การวิเคราะห์ยานยนต์: เปิดศักราชใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง

รถยนต์ไร้คนขับกำลังเป็นที่นิยมในขณะนี้ ความรู้สึกไม่หนักใจขณะขับรถหรือจดจ่อกับทิศทางมากเกินไปทำให้พื้นที่ในรถยนต์ขับเคลื่อนด้วยตัวเองมีมากขึ้น

แม้ว่าผลลัพธ์ของประสบการณ์การขับขี่คือความพึงพอใจ แต่วิธีที่ยานพาหนะไปถึงระดับนั้นเป็นสิ่งที่ซับซ้อน ต้องใช้สติปัญญาจำนวนมากเพื่อให้รถสามารถขับได้ด้วยตัวเองในขณะที่คอยติดตามความเร็ว หลบเลี่ยงการจราจร และแจ้งความต้องการของมนุษย์เกี่ยวกับยานพาหนะ ความฉลาดที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีและเครื่องจักรหลายชิ้นมารวมกัน

การบรรลุระดับของระบบอัตโนมัติและความฉลาดตามเวลานั้นต้องการการเข้าถึงและแปลชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลไปสู่การปฏิบัติและข้อมูลเชิงลึก จึงเป็นการปูทางไปสู่ข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมยานยนต์

ในบทความนี้ เราจะเจาะลึกถึงที่มาและบทบาทของโซลูชันการวิเคราะห์ยานยนต์ ซึ่งนอกเหนือไปจากการสร้างประสบการณ์การขับขี่ด้วยตนเองที่ราบรื่นและเป็นอิสระ แต่ก่อนที่เราจะลงลึกถึงบทบาทของข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการขับขี่อัตโนมัติ ให้เราตอบคำถามสองสามข้อที่คุณจะได้รับถามเมื่อต้องให้รายละเอียดเกี่ยวกับการมีส่วนร่วมของเทคโนโลยีในอวกาศก่อน

• รถยนต์ไร้คนขับสร้างข้อมูลจำนวนเท่าใด

มีการประมาณว่ารถยนต์ไร้คนขับสร้างข้อมูลมากกว่า 4,000 GB ทุกวัน โดยแบ่งออกเป็นส่วนต่างๆ เช่น -

• กล้อง – 20-40 KB ต่อวินาที
• เรดาร์ – 10-100 KB ต่อวินาที
• โซนาร์ – 10-100 KB ต่อวินาที
• GPS – 50 KB ต่อวินาที
• LIDAR – 10-70 KB ต่อวินาที
• ยานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติไร้คนขับในปัจจุบันมีจริงหรือไม่?

ในสถานะปัจจุบัน การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมยานยนต์มีส่วนร่วมอย่างสมบูรณ์ในการขับเคลื่อนระบบอัตโนมัติจนถึงระดับ 2 เท่านั้น รถยนต์ส่วนใหญ่ที่ทำงานในพื้นที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองจะทำงานในลักษณะที่ยานพาหนะทำการเร่งความเร็วและบังคับเลี้ยวในขณะที่มนุษย์ตรวจสอบงานทั้งหมดและเข้าควบคุมเมื่อใดก็ตามที่เห็นว่าจำเป็น

จะมีรถยนต์ไร้คนขับมากกว่า 30 ล้านคันบนท้องถนนภายในปี 2583

เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลยานยนต์

ข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้ของเครื่องในการขับขี่อัตโนมัติทำงานบนเซ็นเซอร์ที่สร้างขึ้นในรถยนต์ ข้อมูลที่มาจากเซ็นเซอร์หลายตัวในรถยนต์ได้รับการประมวลผลและวิเคราะห์ในระดับไมโครวินาที ทำให้ไม่เพียงแค่สามารถเคลื่อนที่ได้อย่างปลอดภัยจากจุด A ไปยังจุด B แต่ยังส่งผ่านข้อมูลเกี่ยวกับสภาพถนน สื่อสารกับรถคันอื่น และแจ้งให้เจ้าของทราบเกี่ยวกับ ปัญหายานพาหนะ

