一般来说，普通人在高度专注状态下的反应时间约为200ms。专业运动员经过训练可以将这个数字缩短到150-180ms左右。自动驾驶的反应时间必须达到20ms甚至更快。行驶在瞬息万变的街道上，每一个路口，每一个视线盲点，往往都隐藏着危险。一个合格的老司机，往往可以通过丰富的驾驶经验规避大部分风险，但对于“鬼探头”、前车毫无征兆突然刹车等突发事件，司机的反应才是避免悲剧发生的第一要素。自行车智能信息有限，极端反应明显。机器处理突发事件的反应时间比人类快很多，而现在自动驾驶正在通过自动辅助驾驶帮助人们处理这些突发事件：前方120英里有一条高速公路为了紧急避让多次变道，紧随其后的是距市区道路1cm处紧急刹车。人工智能以快速的反应保护了人们的生命财产安全，但即使有如此普遍的反应，真正实现自动无人驾驶还有很长的路要走。在驾驶的路上，人工智能的反应速度永远会比人类快很多，但在信息获取的全面性和处理方式的精准性方面，人工智能还有很长的路要走，这也是人和机器的区别。区别在哪里。如果自动驾驶汽车能够掌握整条道路的信息，从几条车道延伸到整条道路，那么它的判断无疑会更加准确。车路协同变“抬头”为“俯视”从L1-L5级别的自动驾驶，到高级驾驶辅助系统的逐步完善，一系列自动驾驶技术的突破，将单车的智能化提升到前所未有的高度，但实现全智能自动驾驶，不仅需要“智能汽车”，更需要“智能道路”。随着单车智能化发展进入瓶颈期，车路协同在5G时代的浪潮推动下重新回到大众企业的视野。车路协同是利用5G等车载网络??传感器与高精度地图紧密配合，获取相关路况信息，再通过V2X车载无线通信技术将信息传输至车载终端，大大拓展了感知自动驾驶汽车的范围。此时的智能驾驶将不仅仅是单台车对道路的智能分析，而是对整个道路信息的统筹掌控。如果说单车智能是站在司机的角度“看”路，那么车路协同就是从上帝的角度“俯视”整个街区的路况。“抬头”+“低头”逼近自动驾驶未来上限：单车智能化的安全性主要受传感器和算法的影响。不管怎样，都会有一定范围的盲点和无法识别的物体。通过车路协同，消除单车智能盲区。车路协同和单车智能这种相辅相成的关系，让智能驾驶能够实现更完整、更全面的信息获取。相应地，对路况的分析也可以做出类似于甚至高于人类的判断。两者相互赋能，携手前行，更好地推动自动驾驶落地。低头还是低头，需要在“脚踏实地”的人工智能领域不断突破，为自行车智能的极限提供强大的内生动力。实现车路协同需要通信解决方案提供商、终端服务提供商等诸多环节的共同参与。无论自动驾驶如何落地，都离不开强大的IT基础设施支撑。作为全球领先的IT解决方案和服务提供商，戴尔科技在产品类型和服务方面拥有丰富的经验。通过领先的IT基础设施解决方案，推动自动驾驶向未来稳步推进。在人工智能方面，戴尔科技与AMD合作打造了自动驾驶汽车的基础设施解决方案。该解决方案基于使用AMDEPYC处理器的PowerEdge服务器。可显着提升数据密集型工作负载的计算能力，满足人工智能训练苛刻的计算能力需求。在车路协同的实现上，5G技术带来的实时路况分析对数据的传输和存储提出了更加严苛的要求：不仅需要足够的空间容纳海量非结构化数据，还需要极低的传输速率延迟和吞吐量性能。面对这样的挑战，企业可以轻松应对DellPowerScale。DellPowerScale全闪存架构提供高速开放网络PowerSwitch，为跨边缘、核心和云端的数据传输提供极高的I/O性能，降低延迟对自动驾驶决策的影响；作为横向扩展的NAS，存储可以在单个文件系统中从TB级扩展到PB级，并支持节点无缝升级，大大提高了存储的灵活性和可扩展性，保证了足够的可用容量。自1950年代以来，人们一直对自动驾驶的未来充满期待。随着信息通讯和人工智能的不断突破，全自动无人驾驶技术将不再只存在于科幻小说中。或许自动驾驶的未来还很遥远，而在这漫长的征程中，戴尔科技也在以自身的技术优势支持企业走向未来。
