“英特尔：让数据成为石油 驱动无人驾驶”

当今世界是基于石油而运转的。 为家庭供暖和制冷，几乎各种形式的交通提供动力支持。 现在试着开一辆完全不用石油产品的车，不会走太远。 如果没有石油，汽车的发动机会过热，活塞和活塞环会融化气缸壁，发动机体出现裂纹，当然也没有天然气。 石油可以说是目前已知的支撑汽车世界的重要技术。 但是，这一切很快就会改变。 英特尔首席执行官认为，说到未来的汽车和无人驾驶体验，数据将是新的石油。 数据可能会从根本上改变作为客户、汽车制造商、技术专家和社区居民思考驾驶体验的方式。 在无人车中，除了活塞、活塞环、发动机单元外，还必须考虑照相机、雷达、声纳、gps、激光雷达。 这些是新驾驶方法中不可缺少的组件。 摄像头每秒生成20-60 mb的数据，雷达每秒最大10kb，声纳每秒10-100kb，gps每秒50 kb的速度运行，激光雷达的运行速度在每秒10-70mb之间。 加上这些数字，每辆自动驾驶车每天产生约4000gb——或4tb——的数据。 就像石油在过去的一个世纪改变了我们的世界一样，数据将在今后数百年，甚至更长的将来改变世界。 仅仅收集数据是不够的。 我们必须把数据转换成实用发现的小组，从而获得其全部价值。 因此，从汽车到互联网到云，需要端到端的计算处理和强大的连接。 关于未来的驾驶，英特尔对合作伙伴、所有领域和全球社会的承诺是加快无人驾驶，提供端到端的处理计划，引领新一代计算变革。 由于拥有通过收购和创新开发的全面、无与伦比的技术组合，只有英特尔能够提出并实现这一承诺。 然后，英特尔与汽车、科技领域和其他行业的专家一起创造了面向无人驾驶时代的“微信力矩”。 杰基在洛杉矶车展automobility大会上宣布，英特尔投资在未来两年将追加2.50亿美元以上的投资，实现全面无人驾驶。 英特尔拥有业界领先的计算技术，可以充分发挥数据的价值，提供从汽车到互联网再到云端的端到端无人驾驶处理。 英特尔为无人驾驶合作提供广泛的资源。 车内计算； 强大的云和机器学习处理方案高带宽、低延迟连接系统强大的内存和fpga技术人机接口和安全技术。 目前，英特尔继续投资于这些技术以实现无人驾驶。 车内高性能计算——汽车中央大脑中枢的构建 随着汽车接手更多的驾驶任务，车内新的客户界面必须准确地向司机、乘客传达安全和控制消息。 面向未来无人驾驶，英特尔将提供基于凌动解决方案的软件定义计算( sdc )处理解决方案，整合强大的cpu、gpu功能和业务负载，使用虚拟化的双操作系统实现数字集群、新闻娱乐 英特尔提供的人机界面( hmi )能够适应不同乘客的喜好，安全地改变路线，制定一系列新的交通警告以监控司机、乘客和行人的安全，并建立乘客与车辆之间的互信。 这个高性能计算平台将成为汽车的中央大脑，对来自传感器、lidar (激光检测和测量)、摄像头的数据全部进行运算和分解，通过5g通信模块实现与数据中心的通信，实现深度学习和跟踪 英特尔架构是构建端到端无人驾驶处理计划的理想平台。 5G互联网——汽车与数据中心之间的“高速公路” 未来，无人车将不得不与数十亿台设备一起竞争互联网带宽。 对于运输服务公司来说，要自信地部署面向新闻娱乐和生产力的新车载服务，提供更安全的无线软件更新，就需要实现毫秒的数据传输速度。 5g是延迟小于1毫秒，峰值传输速度达到10gbps的互联网连接技术。 通过提供无与伦比的高带宽和顾客体验的连续性，5g能够支持“从汽车到一切”的应用。 例如，汽车可以采用基于云的人工智能和数据，在即时应对通过无线更新提供的重要安全特征(互联网安全威胁)的同时，与包括道路汽车和路灯在内的其他交通基础设施进行“信息表达”。 5g互联网技术代表着领域的巨大变化，要求无线连接、计算智能和英特尔提供的分布式云资源之间进行前所未有的整合。 