数据洪流助力无人驾驶驶向未来

想象一下，汽车中央大脑需要时刻关注路面信息、交通情况、前后车距离还有交通标识以及信号灯等情况，而这些数据将要通过激光雷达、红外相机、摄像头、GPS和传感器等设备不断搜集反馈。当然，通过记录所得到的道路的物理特点数据，在汽车上路时，通过传感器和摄像头收集数据，和系统已有的数据进行对比和分析，以便快速的定位自己的方位和位置。

这种计算需要在极短的时间内达到每秒钟百万次，停车、减速、加速、换道还是转弯。无人驾驶车需要更好地处理海量数据，包括管理数据、迁移数据、存储数据、共享数据等等，并能将这些海量数据进行整理与分析，最后达到将这些数据信息应用于无人驾驶车技术之中。尽管无人驾驶车在行驶过程中，生成的许多数据都会保留在车内；但有时，无人驾驶也需要依赖附近的汽车之间，以及汽车与云之间共享的数据。随着无人驾驶车对数据需求量需求的激增，无线网络必须有能力更好地处理这些数据。

5G网络转型 英特尔首当其冲

当下，4G网络因无法满足处理在道路上行驶的无人驾驶车辆所生成的数据流量的能力，所以英特尔正在帮助引领5G网络转型，其实质是为了满足无人驾驶车的速度、延迟、能耗、规模以及瞬时响应所产生的各种需求。其实，通信服务提供商已开始通过敏捷、软件定义、灵活的解决方案来推动网络基础设施的转型，这些解决方案从世界上最大、最成功的云数据中心得到启示。再加上毫米波无线电、“车到一切”连接、边缘计算以及网络切片，一旦无人驾驶汽车实现量产，5G就将成为标准配置。

英特尔正在加快未来智能驾驶的发展，并与爱立信等业界领导厂商进行合作，共同定义、开发样品、测试并交付早期5G产品、解决方案，以及将重新定义市场的用例。例如，行业首个汽车市场5G就绪的平台——英特尔GO智能驾驶5G车载通信平台，让汽车制造商能够在2020年5G正式推出之前开发并测试各种用例和应用。

汽车数据流向云，流向网络，流向远方

英特尔 GO智能驾驶5G车载通信平台让汽车制造商能够开发并测试各种汽车用例和应用；

数据堂自有数据集的“智能驾驶数据解决方案”中掌握着驾乘人群的行为数据，不仅包含驾驶员行为标注数据50种动态手势识别数据，103282张驾驶员行为标注数据等，还包1300万组人机对话交互文本数据，245小时车载环境普通话手机采集语音数据。不管是街景场景数据，驾驶员行为数据，还是车载语音数据，数据堂基于Human-in-the-loop智能辅助标注技术”和丰富的AI数据项目实施经验及完善的项目管理流程，支持智能驾驶场景下驾驶舱内、舱外的图像、语音数据采集任务，辅助智能驾驶技术在复杂多样的环境下更好的感知实际道路、车辆位置和障碍物信息等，实时感知驾驶风险，实现智能行车、自动泊车等预定目标。对于智能驾驶而言将是其他企业难以企及的优势。

5G网络和智能驾驶的可能性帮助人们可以直观地看到数据从汽车传输到云中的足迹，从而展示英特尔创新技术如何帮助支持无人驾驶汽车的先进的驾驶系统。简单地说，英特尔在智能驾驶领域中所做的探索其实就是在为未来几年做准备，英特尔协助汽车制造商们将5G纳入现在的设计之中，同样也是为了方便届时的无缝融合。目前英特尔利用微软HoloLens*技术，看到汽车与云之间的数据流量，而且英特尔可以协助汽车制造商看到数据通过爱立信无线基站从汽车流向网络。

英特尔通过在智能驾驶领域的探索与发展，致力于改变整个汽车行业未来五年的技术，从数据中挖掘价值来改变未来驾驶者的驾驶体验。更加值得一提的是英特尔的行动大于野心，英特尔从适应不同驾驶者的偏好出发，建立起驾驶者与车辆之间的相互信任。