自动驾驶和数据安全的关系

本篇文章给大家分享自动驾驶和数据安全的关系，以及大数据与自动驾驶对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、无人驾驶百亿蛋糕诱人还需跨越数据安全、商业模式的门槛
• 2、当前阶段,影响高阶自动驾驶落地的关键因素是什么?
• 3、自动驾驶下的海量数据,业界如何安全高效存储?
• 4、自动驾驶革命:解密端到端背后的数据、算力和AI奇迹
• 5、与ATO自动驾驶技术相比,无人驾驶技术的先进之处表现在哪些方面?_百度...
• 6、实现汽车自动驾驶技术的关键技术有哪些?

无人驾驶百亿蛋糕诱人还需跨越数据安全、商业模式的门槛

无人驾驶出租车、无人驾驶小巴、无人驾驶物流车等，今后将与无人机、无人船一起，形成超百亿级的新产品销售，并促进大湾区的公共交通行业向网络化、智能化、无人化服务方向转型升级。在2021世界智能汽车大会上，无人驾驶成为热点。专家指出，数据安全、商业模式仍是无人驾驶需要跨越的门槛。

无人驾驶汽车至今仍未揭面纱，但麦肯锡预测到2025年该领域将会有2000亿美元到9万亿美元产值，届时中国无人驾驶汽车产值空间至少也在万亿规模，潜力无限。

随着政策逐渐放开，百度、谷歌、宝马、奥迪等巨头加紧布局无人驾驶汽车，可侧重关注汽车电子相关硬件、车联网相关软件、整车等各个领域领导企业； 无人机领域，重点关注部件制造与总体设计细分领域，以及无人机解决方案提供商中非常有潜力的优质企业。

这反倒给出了一个与市场现象相悖的结论：造车门槛并不低，来吃蛋糕的人不少，但能抢上的却不多。 阿里、华为、小米、腾讯、百度等业界牛企也只是温柔地靠过来助力造车，不敢轻易“以身试法”。想要入局汽车市场的心，不难懂。但想要造车成功的手，却不是家家都有力。

当前阶段,影响高阶自动驾驶落地的关键因素是什么?

1、从数据的角度来看，影响高阶自动驾驶落地的关键因素主要有以下几点：大规模高质量的训练数据 高阶自动驾驶需要大量高质的数据支持，以训练复杂高级的机器学习算法。这些数据包括车辆行驶轨迹、路况信息、传感器数据等等。

2、业界共识是，自动驾驶的落地需要长期和理性的推进，考验企业的自我造血能力和创造用户价值的能力。2025年，尽管高阶辅助驾驶搭载率有望提升，但城市NOA的复杂性和高成本问题依旧突出。智能平权的关键在于如何实现高阶智驾的降本增效和规模化量产。

3、面向快速发展的中国智驾市场，解决方案的性能与质量、应用规模以及交付速度都是影响高阶智能辅助驾驶量产落地的重要因素。通过此次合作，地平线与伟创力将充分发挥双方在各自领域的优势，共同推动高阶智能辅助驾驶在中国市场的创新，助力实现自动驾驶技术的大规模前装量产应用与落地。

4、在我们的传统认知中，地图对于自动驾驶而言是至关重要的。早期各大车企的NOA领航辅助功能都对高精地图有强依赖属性，一旦这段道路范围内没有高精地图，那么车辆会直接退出领航辅助驾驶。“通勤模式”之所以被越来越多的车企加码，本质上是为了越过当前城市高阶辅助驾驶落地难、落地慢的困境。

5、同时，4D成像雷达可在雨、雾、雪、粉尘等极端天气保持正常稳定工作，不受强光、逆光或黑暗影响。第三张牌则是800万像素***摄像头，360°无死角感知车辆周围，关键行驶区域感知距离更远，且动静态交通要素感知内容也更为精细，与具有点云输出功能的雷达矩阵形成了协同补强。

6、简单来说，***地图是给人看的，高精地图是给自动驾驶辅助系统看的，高精地图是车辆高阶自动驾驶不可或缺的一部分，高精地图的精准程度能够直接影响自动驾驶的级别和自动驾驶的安全性。

自动驾驶下的海量数据,业界如何安全高效存储?

自动驾驶 AI 训练，承担着数据加工和转化任务，工作流程包括数据的上传，预处理，筛选，标注，清洗，训练等多个环节。这些步骤中，会涉及到对海量数据的汇聚存储，预处理（解密，抽帧，去畸变等），数据在不同存储系统间的高速流转，与第三方标注平台对接时的权限控制，以及异地多中心间的数据传输。

自动驾驶在开发过程中需要***集大量的数据，构建相应的场景数据集，进行算法训练；基于场景数据和真值可以做场景分析，并建立相应的算法评测体系；基于场景数据建立虚拟环境，并生成测试场景，极大地提高自动驾驶系统的测试验证效率。

从第一性原理来讲，自动驾驶就是一个序列到序列的映射过程，输入的是一个传感器信号序列，可能包括多个摄像头***集到的***、Lidar***集到的点云、以及GPS、IMU等各类信息，输出的是一个驾驶决策序列，例如可以是驾驶动作序列、也可以输出轨迹序列再转为操作动作。

