戴尔科技丰富的产品和解决方案助力无人驾驶技术早日实现人性化出行服务试点商业化。至此，国内无人出行服务已从示范运营进入商业试点新阶段。天哪，自动驾驶真的要来了吗？男司机，女司机，老司机，新司机，都可以在车上愉快的吃火锅，唱歌，打麻将，不用看六路，听八方，时刻绷着神经？但是，这是自动驾驶的最高境界，以我们现在的技术水平还达不到。对于自动驾驶，很多人还停留在汽车不需要人自己开车上路的美好想象中。其实这里的方法太多了。什么是自动驾驶？自动驾驶落地需要哪些技术？我们现在在自动驾驶方面处于什么位置？给我3分钟，小编带你快速了解！认识自动驾驶01什么是自动驾驶？自动驾驶系统通过车载传感器系统感知道路环境，根据感知得到的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，使车辆能够安全、可靠地行驶路，到达预定目的地。位置的功能。这也太教科书了吧？简单来说，驾驶曾经是人类的工作，现在部分或全部由机器来完成（驾驶）。02自动驾驶总体框架无人驾驶必须包括感知层、决策层和执行层三个方面，分别替代人的眼睛、大脑、手和脚。?感知层通过传感器（激光雷达、摄像头、毫米波雷达、高精地图等）采集驾驶员驾驶过程中涉及的驾驶信息；?决策层根据获取的信息进行计算，制定相应的控制策略；?执行层，执行接收到的控制策略，包括加速、减速、转向等。03自动驾驶六级国际上，自动驾驶分为L0到L5六个级别。等级越高，自动化程度越高。以下是这些级别的具体划分：L0是车道偏离警告，基本上只是起到提醒的作用，防止你开小车时跑偏；L1和L2可以帮助您制动和调整方向盘。盯紧他们，不然一不留神，可能会看到一家修车厂（前3级一般视为辅助驾驶，真正的自动驾驶可以拿到L3以上）；L3级可实现特定道路自动驾驶；L4基本上可以解放双手和大脑。除非情况危急，否则司机基本上不用担心驾驶问题；L5是完全自动驾驶，即使没有司机，但目前还没有一家公司能做到完美。智能驾驶核心技术01感知技术我们在开车时如何感知周围的环境？很简单，眼睛看到，耳朵听到。对于机器，我们可以用摄像头、激光雷达、红外线、超声波雷达等传感器代替人眼，实现“看”的功能。摄像头可以快速识别汽车尾灯、红绿灯、车道线、行人等，但在光线较弱时功能可能会受到限制，因此需要雷达获取更多的环境信息。各种传感器各有长处，但也有局限性。如何实现多传感器融合技术也是研究人员需要攻克的难点之一。02数据处理技术信息获取后，交给决策层（放置在车后的主控计算机）进行处理。可以快速分析数据，做出判断，为汽车规划路线；那么执行层的控制系统就可以按照指令驾驶汽车前进。在自动驾驶领域，DellTechnologies提供基础架构、技术和专业知识，帮助组织创建现代数据管道并加速ADAS开发工作流程。据统计，L3级别的ADAS系统需要50-100PB的海量数据和5000-25000核的计算资源；而在L5级别要完全实现自动驾驶，需要超过2EB的数据量和10万核的计算资源。它需要自动驾驶应用程序和服务提供商具有强大的计算能力。(1)数据存储前文提到，汽车在工作过程中会收集大量的数据，而这些数据的存储也是一项技术工作。DellTechnologies采用全球领先的分布式数据湖技术，能够在面对海量数据时提供高性能、高可用和高可靠：文件分片后分散保存到各个节点的各个硬盘，可以充分利用硬盘的性能；●集群可不间断地增删节点，在线添加一个节点仅需60秒；●冷热数据自动分层，数据扩缩容后自动再平衡，保持各节点数据平衡；●单个文件系统可用容量最高可达80PB，管理简单；●同一个文件同时支持多种访问协议，无需安装客户端插件，对应用透明。(2)数据管理数据管理是建立元数据与树状结构存储路径之间的映射。如上图所示，虽然目前的数据层级只有3层，但是我们很难通过这样的树状结构快速定位到需要的数据。在实践中，这些数据一般会根据数据使用的业务场景进行标注，从而从业务角度对数据进行定位。我们在使用数据的时候，会动态的增加、删除、修改数据标签，所以数据的维护是一个动态的过程。针对自动驾驶数据调用，戴尔科技提供先进的元数据管理平台——DMS，专为自动驾驶研发定制。DMS可以实现两类功能：1.元数据的自动导入；2、动态维护元数据与原始数据的映射关系。此外，DMS还支持数据的横向扩展，比如可以从数万条数据扩展到数十亿条数据，保证搜索结果在极短的时间内反馈给上层应用。