为此，英特尔正在突破产业局限，与业界领先的厂商全面合作，如提供5g移动测试平台、加快早期原型处理程序的开发和试验、加入3gpp等标准化团体的事业和行业共同定义5g标准等。 o英特尔5g移动测试平台为更快地集成和测试5g设备和无线接入点提供了一个高性能开发平台。 英特尔目前与全球电信领域的领导者(包括爱立信、kt、lg电子、诺基亚、verizon等)合作，提供集成的5g原型处理计划。 这些合作起源于许多蜂窝研究原型和智能城市提案，确保互联网做好准备，早期部署成功。 o英特尔为各种互联设备提供无线通信处理程序。 例如，英特尔凌动x3- m 7272的处理方式是面向汽车的无线通信平台，支持安装防火墙和数据包检测等高级安全功能。 o英特尔加入3gpp等标准化团体的业务将与行业共同定义5g标准并整合协议。 在中国，英特尔积极参加支持中国imt-推进集团组织的5g技术研发试验，是第一个参加中国移动5g联合创新中心的战术合作伙伴。 在今年的上海世界移动大会上，英特尔与中国移动、爱立信合作完成了世界上首个基于最新蜂窝物品网络技术的业务演示。 云和数据解析分解-为大量数据增值 无人车以前所未有的速度收集和分解数据，以提高驾驶安全、提高车内体验、加强团队管理，支持同乘服务、个性化车载新闻娱乐等新的盈利性商业模式。 空对于以前庞大复杂的数据，数据中心必须具备稳定的深度学习模型和强大的计算能力，在无人驾驶的每一步都要确保数据的准确性和安全性。 目前，90%以上的交通事故是由人为过失引起的，人工智能有助于防止这种错误。 要实现真正意义上的无人驾驶，需要在汽车、云、数据中心之间执行无数内存密集型计算，瞬间分解汽车生成的海量数据，学习数百万辆汽车的经验，建立深度学习模型，实时做出重要决定 人工智能的出现，可以让包括汽车在内的机器感知、学习、推理、执行，适应实际环境，帮助无人驾驶汽车做出更安全的决定。 深度学习是当今人工智能的核心驱动行业，可以通过神经互联网了解更多复杂的非结构化数据，模拟人脑中的神经元和突触。 深度学习支持无人驾驶汽车学习数百万辆汽车的数据和集体经验，不造成其他汽车的错误，创造更安全的驾驶环境。 无人驾驶受益于深度学习，可以用于社交通信媒体的面部识别/标记功能、高端智能手机的语音识别、半自动汽车控制以及其他多种应用。 作为人工智能和深度学习行业的行业领导者，英特尔致力于推动技术组合的重要创新，为越来越多的企业提供最佳的处理方式。 为了解决城市环境中无人驾驶汽车的诸多复杂业务负荷问题，英特尔提供了从解决方案到至强解决方案的计算能力。 在数据中心行业，英特尔至强解决方案是部署最广泛的基础架构，主要用于判断机器学习模式。 最近，英特尔研究人员使用英特尔至强核心解决方案，将数据中心人工智能的培训时间缩短了50倍。 另外，英特尔还在美国亚利桑那州、加利福尼亚州、俄勒冈州和德国设立了“卓越中心”( coe )，进行无人驾驶汽车的载荷测试。 道路测试项目收集建立深度学习模型所需的数据，并提供无人车相关的智能。 要建立面向无人驾驶汽车的深度学习模型，数据中心需要强大的计算能力，以便运行许多复杂的数学算法和解决大量数据。 在数据中心解决方案市场上，英特尔拥有99%以上的市场份额。 英特尔提供高度精密的数据中心技术，可以满足新的交通价值链的诉求。 只有英特尔能够提供包括硬件、软件、存储、互联网和安全技术在内的所有组件，以最大限度地提高效率和降低价值成本。 此外，英特尔的分层安全功能通过提供更快、更经济实惠的数据保护，以及从芯片到云环境的各个方面的数据保护，大幅提高了安全性。 英特尔还与合作伙伴密切合作，提供强大、安全的大数据和分解软件。 此外，结合先进的英特尔数据中心技术，可以最大限度地提高效率并降低价值成本。