大数据和云计算在汽车自动驾驶技术里的作用是什么？
已经有很多大佬聊了大数据，就简单的说一点云计算吧，各位轻拍。 云计算：一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式。 一般来说，云计算系统由云平台、云存储、云终端、云安全四个基本部分组成。云计算的优势就是摆脱了用户端对软硬件的限制，主要通过云端专业服务来解决以往需要用户自己解决的问题。形象的比喻就是，你打开水龙头就可以用水了，并不需要你去准备一套过滤水设备，你要做的就是付水费而已。 首先是强大，由于云端的专业服务能力往往非常强大，无论是计算资源还是存储资源都远超本地单机，通过云计算的方式，只要有网络的地方，我们就可以接入这些强大的资源，实现以往单机所不可能实现的能力。 其次是方便，随着5G时代的不断扩展，只要有网络的地方，都可以随时接入云端，其方便程度几乎和手机上网一样便捷，大大提高了高能里计算和存储服务的覆盖范围。 最后是灵活，由于云端的冗余能力是非常大的，我们完全可以按照我们的需求来购买服务，比如现在这段时间我们的业务非常多，我们就多购买一点资源，等到业务高峰过掉以后，我们可以减少一部分算力购买。而在没有云的情况下，我们的软硬件就必须为峰值做好准备，从而导致更多的时候是一种资源浪费。 在汽车的领域，随着智能汽车的推进，云计算和智能汽车的合作应该是越来越多，这里有个鲜明的例子就是威马汽车与百度Apollo合作，并在威马W6上率先搭载二者共同研发的全球首个量产的“云端智能无人驾驶泊车系统”。 这是一个很有意思的系统，大家都知道无人驾驶的基本原理，就是车辆感知设备（雷达、摄像头）去发现周边的各种障碍，然后车辆大脑（计算芯片）进行计算，再把决策告诉车辆身体（控制单元）去加速，减速，转向灯。其中比较重要的一块的就是计算芯片的计算能力，比如特斯拉的FSD目前就拥有144tops的算力，但这样就给车辆的成本带来的比较大的负担，毕竟单车策略会把每台车都做成一个超算平台。 而威马和百度的思路就是，单车不用太强的算力，只要有能力把问题交到总部这里来就行了，总部帮你处理好之后，你就执行就可以了。举个例子，威马W6的自动泊车中，第一次学习的时候，车辆就自动把学习时候的线路上传到云端，云端默默记录下来，等到第二次车辆自己开的时候，云端就把数据给到车辆，让车辆照着上次的线路来开，而这个解析线路决定策略等绝大多数的计算是在云端完成，并不依赖威马单车。 简单的说，威马建立了一个超强的司令部，无论什么车发现了什么问题，都报告给司令部，然后按照司令部的决定来执行。而特斯拉是把每个部队都搞的厉害一点，有什么问题尽量自己解决，共同性的问题，司令部才统一解决。 无疑，通过云计算可以实现更低的门槛和理论上资源的更合理应用，比如并不是每个车都在始终使用这些算力。但是在实际操作过程中，云计算也收到网络等各种因素的限制，面对汽车这样的和安全高度相关的产品，如何进一步优化云计算在汽车上的使用，应该是走向自动驾驶中的必然之路。 我是大包子狸，智能科技控和新能源汽车爱好者; 已经陆续免费推荐超过100+朋友选择适合他们的新能源车; 我会持续更新各种新能源车的体验，以及相关知识、股票等经历的分享; 有任何新能源汽车的问题欢迎交流，星辰大海，一起遇见! 