编辑：河北网）

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