汽车分析：开创自动驾驶新时代

自动驾驶汽车现在非常流行。 驾驶时不会感到不知所措或过度关注方向的感觉使得自动驾驶汽车的空间蓬勃发展。

虽然驾驶体验的结果是满意的，但车辆达到这一阶段的方式是复杂的。 汽车需要大量的智能才能自动驾驶，同时跟踪速度、躲避交通并向人类通报车辆的需求。 一种涉及多种技术和机械部件的智能。

实现自动化和时间敏感的智能水平需要访问大量数据并将其转化为行动和见解，从而为汽车行业的大数据铺平道路。

在本文中，我们将深入探讨汽车分析解决方案的起源和作用，它不仅仅是让自动驾驶体验变得顺畅和自主。 但在我们深入探讨大数据在自动驾驶中的作用之前，让我们首先回答一些当您必须详细介绍该技术在太空中的应用时会被问到的问题。

• 自动驾驶汽车会产生多少数据？

据估计，自动驾驶汽车每天会生成超过 4,000 GB 的数据，分为不同的部分，例如：

• 相机 – 每秒 20-40 KB
• 雷达 – 每秒 10-100 KB
• 声纳 – 每秒 10-100 KB
• GPS – 每秒 50 KB
• LIDAR – 每秒 10-70 KB。
• 目前的自动驾驶车队真的是无人驾驶吗？

目前来看，汽车行业的大数据分析仅完全涉及二级驾驶自动化。 大多数在自动驾驶空间中运行的汽车的工作方式是，车辆执行加速和转向，而人类则监视所有任务并在他们认为必要时接管控制权。

到 2040 年，道路上将有超过 3000 万辆自动驾驶汽车

汽车数据分析的技术细节

自动驾驶中的大数据和机器学习在汽车内置的传感器上运行。 来自多个车内传感器的信息在微秒内进行处理和分析，不仅可以安全地从 A 点移动到 B 点，还可以传递有关路况的信息，与其他车辆进行通信，并向车主通报有关情况车辆问题。

除了这些传感器之外，自动驾驶领域还有另一个关键组件：帮助存储和分析数据集的汽车数据分析软件。 该软件连接到网络，将信息从传感器传递到云端，对这些条件的响应时间是即时的，特别是在汽车中引入 5G 之后。

自动驾驶汽车应该配备传感器、汽车分析解决方案以及与云服务器的连接。 接下来，汽车应该利用 GPS 知道自己的位置。 来自内部传感器（例如指南针和速度计）的数据共同定义了方向和速度。

一旦车辆知道其位置，就可以通过使用激光雷达和雷达在地图内定位自己，轻松了解其周围的情况。 这里，标记、标志和其他障碍物等元素都被考虑在内。

利用收集到的数据，无人驾驶汽车针对道路上可能发生的不同情况制定策略。 此外，自动驾驶车辆之间的数据共享有助于避免交通拥堵、对紧急情况做出反应以及考虑天气状况。

总结起来，大数据在汽车行业的应用可以有以下几个方面：

• 观察和感觉——获取信息； 根据收集的数据进行计划和响应
• 详细绘制周围环境地图
• 通过激光雷达和摄像头识别速度、范围和距离
• 与其他汽车通信以共享信息。

现在我们已经研究了汽车行业分析的核心，让我们通过用例来研究大数据在自动驾驶汽车中的一些作用。

数据分析在汽车行业中的作用

汽车行业的大数据分析已经发展到难以想象的水平。 从为自动驾驶汽车提供动力到构建智能交通系统，不同形式的人工智能改变了我们的出行方式以及与车辆互动的方式。 现在，虽然大数据在自动驾驶汽车中的作用可以在制造、价格制定和客户体验领域看到，但在本文中，我们将通过数据分析来研究自动驾驶的贡献。

感知与感知

自动驾驶汽车使用雷达、激光雷达、摄像头等多种传感器来收集周围环境的数据。 然后，通过大数据算法对数据进行处理和分析，以创建详细的环境地图，以识别交通灯、其他车辆和路标等物体。

决策

自动驾驶汽车利用汽车行业的数据分析，根据从车内传感器收集的数据做出实时决策。 例如，如果汽车检测到另一辆车距离太近，它将利用大数据来选择最佳行动方案，要么减速，要么停车。

预测建模

该行业一直在使用大数据和机器学习来预测其他人在自动驾驶中的行为。 该技术组合有助于车辆预测汽车可能发生的运动和问题，然后及时采取行动避免它们。

自然语言处理

汽车行业数据分析的另一个用例是配备语音识别技术的汽车，该技术使乘客能够通过自然语言与汽车进行交流。 该技术反过来又可以帮助汽车理解并响应用户的口头命令。

汽车行业大数据应用案例不断增加的原因是显而易见的。 但与此同时，我们不能否认汽车分析解决方案尚未纳入 2 级以上的事实。让我们看看需要全行业解决方案的一些挑战。

通过数据分析实现自动驾驶的挑战

汽车行业对大数据的期望呈指数级增长，特别是汽车行业计划在未来几年使 4 级和 5 级成为主流。 然而，还有许多并发症有待解决。 让我们来看看它们。

1. 多样化的数据集——为了使汽车行业的预测分析发挥作用，监督和非监督数据集的混合应该是适当的和重复的。 然而，在驾驶过程中，经常会发生因任何人的过错而发生事故的情况。 此外，许多事件在自然界中都是极为罕见的。 因此，挑战在于从其中几个孤立事件中创建模式。
2. 数据存储——西部数据公司最近的一份报告发现，到 2030 年，每辆车的存储容量将达到 11 TB。为了容纳如此大量的数据，企业必须通过以下方式将数据存储和处理从云端转移到车辆本身：卫星传输。
3. 安全问题——由于数据驱动的汽车从公众那里收集数据，而对隐私的期望是有限的，因此用户不太可能控制自己的数据，因为他们无法选择退出数据收集。

由于自动驾驶大数据应用面临这些行业层面的挑战，市场预期自动驾驶领域将在第2级达到成熟，然后再开始第3级及以上的探索工作。

目前，需要汽车数据分析服务来帮助自动驾驶汽车实现这一路线图。 在 Appinventiv，我们专注于使用汽车分析解决方案，这些解决方案擅长收集大量数据并将其路由到需要它们的系统。 此外，我们的数据分析解决方案提供商通过以易于理解的格式组织数据以供车辆使用来聚合和丰富大量数据。

常见问题解答

问：大数据如何用于汽车分析？

答：大数据在汽车数据分析中的作用可以体现在多个​​方面。 从使自动驾驶体验有机化到设计面向未来的车辆，再到最终确定价格范围，该技术正迅速成为该领域存在的关键。

问：数据对于可靠的自动驾驶体验有何好处？

答：由大量数据集驱动的汽车分析的好处可以通过改进的感知和感知、更快的决策、预测建模和自然语言处理来见证。

问：实施自动驾驶大数据分析面临哪些挑战？

答：汽车行业实施高级分析的局限性主要是由行业级挑战造成的，例如存在多个孤立事件、安全问题以及缺乏可以存储和处理 TB 数据的数据存储机制。