นอกจากเซ็นเซอร์เหล่านี้แล้ว ยังมีส่วนประกอบสำคัญอีกประการหนึ่งในโดเมนการขับขี่อัตโนมัติ นั่นคือซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลยานยนต์ที่ช่วยจัดเก็บและวิเคราะห์ชุดข้อมูล ซอฟต์แวร์ที่เชื่อมต่อกับเครือข่ายจะส่งข้อมูลจากเซ็นเซอร์ไปยังระบบคลาวด์ในลักษณะที่เวลาในการตอบสนองต่อเงื่อนไขเหล่านั้นจะเกิดขึ้นทันที โดยเฉพาะอย่างยิ่งหลังจากการเปิดตัว 5G ในรถยนต์

รถยนต์ไร้คนขับควรมีเซ็นเซอร์ โซลูชันการวิเคราะห์ยานยนต์ และการเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ ต่อไป รถควรรู้ตำแหน่งของตน ซึ่งใช้ GPS ข้อมูลที่มาจากเซ็นเซอร์ภายใน เช่น เข็มทิศและมาตรวัดความเร็ว ร่วมกันกำหนดทิศทางและความเร็ว

เมื่อยานพาหนะรู้ตำแหน่งของมันแล้ว ก็จะรู้ได้ง่ายว่ามีอะไรอยู่รอบๆ ด้วยการใช้ลิดาร์และเรดาร์เพื่อระบุตำแหน่งตัวเองภายในแผนที่นี้ ในที่นี้จะพิจารณาองค์ประกอบต่างๆ เช่น เครื่องหมาย ป้าย และสิ่งกีดขวางอื่นๆ

การใช้ข้อมูลที่รวบรวมได้ รถไร้คนขับจะสร้างกลยุทธ์สำหรับสถานการณ์ต่างๆ ที่อาจเกิดขึ้นบนท้องถนน นอกจากนี้ การแบ่งปันข้อมูลระหว่างยานพาหนะที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองยังช่วยในการหลีกเลี่ยงการจราจรติดขัด ตอบสนองต่อสถานการณ์ฉุกเฉิน และคำนึงถึงสภาพอากาศด้วย

โดยสรุปแล้ว บิ๊กดาต้าในอุตสาหกรรมยานยนต์สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้ดังต่อไปนี้ –

• ดูและสัมผัส – รับข้อมูล; วางแผนและตอบสนองบนพื้นฐานของข้อมูลที่รวบรวมได้
• ทำแผนที่สภาพแวดล้อมโดยละเอียด
• ระบุความเร็ว ช่วง และระยะทางผ่านไลดาร์และกล้อง
• สื่อสารกับรถคันอื่นเพื่อแบ่งปันข้อมูล

ตอนนี้เราได้พิจารณาถึงแกนหลักของการวิเคราะห์ในอุตสาหกรรมยานยนต์แล้ว ให้เราพิจารณาบทบาทของข้อมูลขนาดใหญ่ในยานยนต์อัตโนมัติผ่านกรณีการใช้งาน

บทบาทของการวิเคราะห์ข้อมูลในอุตสาหกรรมยานยนต์

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมยานยนต์ได้เติบโตขึ้นในระดับที่ไม่สามารถจินตนาการได้ ตั้งแต่การให้พลังงานแก่รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเองไปจนถึงการสร้างระบบจราจรอัจฉริยะ AI ในรูปแบบต่างๆ ได้เปลี่ยนวิธีที่เราเดินทางและโต้ตอบกับยานพาหนะ ขณะนี้ แม้ว่าบทบาทของบิ๊กดาต้าในยานยนต์ไร้คนขับสามารถเห็นได้จากการผลิต การตั้งราคา และประสบการณ์ของลูกค้า สำหรับบทความนี้ เราจะพิจารณาถึงการมีส่วนร่วมของการขับขี่อัตโนมัติผ่านการวิเคราะห์ข้อมูล

