大数据和云计算在汽车自动驾驶技术里的作用是什么？
大数据处理在汽车行业中的应用实例目前主要集中在基于大数据的AI图像识别深度学习以及大数据在汽车数字孪生模型中的应用。今天让我们详细聊聊大数据的汽车自动驾驶技术里的应用是怎么回事吧。 基于大数据的AI图像识别深度学习 ↑谷歌大脑Google Brain技术 谷歌提出的AI First人工智能为先战略已在图像识别、机器翻译等多个领域获得进展。谷歌一步一步进行了各种传感器的集成并创造了特有的量产版无人驾驶汽车。而另一方面，软件算法方面谷歌领导了相关深度学习Deep Learning和谷歌大脑Google Brain技术开发，进行了大量的基础研究。因此谷歌在无人驾驶汽车领域可谓不管硬件还是软件，各方面都亲力亲为。谷歌大脑项目中通过大数据训练AI图像识别深度学习，从而检测到的人脸、人体和猫。 ↑摄像头采集图像进行分层学习 特斯拉等车厂则率先实施人工智能的驾驶辅助系统。其中人工智能的核心技术为深度学习Deep Neural Networks （DNN）。通过对摄像头采集图像进行分层学习，从图像中可以抽取相应的目标位置，路线规划。从而通过深度学习，规划出的路径不再完全依靠车道线，而是基于对于前方目标辨认标识出的安全空间。 大数据在汽车数字孪生模型中的应用 ↑数字孪生的航空发展背景 数字孪生“Digital Twin”概念最早出现在航空航天领域并得到大力推广。NASA在2010年提出数字孪生，并定义为“集成了多物理量、多尺度、多概率的系统或飞行器仿真过程”。此后数字孪生在飞行器健康管理中广泛应用，进而在机身设计与维修、飞行器能力评估、故障预测等方面发挥越来越重要的作用。 数字孪生是充分利用物理模型和基于运行历史的大数据，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。 ↑数字孪生在电力系统的应用 数字孪生技术起源于航空航天领域，随着它的逐渐成熟得到越来越广泛的传播。先进数字孪生还被应用于电力、船舶、农业、建筑、制造和城市管理等领域中。得益于与互联技术、大数据、云计算和人工智能等新技术的结合，数字孪生技术演进的更准确更灵活，从而成为了行业热点而饱受重视。 ↑数字孪生在自动化电机状态监控中的应用 现代数字孪生技术经过不断完善后具备如下特点和优势。 高度准确：数字孪生的数字虚拟模型与物理实体高度接近。 实时性：数字孪生中物理对象与数字空间能够实时连接动态交互。 可扩展性：数字孪生能够针对多尺度、多层级的模型内容进行扩展。 ↑数字孪生在元宇宙技术中的应用 数字孪生技术与传统仿真技术的不同 传统仿真技术基于数字模型对特定条件进行数学求解，它已经在声音仿真、发动机仿真和航空空气动力仿真等方面得到广泛应用。而数字孪生需要包括仿真、实测、数据分析在内的手段对物理实体状态进行感知、诊断和预测。它比较传统仿真具有实时性能够实时连接物理世界，并且具备分析优化功能。 ↑数字孪生在汽车自动驾驶技术中的应用 数字孪生在汽车技术中设计和制造及使用方面得到了广泛应用。而目前大为火热的元宇宙概念是一个极致开放、复杂、巨大的系统,涵盖整个网络空间以及众多硬件设备和现实条件,由多类型建设者共同构建的超大型数字应用生态。数字孪生和元宇宙技术的融合将大幅加速汽车自动驾驶技术的发展。 ↑英伟达Omniverse元宇宙平台助力汽车自动驾驶仿真 以英伟达在GTC2021开发者会议上公布的Omniverse元宇宙平台为例，它将成为元宇宙世界突破“仿真”问题的重要技术。数字孪生成为元宇宙世界的一项重要内容，作用是将现实物体仿真制作为数字化资产。例如，汽车、道路均可复制自己的“数字孪生”，建立起复杂接近实际的元宇宙，助力汽车自动驾驶的仿真和高效AI训练。 ↑英伟达Omniverse建立自动驾驶传感器材料库 具体来说英伟达Omniverse能够依托数字孪生技术建立核心自动驾驶传感器如激光雷达或毫米波雷达的材料库，或者说将道路上的车辆或设施抽象成复杂的数字化结构，便于自动驾驶AI识别技术的快速迭代提高识别率。 综上所述，大数据处理已经通过不同方式在汽车行业得到了落地实用，相信大数据处理会快速推进汽车行业的数字化发展，智能汽车将不断革新带来全新驾乘体验。 