車聯網的“車”和“網”均有巨大發展前景

新能源智能汽車已經加速發展的新階段。汽車與大數據、人工智能等前沿技術深入融合,預示著汽車行業發展的全新格局。

作為一個集環境感知、規劃決策、多等級輔助駕駛功能於一體的系統,新能源智能汽車應該如何綜合運用計算機、人工智能、信息通訊、自動駕駛等技術,實現車輛物聯網,以提升整體的智能化水平?

6月5號,在浙江省湖州市長興縣舉辦的新能源智能汽車創新峰會上,日本工程院院士、上海交通大學教授李頡圍繞如何驅動車聯網技術的高質量發展,介紹瞭大數據邊緣智能技術在新能源智能汽車發展中的重要作用。

車聯網的“車”和“網”均有巨大發展前景

圖 | 日本工程院院士、上海交通大學教授李頡(來源:新能源智能汽車創新峰會)

車聯網將車內網、車際網和車載移動互聯網進行融合,真正實現數據驅動汽車,是汽車智能化的重要組成部分。然而,李頡認為目前大數據在車聯網中的應用仍存在許多問題,特別是在如何實現汽車智能化上,還有很大的上升空間。

李頡介紹,早在十多年前,日本的幾大汽車企業就已經有瞭“危機感”,認為谷歌、蘋果、百度等信息公司可能在信息技術方面走在汽車行業的前面。如今,汽車行業的不斷迭代使得人工智能、自動駕駛技術的重要性越來越突出,而這些技術都離不開數據。他舉例說,人工智能的深度學習、強化學習方法都產生瞭大量需要優化和控制的數據。可以說,數據支撐瞭車聯網的發展。

從目前的發展來看,雲計算已成為將許多設備連接到互聯網的可靠且具有成本效益的手段,大部分數據處理都是在雲中進行。然而,車聯網對數據處理提出瞭更高的要求。隨著越來越多的設備連接到互聯網並生成數據,雲計算可能無法處理所有這些問題。例如,在自動駕駛中,如果將傳感器數據上傳到雲計算中心將會增加實時處理難度,並且受到網絡制約。李頡介紹說,與傳統汽車相比,新能源智能汽車的整車架構發生瞭巨大變化。汽車零部件的數量從大約2000個降低到500個左右,這對汽車單個零部件的信息處理能力提出很高的要求。自動駕駛技術更是離不開數據的計算、優化和控制,此外,數據的安全性、確權以及可追溯性同樣至關重要。

邊緣智能技術的發展為車聯網的發展提供瞭重要的技術支撐。邊緣計算將網絡邊緣上的計算、網絡與存儲資源組成統一的平臺為用戶提供服務,使數據在源頭附近就能得到及時有效的處理。李頡舉瞭一個例子,雲和邊緣的關系就好比中央政府和地方政府,不可能所有的決策都放到中央處理,雖然中央有很大的處理能力,但是地方政府也能夠處理很多事情。邊緣計算帶來瞭一場革命,它使得邊緣端突破瞭簡單的數據存儲和傳輸功能,能夠在數據源附近處理數據。“邊緣計算像在終端設備中放入兩個重要的數據