大数据和云计算在汽车自动驾驶技术里的作用是什么？
其实不用讲几千个字就能把这个问题回答清楚。 我们先想一想，自动驾驶中面临的最大问题是什么？这个在我之前的回答中，其实也提到过，节省大家的时间我就简单总结一下： 给不了解的人解释一下： Conner Case（极端场景）最典型的，就是特斯拉撞击大货车事件： ——这种货车到底后，白色车厢横在路面的“情景”十分少见，而特斯拉正是因为没有训练过类似的场景，导致无法识别而一头撞上了一个倒地的货车。这种情景虽然不常见，但确实是目前自动驾驶遇到的最大难题。 因为常见的场景中，工程师可以根据实际情况来优化/撰写专门的解决方案代码，但对于一些非常罕见的场景，就只能靠系统自己的判断来解决问题了，而这往往都不够可靠。 而要想尽可能的收集到Conner Case，最好的办法就是去跑足够多的里程，积累足够多的数据。 毕竟只要样本够大，很多罕见的案例也就包含其中了——这也是为什么特斯拉给车配置了影子模式，即便是Autopilot不启动的状态下，依然在不停收集数据的原因。而随着数据积累的越来越多，特斯拉也就敢于尝试纯视觉方案了。 连毫米波雷达都放弃，完全只靠图像处理的路线，特斯拉基本上走在了最前列。而在这其中足够多的数据功不可没。 云计算本质上就是把计算机挪到线上，车辆只需要传输和接收数据就好了。 这种方案的优势就是无可比拟的算力——特斯拉FSD有效算力为72TOPS（两颗芯片做同样的计算），而某和百度深度合作，采用了云计算解决方案的新势力，则宣称拥有了1000+TOPS的算力。 这种方案看上去还挺不错的，但目前很难成为主流方案，原因就是以目前的4G网络来说，基本无法承载起自动驾驶所需要的数据量。除此之外，延时（反应时间）也是一个大问题。 所以目前来讲，云计算在自动驾驶领域的，如果要谈在道路上驾驶中直接帮助车辆的决策应用，那还需要等待5G、V2X等基础设施的搭建。 但现在也确实有应用，就是特斯拉的Dojo超算： Dojo来源于日语，意思是“道场”，翻译成中文应该叫做训练场。顾名思义，这个训练场就是专门用来训练特斯拉汽车的，来自全球超100万辆特斯拉的数据将汇聚于此，通过Dojo训练深度神经网络，以此来帮助特斯拉的Autopilot不断进化，最终实现以纯视觉为基础的完全自动驾驶（FSD）。 特斯拉的Dojo项目由计算速度达每秒百万万亿次（exaFLOP）的超级计算机组成，使其成为全球最强大的计算机之一。 ——特斯拉可以通过自行研发的Dojo(道场)超级计算机芯片提供“AI训练即服务(AI Training As A Service)”，直接挑战的是全球最大云端服务商AWS(Amazon Web Services)与谷歌云(Google Cloud)，没有理由让Dojo局限于自动辅助驾驶Autopilot的运算。