大数据和云计算在汽车自动驾驶技术里的作用是什么？
在说大数据和云计算之前我想先谈谈数据在汽车自动驾驶开发中的作用。 举个最简单的栗子，学生时代，我们需要做大量大量的试卷来提升和检验自己，往往呢，对的题目过了就完事了，但错题我们都需要拿回来仔细分析，最后再验证一遍。另外，评价不同人或者不同阶段学习的好与坏，我们也一般通过多次考试的得分来进行一个客观的评价。 对于自动驾驶也一样，开发干的事情就是培养自动驾驶或者辅助驾驶这个小屁孩的驾驶技术，数据就是每一次考试的记录，对于表现不佳的场景（错题）我们需要仔细的分析原因，是参数没调整好，还是逻辑不够合理，还是设计缺陷。通过分析数据改进软件从而提升系统的能力。 数据另外的作用就是检验我们每一版软件性能的优劣，通过关键的KPI（得分）我们对软件的稳定性、体验、性能会做一个综合的得分，从而进行针对的优化，最终保证每一版发布的软件都是一次综合的升级，而不是“退步”。 那么回过头来，我们再来看看大数据的作用，大数据嘛，顾名思义，就是数量极其巨大的数据，大到我们工程师已经没法人工的一个个场景去复核，需要通过一定的规则或者神经网络对数据进行筛选处理，系统可以帮助工程师自动分析和处理数据，只有遇到无法解决或者严重的问题才需要人工来分析和调整。并且随着这套处理机制的升级，甚至在未来可以做到自动分析数据并调整软件，并进行虚拟的验证，最终达成数据驱动的效果。在感知方面，有些公司已经做到利用行驶的数据来训练感知的算法，提高感知系统的能力。 有了大数据以后，云计算的概念就应运而生。对于大数据来说，单一的服务器是处理不完的。那么云计算就可以使用服务器集群甚至闲置的资源来进行计算（有种挖矿的感觉了），最终FOTA到单车，从而完成完整的数据驱动。 我是小方有点小方，自动驾驶爱好者，某主机厂路径规划与控制工程师，非大数据、云计算专业人士，以上内容纯属个人主观看法，如有偏颇，还请多多谅解。