关于人工智能:阿里云为自动驾驶量身打造一体化解决方案助力行业突破技术瓶颈

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简介: 针对各主动驾驶行业中波及到的多元化的场景需要,阿里云为其量身打造了一套集采、传、存、算一体化的数据存储解决方案。

2020 年 6 月份,一则“无人驾驶网约车”的新闻迅速抢占了各大新闻网站的头条,该新闻报道上海目前曾经开明了第一批无人网约车的试点,局部市民可在固定站点,间接预约无人网约车。这一则新闻阐明,无人驾驶车辆正在由后期的研发阶段,逐步开始往理论应用方面倒退。

主动驾驶一体化解决方案,助力行业疾速倒退
依据《2019 主动驾驶行业倒退钻研报告》中提到的,2020 年将会是主动驾驶行业倒退的要害节点。在 2016 年中国汽车工程协会正式对外公布的《节能与新能源汽车技术路线图》中明确指出,“中国要在 2030 实现领有齐全主动驾驶汽车规模达 3800 万辆”。该路线图明确制订了我国主动驾驶汽车倒退的三个五年阶段须要达成的指标,其中 2020 年作为起步期,要达到汽车产业规模 3000 万规模,驾驶 / 局部主动驾驶车辆市场占有率达到 50%。

作为 2020 年最热门的守业赛道,2020 年 9 月 18 日,阿里云在云栖大会上,正式公布了针对主动驾驶行业采、传、存、算一体化的解决方案,帮忙主动驾驶行业的技术落地与量产,最终实现真正的无人驾驶。

主动驾驶技术日趋完善,但传统线下存储成倒退瓶颈
在主动驾驶技术研发阶段,其对基础设施的外围要求是能疾速且稳固地对海量数据进行采集和解决。在车联网 AI 和商业等智能汽车场景下,每天将会产生几十 TB 的数据,如果将如此微小的数据间接写入硬盘,岂但无奈保障性能,也无奈对数据进行爱护。同时如何将海量数据传递到云端计算集群,也成为了一件非常复杂和艰难的事件,在这一过程中,其运维老本也是十分的高。除此以外,在日常模型训练场景下,素材总量常常会高达上百 TB,如果须要对这一部分的素材进行集中训练,就须要 GPU 重复随机地拜访这部分素材,因而就须要文件系统提供低时延的文件拜访能力,从而减速训练过程。在这些状况下,线下传统 NAS 存储存在单点性能瓶颈,并且容量和性能不反对弹性扩张,无奈满足 GPU 的低提早的文件拜访需要。

量身打造一体化解决方案,帮忙主动驾驶企业冲破传统的解放
针对各主动驾驶行业中波及到的多元化的场景需要,阿里云为其量身打造了一套集采、传、存、算一体化的数据存储解决方案。AI 操作系统是智能汽车的核心技术,通过传感器每天收集到的海量数据行为数据须要模仿和深度学习,这就须要对存储的吞吐、时延和灵活性都提出了更高的挑战。

在数据采集和传输方面,阿里云的闪电立方可将每天高达上百 TB 的数据上传至对象存储 OSS 中,传输速度最快可达到百 Gbps。且闪电立方采纳 AES256 端到端加密以及 CRC 一致性,在疾速传输数据的同时,还保障了数据的安全性和可靠性。
在数据存储方面,阿里云提供的对象存储 OSS 能为数据提供 12 个 9 的数据安全保障和高达 99.995% 可用性 SLA 承诺,为数据提供全方位的平安保障。同时其文件生命周期治理性能和数据分层归档性能,可主动抉择将数据寄存在低频或归档型的 OSS,在简化操作,提高效率的同时,大大降低了数据存储老本。
在数据计算剖析方面,阿里云文件存储 CPFS 能够轻松地顶住性能压力的需要,CPFS 的吞吐指标可弹性晋升到每秒百 GB 的级别,随机拜访小文件的提早升高了 8 倍,在某些训练和深度学习场景下,速度整整进步了 3 倍,大大晋升了文件计算和剖析的效率。

买通全链路,阿里云助力小鹏汽车研发效率晋升 40%
阿里云主动驾驶一体化数据解决方案,致力于帮忙各钻研主动驾驶的企业,在数据采集、运输、上传和计算全链条上进行工夫、老本、平安以及计算效率等方面的改善。
小鹏汽车作为中国当先的智能汽车制造商,就应用了阿里云主动驾驶一体化数据解决方案,不仅帮忙其解决了日均几百 TB 的数据,还帮忙 AI 零碎迅速解决数据,减速汽车在简单路况和驾驶技巧的训练速度,帮忙小鹏汽车晋升了整体主动驾驶技术的协同研发效率 40% 以上。

阿里云置信,云能帮忙数据体现出其最大的价值,而上云也能帮忙各行业更好地倒退。在将来,阿里云将持续为各行各业提供值得信赖的解决方案,减速行业倒退,帮忙企业解决企业实现智能飞跃。

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