汽車分析：開創自動駕駛新時代

自動駕駛汽車現在非常流行。 駕駛時不會感到不知所措或過度關注方向的感覺使得自動駕駛汽車的空間蓬勃發展。

雖然駕駛體驗的結果是滿意的，但車輛達到這一階段的方式是複雜的。 汽車需要大量的智能才能自動駕駛，同時跟踪速度、躲避交通並向人類通報車輛的需求。 一種涉及多種技術和機械部件的智能。

實現自動化和時間敏感的智能水平需要訪問大量數據並將其轉化為行動和見解，從而為汽車行業的大數據鋪平道路。

在本文中，我們將深入探討汽車分析解決方案的起源和作用，它不僅僅是讓自動駕駛體驗變得順暢和自主。 但在我們深入探討大數據在自動駕駛中的作用之前，讓我們首先回答一些當您必須詳細介紹該技術在太空中的應用時會被問到的問題。

• 自動駕駛汽車會產生多少數據？

據估計，自動駕駛汽車每天會生成超過 4,000 GB 的數據，分為不同的部分，例如：

• 相機 – 每秒 20-40 KB
• 雷達 – 每秒 10-100 KB
• 聲納 – 每秒 10-100 KB
• GPS – 每秒 50 KB
• LIDAR – 每秒 10-70 KB。
• 目前的自動駕駛車隊真的是無人駕駛嗎？

目前來看，汽車行業的大數據分析僅完全涉及二級駕駛自動化。 大多數在自動駕駛空間中運行的汽車的工作方式是，車輛執行加速和轉向，而人類則監視所有任務並在他們認為必要時接管控制權。

到 2040 年，道路上將有超過 3000 萬輛自動駕駛汽車

汽車數據分析的技術細節

自動駕駛中的大數據和機器學習在汽車內置的傳感器上運行。 來自多個車內傳感器的信息在微秒內進行處理和分析，不僅可以安全地從 A 點移動到 B 點，還可以傳遞有關路況的信息，與其他車輛進行通信，並向車主通報有關情況車輛問題。

除了這些傳感器之外，自動駕駛領域還有另一個關鍵組件：幫助存儲和分析數據集的汽車數據分析軟件。 該軟件連接到網絡，將信息從傳感器傳遞到雲端，對這些條件的響應時間是即時的，特別是在汽車中引入 5G 之後。

自動駕駛汽車應該配備傳感器、汽車分析解決方案以及與雲服務器的連接。 接下來，汽車應該利用 GPS 知道自己的位置。 來自內部傳感器（例如指南針和速度計）的數據共同定義了方向和速度。

一旦車輛知道其位置，就可以通過使用激光雷達和雷達在地圖內定位自己，輕鬆了解其周圍的情況。 這裡，標記、標誌和其他障礙物等元素都被考慮在內。

利用收集到的數據，無人駕駛汽車針對道路上可能發生的不同情況制定策略。 此外，自動駕駛車輛之間的數據共享有助於避免交通擁堵、對緊急情況做出反應以及考慮天氣狀況。

總結起來，大數據在汽車行業的應用可以有以下幾個方面：

• 觀察和感覺——獲取信息； 根據收集的數據進行計劃和響應
• 詳細繪製周圍環境地圖
• 通過激光雷達和攝像頭識別速度、範圍和距離
• 與其他汽車通信以共享信息。

現在我們已經研究了汽車行業分析的核心，讓我們通過用例來研究大數據在自動駕駛汽車中的一些作用。

數據分析在汽車行業中的作用

汽車行業的大數據分析已經發展到難以想像的水平。 從為自動駕駛汽車提供動力到構建智能交通系統，不同形式的人工智能改變了我們的出行方式以及與車輛互動的方式。 現在，雖然大數據在自動駕駛汽車中的作用可以在製造、價格製定和客戶體驗領域看到，但在本文中，我們將通過數據分析來研究自動駕駛的貢獻。

感知與感知

自動駕駛汽車使用雷達、激光雷達、攝像頭等多種傳感器來收集周圍環境的數據。 然後，通過大數據算法對數據進行處理和分析，以創建詳細的環境地圖，以識別交通燈、其他車輛和路標等物體。

決策

自動駕駛汽車利用汽車行業的數據分析，根據從車內傳感器收集的數據做出實時決策。 例如，如果汽車檢測到另一輛車距離太近，它將利用大數據來選擇最佳行動方案，要么減速，要么停車。

預測建模

該行業一直在使用大數據和機器學習來預測其他人在自動駕駛中的行為。 該技術組合有助於車輛預測汽車可能發生的運動和問題，然後及時採取行動避免它們。

自然語言處理

汽車行業數據分析的另一個用例是配備語音識別技術的汽車，該技術使乘客能夠通過自然語言與汽車進行交流。 該技術反過來又可以幫助汽車理解並響應用戶的口頭命令。

汽車行業大數據應用案例不斷增加的原因是顯而易見的。 但與此同時，我們不能否認汽車分析解決方案尚未納入 2 級以上的事實。讓我們看看需要全行業解決方案的一些挑戰。

通過數據分析實現自動駕駛的挑戰

汽車行業對大數據的期望呈指數級增長，特別是汽車行業計劃在未來幾年使 4 級和 5 級成為主流。 然而，還有許多並發症有待解決。 讓我們來看看它們。

1. 多樣化的數據集——為了使汽車行業的預測分析發揮作用，監督和非監督數據集的混合應該是適當的和重複的。 然而，在駕駛過程中，經常會發生因任何人的過錯而發生事故的情況。 此外，許多事件在自然界中都是極為罕見的。 因此，挑戰在於從其中幾個孤立事件中創建模式。
2. 數據存儲——西部數據公司最近的一份報告發現，到 2030 年，每輛車的存儲容量將達到 11 TB。為了容納如此大量的數據，企業必須通過以下方式將數據存儲和處理從雲端轉移到車輛本身：衛星傳輸。
3. 安全問題——由於數據驅動的汽車從公眾那裡收集數據，而對隱私的期望是有限的，因此用戶不太可能控制自己的數據，因為他們無法選擇退出數據收集。

由於自動駕駛大數據應用面臨這些行業層面的挑戰，市場預期自動駕駛領域將在第2級達到成熟，然後再開始第3級及以上的探索工作。

目前，需要汽車數據分析服務來幫助自動駕駛汽車實現這一路線圖。 在 Appinventiv，我們專注於使用汽車分析解決方案，這些解決方案擅長收集大量數據並將其路由到需要它們的系統。 此外，我們的數據分析解決方案提供商通過以易於理解的格式組織數據以供車輛使用來聚合和豐富大量數據。

常見問題解答

問：大數據如何用於汽車分析？

答：大數據在汽車數據分析中的作用可以體現在多個方面。 從使自動駕駛體驗有機化到設計面向未來的車輛，再到最終確定價格範圍，該技術正迅速成為該領域存在的關鍵。

問：數據對於可靠的自動駕駛體驗有何好處？

答：由大量數據集驅動的汽車分析的好處可以通過改進的感知和感知、更快的決策、預測建模和自然語言處理來見證。

問：實施自動駕駛大數據分析面臨哪些挑戰？

答：汽車行業實施高級分析的局限性主要是由行業級挑戰造成的，例如存在多個孤立事件、安全問題以及缺乏可以存儲和處理 TB 數據的數據存儲機制。