【上海川源信息科技有限公司】AI算⼒助⼒⾃动驾驶

近日，上海川源信息科技有限公司发布了一份名为“【AI算力助力自动驾驶】”的行业研究报告。该报告深入探讨了自动驾驶领域中算力资源如何助力智能驾驶算法训练，分析了ADAS（高级驾驶辅助系统）研发面临的挑战、自动驾驶研发平台规划的重要因素，以及并发数据流在自动驾驶研发中的重要性。报告中还详细介绍了ADAS/自动驾驶并发数据流的图释、真实客户需求案例、参考逻辑架构和物理架构等内容，为自动驾驶技术的研发和应用提供了宝贵的参考和指导。这份报告内容丰富，涵盖了从技术挑战到实际应用案例的多个层面，对于自动驾驶领域的专业人士和研究人员来说，无疑提供了很多有价值的信息和洞见。

AI算力助力自动驾驶技术发展

自动驾驶技术是汽车行业的未来，它的发展离不开强大的AI算力支持。AI算力就像自动驾驶的大脑，处理着海量的数据，让汽车能够“看”和“思考”。上海川源信息科技有限公司发布的《AI算力助力自动驾驶》报告，深入探讨了AI算力在自动驾驶领域的应用，为我们揭开了自动驾驶背后的技术面纱。

报告指出，自动驾驶研发面临的挑战之一是数据的容量和增长需求。随着自动驾驶技术的发展，车辆每天产生的数据量惊人。例如，每辆测试车每天产生27TB的数据，10辆车就会产生270TB的数据，每月增长4.4PB的数据容量。这些数据需要在8小时内完成导入，对数据导入带宽的需求高达4GB/s。这些数据包括视频、雷达、激光、GPS、声纳等多种传感器数据，它们是自动驾驶算法训练的基础。

自动驾驶研发平台的规划需要考虑多个重要因素，包括数据的容量和增长需求、深度学习的工作负载性能需求、简单易用、价格、ADAS仿真测试和验证的性能要求、数据保存和归档策略等。这些因素共同决定了自动驾驶研发平台的性能和成本。

报告中提到的ADAS/自动驾驶并发数据流图，清晰地展示了数据从导入、富集、管理、仿真/深度学习到归档的全过程。在这个过程中，数据需要经过并发流式读、HiL/SiL测试结果、数据标注、训练数据集等环节，最终形成算法和结果。这个过程对存储和计算资源的要求极高，需要高性能的存储和强大的AI算力支持。

在自动驾驶研发平台基础架构规划中，传感器源数据速率、传感器源容量每年每车、源数据总容量每年等都是需要考虑的重要因素。例如，传感器源数据速率为TB/小时，传感器源容量每年每车为PB/年，源数据总容量每年为PB/年。这些数据的规模和增长速度对存储和计算资源提出了巨大的挑战。

报告中还提到了一些真实客户需求案例，如每辆测试车每天产生27TB/天的数据，导入需要在8小时内完成；10辆测试车辆会产生270TB的数据，数据导入带宽需求高达4GB/s；每个月增长4.4PB数据容量。这些案例充分说明了自动驾驶研发中数据量的庞大和对存储、计算资源的高要求。

在自动驾驶研发平台建设方法论中，报告提到了虚拟化/超融合架构方案、监控架构设计、运维管理架构设计、安全架构设计、数据保护/备份/容灾设计、DMS部署架构设计等多个方面。这些方法论为自动驾驶研发平台的建设提供了指导和参考。

报告中的ADAS研发平台参考架构图，展示了一个完整的自动驾驶研发平台的架构，包括远程用户、数据湖、虚拟桌面、HPC、SDN网络、R/T Stream、Big Data、Deep Learning、HPC/SiL Simulation、HiL Test Cells、ECU、SENSORS、AI云平台、备份、Data Science Workbench、超融合、Ingest Station、Data Management Service、Data Lake (Production)、Data Protection (Backup & Archive)、元数据管理、运维平台等组成部分。这个架构图为我们提供了一个清晰的自动驾驶研发平台的蓝图。

总的来说，这份报告为我们揭示了AI算力在自动驾驶领域的重要作用和应用。自动驾驶技术的发展离不开强大的AI算力支持，而AI算力的发展又需要高性能的存储和计算资源。报告中的数据和案例充分说明了这一点。随着自动驾驶技术的不断进步，AI算力将在其中发挥越来越重要的作用。

这篇文章的灵感来自于上海川源信息科技有限公司发布的《AI算力助力自动驾驶》报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告，也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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