调试、安装时间。FusionStorage智能分布式存储，基于AI重定义存储架构，致力于打造海量多样性的数据底座，帮助用户从容应对数据洪流。有了它，后续无论客户的业务如何增长、容量如何扩充，无论是数百个节点还是数千个节点，都没有扩容压力，按需扩展、弹性可变。

自动驾驶革命:解密端到端背后的数据、算力和AI奇迹

而端到端自动驾驶则更像data centric系统，通过对数据的调优来提升系统效果。 早年，由于自动驾驶积累的数据还非常少，端到端系统的效果往往比较差。

完全基于视觉的端到端自动驾驶不具备传统自动驾驶系统的“透明性”，传统自动驾驶即模块化方法，端到端自动驾驶是一体化方法，不产生中间结果，直接通过图像输入，直接输出控制信号，但这种技术路线也存在彻底黑盒，解释性差的问题。 同时，端到端模型的训练需要处理大量的数据，包括多模态视觉数据和车辆控制信号等。

端到端大模型量产上车对于小鹏汽车来说，AI智驾汽车具备三个核心特征，分别是主动学习、快速成长、千人千面。目前，小鹏汽车已经拥有感知、定位、规划、决策的核心算法研发能力，同时具备车端、云端的数据处理分析能力，可以实现基于实际数据的算法快速迭代，并通过OTA不断给用户提供更高级别的自动驾驶能力。

其核心在于通过数据投喂和训练无限度规则的AI大模型，来提高对复杂场景的理解、感知和数据决策能力。目前，小鹏汽车已经拥有感知、定位、规划、决策的核心算法研发能力，同时具备车端、云端的数据处理分析能力，可以实现基于实际数据的算法快速迭代，并通过OTA不断给用户提供更高级别的自动驾驶能力。

与ATO自动驾驶技术相比,无人驾驶技术的先进之处表现在哪些方面?_百度...

高度自动化，深度集成以行车为核心，信号与车辆、综合监控、通信等多系统深度集成，提升轨道交通运行系统的整体自动化水平。具体体现在列车上电、自检、段内行驶、正线区间行驶、车站停车及发车、端站折返、列车回段、休眠断电、洗车等全自动控制。

等同于装有自动驾驶系统（ATO），自动化程度相比上一等级有了进一步提升，由信号系统提供安全防护，控制列车运行和站台停车，但是关门和发车指令由司机下达。这也是目前大部分地铁都***用的模式；铁路领域，装备中国通号CTCS2+ATO列控系统的珠三角莞惠城际属于该级别，在全球率先实现了时速200公里自动驾驶。

自动驾驶模式（ATO，Automatic Train Operation）：在这种模式下，列车的运行完全由计算机自动控制，驾驶员只需监控列车运行情况并处理紧急情况。推荐理由：自动驾驶模式可以提高列车的运行效率和准点率，减轻驾驶员的工作负担。

实现汽车自动驾驶技术的关键技术有哪些?

自动驾驶相关的关键技术有哪些如下：机器视觉技术 机器视觉技术指的是将计算机和相机等成像设备相结合来模拟人类视觉系统的过程。在自动驾驶领域，机器视觉技术主要应用于车辆环境感知以及路面模拟。通过摄像头拍摄周围环境的实时图像，并使用计算机处理这些图像，从而让车辆能够识别道路标线、识别交通信号灯等。

数字基础设施。各个国家和地区在建设自动驾驶相关数字基础设施方面仍存在分歧。在特定条件下，4级自动驾驶车辆可能会受限于具有适当数字基础设施的区域。建设允许车辆连接基础设施通信的数字基础设施可能是重要的解决途径。

识别技术 和人类的眼睛一样，这个轮式机器人也有它自己的眼睛，用来识别周边的车辆、障碍物、行人等路上的情况。 我们眼睛的主要构成部分是眼球，通过调节晶状体的弯曲程度来改变晶状体焦距来获得实像。那自动驾驶的眼睛是由什么构成的呢？答案是传感器。包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达，还有红外线、超声波雷达等。

自动驾驶的四大关键技术是感知技术、决策技术、路径规划和运动控制。感知技术是自动驾驶的第一步，它负责收集和处理车辆周围的环境信息和车内信息，包括道路边界检测、车辆检测、行人检测等。常见的传感器技术有激光测距仪、***摄像头、车载雷达、速度和加速度传感器等。

自动驾驶的四大核心技术包括感知技术、决策技术、路径规划以及运动控制。首先是感知技术，它是自动驾驶的基础，负责***集并处理环境及车内信息。这涉及到道路边界、车辆、行人等多种目标的检测，依赖于激光测距仪、***摄像头、车载雷达等多种传感器。

包括环境感知与传感器融合、智能网络V2X、高精度地图、人机交互技术（HMI）等关键技术。以下是相关介绍：环境感知：自动驾驶的传感器系统需要收集汽车周围的信息，然后做出决策（转弯、变道、加减速）。环境感知包括车辆本身的状态、道路、行人、交通信号、交通标志、交通状况、周围车辆等等。

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