数据上云=出卖灵魂?蔚小理正在因為自動駕驶訓練兒難

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這麼看下来，這主動駕驶数据上云可真是没出缺點啊，完善合适車企的真是必要，可是為甚麼真正做DIVIN 酒櫃設計,到数据上云的車企却未几呢？如许一看，至关的抵牾啊，為甚麼？

車企上云今朝大要可分為两類：自建私有云、采购外包公有云。气力较為强劲的車企或新权势以私有云，好比近来小鹏就建成海内最大的主動駕驶智算中間“扶摇”，但也有一小部門营業必要外采。難點重要在于自建私有云存在本钱高、難度大、耗時长的错误谬误。

同時，很難在研發進程中，應答交付車辆增多，智能駕驶新增数据量暴增而致使的對付更高算力需求，若是對私有云举聚左旋乳酸,行扩容，则要采辦或租借新的硬件和資本，中心的保密性，和其他平安性問题會變得严重起来。

固然，這里還要提到上文说到過的数据量的問题：在主動駕驶研發阶段，若是依照10辆测试車，每一年累计收集天数300天估算（一般测试車會每天上路），单車天天可以發生10TB摆布的数据量，每一年發生的数据总量跨越30PB。

而研發阶段的数据量比拟于量產車交付以後發生的数据量，那仍然是小巫见大巫。腰椎間盤突出膏藥,

固然車主的量產車不會像测试車那样没日没夜地跑新店通馬桶,，但車辆总数却呈指数级上涨，頭部新权势們和海内自立品牌的交付量大師也都能看到它們销量的火爆。若是依照10万辆車，每一年累计收集天数300天估算，那末将来車企所面對的数据总量将會到达ZB级。

换算瓜葛這里明白一下：1ZB=1024EB，1EB=1024PB，而用咱們認識的TB单元来换算，1ZB约即是10亿多TB。固然咱們上文提到過，可以针對性的举行图象数据抓取，就算几十分之一的数据量，那也是至关可怕。

以是，外采的公有云仿佛看起来更香，不但能供给强劲的算力，其数据辦理能力也會變得更强，無需車企親身忙前忙後。這也使得在2020年，公有云范围在2019年跨越了私有云，成為中國云计较最重要的市場。

車企在享受费钱带来的快活的同時，就又要不能不思虑另外一個問题，也就是云供给商如斯深条理的参與到本身的主動駕驶研發营業中，這不至关于把本身的七寸把握在别人之手了嗎？暗地里捅刀子的环境畴前也不是没有產生過。并且在必定数据量的堆集以後，是谁在自研主動駕驶就真正的成為了一個問题。

上文咱們提到的那些阐發贮存進程中的东西链，在出于效力斟酌，車企實在更但愿零丁一家供给商能供给全栈东西链，法令紋貼,由于分离互助進程中，本身的主导职位地方又會不保，就又會把本身排挤，平安方面更得不到保障。

而今朝選擇汽車云辦事供给商的首要考量指標，生髮推薦,就是能不克不及把底层耦合拆清潔，也就是营業和营業之間的协作其實不在于云的一體化，不必要供给商一家独大，車企更垂青的是云辦事商能不克不及機動地适配需求，本身说的话還算不算数。

今朝已有云辦事商正在将各模块举行解耦，好比腾讯、阿里、baidu和华為等等，它們所供给的东西链分為数据、練習、仿真、羁系四部門，彻底開放解耦、不绑定，客户随時可以更换。以實现帮忙車企降本增效的同時，包管車企在主動駕驶云端研發進程中的主导权。