ความรู้สึกและการรับรู้

รถยนต์ไร้คนขับใช้เซ็นเซอร์หลายตัว เช่น เรดาร์ ลิดาร์ กล้อง ฯลฯ เพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสภาพแวดล้อม จากนั้นข้อมูลจะได้รับการประมวลผลและวิเคราะห์ผ่านอัลกอริธึมข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับสร้างแผนที่สภาพแวดล้อมโดยละเอียดเพื่อระบุวัตถุต่างๆ เช่น สัญญาณไฟจราจร ยานพาหนะอื่นๆ และป้ายจราจร

การตัดสินใจ

รถยนต์ไร้คนขับใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในอุตสาหกรรมยานยนต์เพื่อทำการตัดสินใจแบบเรียลไทม์บนพื้นฐานของข้อมูลที่รวบรวมจากเซ็นเซอร์ในรถยนต์ ตัวอย่างเช่น หากรถตรวจพบว่ารถอีกคันเข้ามาใกล้เกินไป รถจะใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเลือกแนวทางการดำเนินการที่ดีที่สุด ไม่ว่าจะเป็นการชะลอความเร็วหรือหยุดรถ

การสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย

อุตสาหกรรมนี้ใช้บิ๊กดาต้าและแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อทำนายพฤติกรรมของผู้อื่นในการขับขี่อัตโนมัติ การผสมผสานเทคโนโลยีช่วยให้รถสามารถคาดการณ์การเคลื่อนไหวและปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับรถได้ จากนั้นจึงดำเนินการอย่างทันท่วงทีเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาดังกล่าว

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

กรณีการใช้งานอื่นของการวิเคราะห์ข้อมูลในอุตสาหกรรมยานยนต์สามารถเห็นได้ในรถยนต์ที่ติดตั้งเทคโนโลยีการจดจำเสียง ซึ่งช่วยให้ผู้โดยสารสามารถสื่อสารกับรถยนต์ผ่านภาษาธรรมชาติได้ เทคโนโลยีดังกล่าวช่วยให้รถเข้าใจและตอบสนองต่อคำสั่งที่ผู้ใช้พูด

เหตุผลที่อยู่เบื้องหลังการเพิ่มขึ้นของการใช้งานข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมยานยนต์นั้นชัดเจน แต่ในขณะเดียวกัน เราไม่สามารถปฏิเสธข้อเท็จจริงที่ว่าโซลูชันการวิเคราะห์ยานยนต์ไม่ได้รวมอยู่ในระดับที่ 2 ให้เรามาดูความท้าทายบางอย่างที่จำเป็นต้องมีโซลูชันทั่วทั้งอุตสาหกรรม

ความท้าทายของการขับขี่อัตโนมัติผ่านการวิเคราะห์ข้อมูล

ความคาดหวังจากบิ๊กดาต้าในอุตสาหกรรมยานยนต์กำลังเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่ออุตสาหกรรมยานยนต์กำลังวางแผนที่จะสร้างกระแสหลักระดับ 4 และ 5 ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า อย่างไรก็ตาม มีภาวะแทรกซ้อนหลายอย่างที่ยังไม่ได้รับการแก้ไข ให้เรามองเข้าไปในพวกเขา