(3)数据访问在自动驾驶的研发过程中，很多工作负载是并行运行的。他们同时访问数据湖中的元数据，在算力端根据不同的工作负载挖掘相应的数据价值。传统的方法是针对不同的工作负载创建相应的副本，但是在海量数据的情况下，这会造成数据的极大冗余，消耗大量的时间。DellTechnologies采用的多协议并行接入可以克服上述缺点。在多协议并行访问模式下，无论使用何种协议写入数据，都可以使用其他协议读取数据。无需划分数据池，无需移动数据，支持自动分层。这种方式有两个好处：●工具链选择灵活：既支持NFS协议，也支持SMB协议。●大幅节省数据迁移时间：数据一旦进入数据湖，即可通过多种协议进行访问。03AI训练技术如果说环境感知模块好比人的眼睛和耳朵，那么决策规划模块就相当于自动驾驶汽车的大脑，涉及到汽车的安全驾驶、车辆综合管理等诸多方面。车和路，而AI训练技术是决策规划模块的先决条件。在人工智能、大数据、边缘计算等技术的支持下，人们可以根据传感器收集的数据，实时监控汽车的状态和姿态，帮助决策模块做出相应的动作。那么AI在汽车行业的智能化方向上能做些什么呢？要点如下：自动驾驶（智能感知）、自动驾驶（智能决策）、数字孪生/合成数据生成、人机交互、AI可视化产线缺陷检测、设备健康管理与预测性维护、智能化仓库管理。在人工智能研发过程中，需要跨物理设备构建多级算力集群，提供算力支持。为了实现更高效的模型收敛和应用开发，GPU分布式训练往往是一种有效手段。在AIGPU分布式训练优化方面，戴尔科技进行了很多实践，并取得了显著成效。●6台DellPowerEdgeXE8545服务器和24块A100卡搭建的GPU集群，在TensorFlow分布式训练性能上可实现88%-96%的线性加速比。采用戴尔PowerEdgeR750xa+A100GPU搭建的计算集群，在MLPerfTrainingv1.1基准测试ResNet-50图像分类赛道上，2台和4台PowerEdgeR750xa分布式训练的计算性能分别是单台服务器的1.96倍和3.63倍，分别。自动驾驶是边缘计算的典型应用场景。通过NVIDIA认证的企业级边缘服务器共有51台，其中戴尔服务器31台，位居榜首。04数据安全技术汽车采集的数据必然包含地理位置等敏感信息，必须在严格合规的情况下合理使用。对此，戴尔科技采用先进的数据保护技术，全面保护车辆数据安全。◆可审计提供审计功能，对接图商监督审计系统，可以追踪用户的访问行为，确定哪些用户在什么时间对哪些文件进行了哪些操作。◆隔离支持不同项目或不同模型的数据隔离，支持多租户功能，可以安全地按租户隔离数据。◆权限设置支持基于角色的访问控制（RBAC），权限和角色的细粒度设置。◆防删除支持快照功能，可用于修复误删等逻辑错误。单个集群支持不少于20000个快照；支持WORM(writeoncereadmany)功能；它可以防止关键数据被恶意更改或删除，同时满足严格的合规性和治理要求。◆防病毒/防勒索为第三方防病毒软件提供ICAP数据安全检测接口，直接对数据进行集中病毒检测和防病毒。结合SupernaRansomwareDefender和SmartAirGap，一键实时提供勒索病毒攻击检测、停止加密和恢复数据。为了方便自动驾驶的研发，戴尔和英伟达推出了如下参考架构，已被全球众多客户使用，具有“快速、准确、经济”三大特点。随着时间的推移，自动驾驶的政策环境更加包容开放：2003年中国法律“不排斥”，2015年明确支持智能辅助驾驶发展，2016年提出重点发展“自动驾驶”的发展，2019年国务院印发的《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》提出“到2025年，高度自动驾驶汽车将在有限区域、特定场景实现商用”，“力争实现规模化经过15年的不断努力，高度自动驾驶汽车的应用。”戴尔科技凭借丰富的产品和解决方案、行业领先的技术架构以及在信息和图像分析处理方面的强大实力，正在为全球约80%的自动驾驶汽车公司提供安全可靠的基础设施平台。相信在不久的将来，无人驾驶汽车满街跑的愿景一定会实现！建立坚实的数字基础是成为数字远见者的第一步。只有全面提升企业韧性，才能行稳致远。接受下方邀请，共同打造企业“韧性”，释放数据的无限潜能。如果您想了解更多戴尔科技产品及解决方案信息，请扫描以下二维码咨询戴尔官方客服。
