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大数据将成为汽车行业“变革与裂变”的核心

责任编辑:editor007 作者:崔欢欢 |来源:企业网D1Net  2017-05-03 20:17:41 本文摘自:doit网络

 

伴随着更多数量的车载计算机,传感器,摄像机和WiFi的出现,自动驾驶汽车会变得越来越先进,数据量将呈爆炸式增长,并为汽车制造商,保险公司等提供了丰富的信息。

巴克莱分析师,Brian Johnson在其发布的一份报告中指出,一辆自动驾驶汽车每秒可能产生高达100GB的数据。

Johnson称,如果外推到整个美国车队——2.6亿辆汽车——自动驾驶车辆可能会产生大约5800EB的数据。

再换句话说,这些原始数据每天都足够填满140万辆亚马逊Snowmobile卡车(每辆卡车都是可存储100PB数据的移动数据中心)。

 

在匹兹堡街头的一辆Uber自动驾驶测试车

报告中还指出,大数据将成为汽车行业“变革与裂变”的核心,并且管理大量数据将需要新型存储与分析解决方案。

此外,安全性也将成为自动驾驶汽车制造商所关注的重点领域。一辆现代化汽车有50到150个电子控制单元(ECU)——或微型计算机——和1亿行之多的代码。一些分析师表示,每1000行代码会出现15个bug,这些漏洞则是黑客入侵的潜在后门。

如今的车辆中,ECU通过内部控制器区域网络,信息娱乐系统与越来越多的摄像机和雷达来连接用于高级驾驶员辅助系统,而这些系统一直在产生大量通常被汽车制造商使用然后丢弃的数据。

报告称,“未来所有这些数据都可能被上传到云端,或是有一天可以通过家庭WiFi上传,或是通过服务中心上传(和原来的特斯拉跑车一样)。

汽车将产生与车载,环境和司机/乘客信息有关的数据。车内数据将包括历史数据,例如车辆液位(液体水位),速度和加速度,GPS定位,以及事故发生前的数据快照和急救警报。

 

Otto的自动驾驶半挂卡车

驾驶员/乘客数据将包括信息娱乐系统,HVAC(空调系统),座位偏好,甚至驾驶风格(即汽车开启运动模式或经济模式)的使用信息。

报告中还指出,所有这些都可以记录,上传并用于定制车载体验。环境数据则包括来自LiDAR(激光雷达)扫描仪,摄像机和其它传感器的信息

Johnson在报告中称,“这辆车可以成为一个流动数据收集器。试想数百万谷歌StreetView车辆都能够更新世界上所有街道不同位置的全景图。你不仅可以将这些数据以几乎实时的方式添加到传统高清地图上,还可以进行潜在数据发掘用于各种场景分析。“

例如,视频数据可用于确定商店停车场在任何一个特定时间的车位状况以及商店橱窗里的商品价格。

 

英特尔自动驾驶汽车

而已安装的摄像机可能取代售后市场的车载摄像机(dash-cam),并记录事故前的图像。

在市场中,最有可能利用车辆大数据的企业是原始汽车制造商,例如提供“拥有坚实基础数据的车载架构”的特斯拉,以及第三方零件供应商,如希望为传统和新制造的车辆提供分析引擎的德尔福。

 

Mobileye和德尔福计划2019年开始生产可用于高速公路驾驶条件下自动驾驶汽车的中央传感定位和规划自动驾驶系统

近期英特尔以153亿美元的价格收购Mobileye以便推动两家公司与德国宝马汽车公司之间的联盟,宝马计划于2021年发售自动驾驶汽车。

 

由宝马,英特尔和Mobileye联合开发的BMW i3自动驾驶汽车

去年,英特尔CEO,Brian Krzanich强调汽车市场对英特尔至关重要,并表示该行业必须为即将需要空前水平的计算,智能和连接功能的数据作准备。

Krzanich还表示,汽车行业有必要为每辆车每天可能生成4TB数据的境况提前作准备。

另外英特尔投资部门——英特尔投资也计划在未来两年内花费2.5亿美元的新附加资本用于开发自动驾驶技术。

英特尔已经与如Mobileye和宝马等自动驾驶技术制造商合作,预计2021年将会生产全自动驾驶车辆。

虽然汽车大数据所援引的使用案例都支持基于地理定位的营销,但巴克莱认为,这些海量数据将被更多用于挖掘车辆的相关服务,例如基于使用情况的保险计划和预测所需的汽车维护。然而,最高价值的使用案例将是通过数字地图和传感器数据视频支持4级和5级全自动驾驶,为自主算法提供训练数据。

Johnson在报告中指出,“事实上,在地图里汽车大数据可以支持全球范围内每一英里的人群来源的实时视频。虽然目前将持续的视频流上传到云端不可行,但随着带宽和存储成本的日趋下降,未来可行。

美国汽车工程师协已经建立了六个自动驾驶类别,其中0级代表非自动化,逐级上升,5级就是代表全自动化,能够控制人类以前执行的驾驶行为。

 

这些EB级数据预计将主要存储在云上,需要数据分析和云存储平台来创建和存储可用信息。而那些利用汽车大数据的人将能够压缩数据并提取主要数据“事件”。

“即使在一个超越5G网络的世界,处理这些海量数据也是不实际的,所以…汽车内的节点和边缘分析引擎可能比汽车里的电机更为重要。”

TrendForce市场研究部门Topology在一份报告中表示,到2020年,世界75%的汽车将通过嵌入式Wi-Fi连接互联网,随着互联网连接的车辆的增长将带来约29.4亿美元的营收。

此外,据Topology称,自动或全自动驾驶车辆将在2020年之前进入批量生产,因为近年来越来越多的主要汽车制造商都在致力于这些车辆的研发。

汽车制造商已经在大规模投资人工智能技术以便控制自动驾驶汽车。例如,福特计划在未来五年内在人工智能技术方面花费10亿美元以支持自动驾驶技术的发展。

Johnson最后表示,曾有一句俗语——“数据是新石油”,但在技术领域,热爱生成和分析数据的企业是很普遍的,与有限且逐渐减少的石油不同,最终数据和数据的应用将呈指数级增长。

关键字:汽车制造商数据收集器

本文摘自:doit网络

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大数据将成为汽车行业“变革与裂变”的核心

责任编辑:editor007 作者:崔欢欢 |来源:企业网D1Net  2017-05-03 20:17:41 本文摘自:doit网络

 

伴随着更多数量的车载计算机,传感器,摄像机和WiFi的出现,自动驾驶汽车会变得越来越先进,数据量将呈爆炸式增长,并为汽车制造商,保险公司等提供了丰富的信息。

巴克莱分析师,Brian Johnson在其发布的一份报告中指出,一辆自动驾驶汽车每秒可能产生高达100GB的数据。

Johnson称,如果外推到整个美国车队——2.6亿辆汽车——自动驾驶车辆可能会产生大约5800EB的数据。

再换句话说,这些原始数据每天都足够填满140万辆亚马逊Snowmobile卡车(每辆卡车都是可存储100PB数据的移动数据中心)。

 

在匹兹堡街头的一辆Uber自动驾驶测试车

报告中还指出,大数据将成为汽车行业“变革与裂变”的核心,并且管理大量数据将需要新型存储与分析解决方案。

此外,安全性也将成为自动驾驶汽车制造商所关注的重点领域。一辆现代化汽车有50到150个电子控制单元(ECU)——或微型计算机——和1亿行之多的代码。一些分析师表示,每1000行代码会出现15个bug,这些漏洞则是黑客入侵的潜在后门。

如今的车辆中,ECU通过内部控制器区域网络,信息娱乐系统与越来越多的摄像机和雷达来连接用于高级驾驶员辅助系统,而这些系统一直在产生大量通常被汽车制造商使用然后丢弃的数据。

报告称,“未来所有这些数据都可能被上传到云端,或是有一天可以通过家庭WiFi上传,或是通过服务中心上传(和原来的特斯拉跑车一样)。

汽车将产生与车载,环境和司机/乘客信息有关的数据。车内数据将包括历史数据,例如车辆液位(液体水位),速度和加速度,GPS定位,以及事故发生前的数据快照和急救警报。

 

Otto的自动驾驶半挂卡车

驾驶员/乘客数据将包括信息娱乐系统,HVAC(空调系统),座位偏好,甚至驾驶风格(即汽车开启运动模式或经济模式)的使用信息。

报告中还指出,所有这些都可以记录,上传并用于定制车载体验。环境数据则包括来自LiDAR(激光雷达)扫描仪,摄像机和其它传感器的信息

Johnson在报告中称,“这辆车可以成为一个流动数据收集器。试想数百万谷歌StreetView车辆都能够更新世界上所有街道不同位置的全景图。你不仅可以将这些数据以几乎实时的方式添加到传统高清地图上,还可以进行潜在数据发掘用于各种场景分析。“

例如,视频数据可用于确定商店停车场在任何一个特定时间的车位状况以及商店橱窗里的商品价格。

 

英特尔自动驾驶汽车

而已安装的摄像机可能取代售后市场的车载摄像机(dash-cam),并记录事故前的图像。

在市场中,最有可能利用车辆大数据的企业是原始汽车制造商,例如提供“拥有坚实基础数据的车载架构”的特斯拉,以及第三方零件供应商,如希望为传统和新制造的车辆提供分析引擎的德尔福。

 

Mobileye和德尔福计划2019年开始生产可用于高速公路驾驶条件下自动驾驶汽车的中央传感定位和规划自动驾驶系统

近期英特尔以153亿美元的价格收购Mobileye以便推动两家公司与德国宝马汽车公司之间的联盟,宝马计划于2021年发售自动驾驶汽车。

 

由宝马,英特尔和Mobileye联合开发的BMW i3自动驾驶汽车

去年,英特尔CEO,Brian Krzanich强调汽车市场对英特尔至关重要,并表示该行业必须为即将需要空前水平的计算,智能和连接功能的数据作准备。

Krzanich还表示,汽车行业有必要为每辆车每天可能生成4TB数据的境况提前作准备。

另外英特尔投资部门——英特尔投资也计划在未来两年内花费2.5亿美元的新附加资本用于开发自动驾驶技术。

英特尔已经与如Mobileye和宝马等自动驾驶技术制造商合作,预计2021年将会生产全自动驾驶车辆。

虽然汽车大数据所援引的使用案例都支持基于地理定位的营销,但巴克莱认为,这些海量数据将被更多用于挖掘车辆的相关服务,例如基于使用情况的保险计划和预测所需的汽车维护。然而,最高价值的使用案例将是通过数字地图和传感器数据视频支持4级和5级全自动驾驶,为自主算法提供训练数据。

Johnson在报告中指出,“事实上,在地图里汽车大数据可以支持全球范围内每一英里的人群来源的实时视频。虽然目前将持续的视频流上传到云端不可行,但随着带宽和存储成本的日趋下降,未来可行。

美国汽车工程师协已经建立了六个自动驾驶类别,其中0级代表非自动化,逐级上升,5级就是代表全自动化,能够控制人类以前执行的驾驶行为。

 

这些EB级数据预计将主要存储在云上,需要数据分析和云存储平台来创建和存储可用信息。而那些利用汽车大数据的人将能够压缩数据并提取主要数据“事件”。

“即使在一个超越5G网络的世界,处理这些海量数据也是不实际的,所以…汽车内的节点和边缘分析引擎可能比汽车里的电机更为重要。”

TrendForce市场研究部门Topology在一份报告中表示,到2020年,世界75%的汽车将通过嵌入式Wi-Fi连接互联网,随着互联网连接的车辆的增长将带来约29.4亿美元的营收。

此外,据Topology称,自动或全自动驾驶车辆将在2020年之前进入批量生产,因为近年来越来越多的主要汽车制造商都在致力于这些车辆的研发。

汽车制造商已经在大规模投资人工智能技术以便控制自动驾驶汽车。例如,福特计划在未来五年内在人工智能技术方面花费10亿美元以支持自动驾驶技术的发展。

Johnson最后表示,曾有一句俗语——“数据是新石油”,但在技术领域,热爱生成和分析数据的企业是很普遍的,与有限且逐渐减少的石油不同,最终数据和数据的应用将呈指数级增长。

关键字:汽车制造商数据收集器

本文摘自:doit网络

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