1. ชุดข้อมูลที่หลากหลาย – เพื่อให้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในอุตสาหกรรมยานยนต์ทำงานได้ การผสมผสานระหว่างชุดข้อมูลที่มีการควบคุมและไม่ได้รับการดูแลควรมีความเหมาะสมและซ้ำกัน อย่างไรก็ตาม เมื่อขับรถ มีหลายกรณีที่อุบัติเหตุเกิดขึ้นเพราะไม่ใช่ความผิดของใคร นอกจากนี้ เหตุการณ์มากมายที่หาได้ยากมากในธรรมชาติ ดังนั้นความท้าทายคือการสร้างรูปแบบจากหลายๆ เหตุการณ์ที่แยกจากกันเหล่านี้
2. การจัดเก็บข้อมูล – รายงานล่าสุดโดย Western Digital พบว่าความจุในการจัดเก็บข้อมูลต่อยานพาหนะหนึ่งคันอาจสูงถึง 11 เทราไบต์ภายในปี 2573 เพื่อรองรับข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้ จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่ธุรกิจจะต้องนำการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลจากระบบคลาวด์ไปยังยานพาหนะผ่าน การส่งสัญญาณดาวเทียม
3. ความกังวลด้านความปลอดภัย – เนื่องจากยานยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะรวบรวมข้อมูลจากสาธารณะโดยที่ความคาดหวังจากความเป็นส่วนตัวมีจำกัด ผู้ใช้จึงมีโอกาสน้อยที่จะควบคุมข้อมูลของตน เนื่องจากผู้ใช้จะไม่สามารถยกเลิกการรวบรวมข้อมูลได้

เนื่องจากความท้าทายระดับอุตสาหกรรมเหล่านี้ในการนำข้อมูลขนาดใหญ่มาใช้สำหรับการขับขี่อัตโนมัติ ความคาดหวังของตลาดคือพื้นที่ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองจะเติบโตเต็มที่ในระดับ 2 ก่อนที่งานสำรวจจะเริ่มต้นในระดับ 3 ขึ้นไป

ณ ปัจจุบันนี้ มีความต้องการบริการวิเคราะห์ข้อมูลยานยนต์ที่จะช่วยให้ยานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติด้วยแผนงานนี้ ที่ Appinventiv เราเชี่ยวชาญในการทำงานกับโซลูชันการวิเคราะห์ยานยนต์ที่เป็นเลิศในการรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลและกำหนดเส้นทางไปยังระบบที่ต้องการ ยิ่งไปกว่านั้น ผู้ให้ บริการโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูล ของเรายังรวบรวมและเพิ่มคุณค่าให้กับข้อมูลจำนวนมหาศาลด้วยการจัดระเบียบข้อมูลเหล่านั้นให้อยู่ในรูปแบบที่แยกย่อยได้สำหรับรถที่จะใช้

คำถามที่พบบ่อย

ถาม: ข้อมูลขนาดใหญ่ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ยานยนต์อย่างไร

A. บทบาทของข้อมูลขนาดใหญ่ในการวิเคราะห์ข้อมูลยานยนต์สามารถเห็นได้ในหลายแง่มุม ตั้งแต่การสร้างประสบการณ์การขับขี่ด้วยตนเองแบบออร์แกนิกไปจนถึงการออกแบบยานพาหนะที่พร้อมสำหรับอนาคต และการกำหนดช่วงราคา เทคโนโลยีกำลังกลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างรวดเร็วสำหรับการดำรงอยู่ของอวกาศ

ถาม ประโยชน์ของข้อมูลสำหรับประสบการณ์การขับขี่อัตโนมัติที่เชื่อถือได้คืออะไร

A. ประโยชน์ของการวิเคราะห์ยานยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลสามารถเห็นได้จากการสัมผัสและการรับรู้ที่ดีขึ้น การตัดสินใจที่รวดเร็วขึ้น การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ถาม อะไรคือความท้าทายในการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการขับขี่อัตโนมัติ

ตอบ: ข้อจำกัดที่เกี่ยวข้องกับการนำการวิเคราะห์ขั้นสูงไปใช้ในอุตสาหกรรมยานยนต์มีสาเหตุหลักมาจากความท้าทายระดับอุตสาหกรรม เช่น การมีอยู่ของเหตุการณ์ที่แยกจากกันหลายเหตุการณ์ ความกังวลด้านความปลอดภัย และไม่มีกลไกการจัดเก็บข้อมูลที่สามารถจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลขนาดเทราไบต์