巨大的成就需要巨額投資，根據(jù)調(diào)研公司PitchBook的數(shù)據(jù)，自主汽車初創(chuàng)公司平均每月花費(fèi)160萬美元。
其中大部分費(fèi)用用于測試以及支持該測試所需的基礎(chǔ)設(shè)施。一輛配備傳感器和數(shù)據(jù)記錄裝置的原型車的成本可能高達(dá)50萬美元。處理和存儲(chǔ)所有生成的數(shù)據(jù)的成本也相差不大。
2017年，通用汽車，現(xiàn)代汽車，大眾汽車和Waymo等汽車制造商和科技公司都預(yù)測無人駕駛汽車將在2020年問世，并為此投入巨資。根據(jù)布魯金斯學(xué)會(huì)（Brookings Institution）的一項(xiàng)研究，從2014年8月到當(dāng)年6月，汽車制造商和科技公司在視音頻技術(shù)上投資了800億美元。
僅僅一年后，涉及自動(dòng)駕駛原型車的事故似乎使開發(fā)人員失去了動(dòng)力。同時(shí)，實(shí)現(xiàn)5級(jí)自動(dòng)駕駛所需的技術(shù)挑戰(zhàn)（全自動(dòng)無人駕駛汽車）變得越來越復(fù)雜。到2019年，許多開發(fā)人員都放棄了2020年計(jì)劃。
通往5級(jí)的道路仍在繼續(xù)，影音開發(fā)商仍在致力于它將帶來的社會(huì)改善。但它們也有一些新的優(yōu)先事項(xiàng)。他們也在云計(jì)算領(lǐng)域找到了新的機(jī)會(huì)，這可以減少成本和開發(fā)時(shí)間。
首先，他們將重點(diǎn)放在與長期目標(biāo)相符的可銷售產(chǎn)品和服務(wù)的近期路徑上：卡車運(yùn)輸和物流，自動(dòng)駕駛輔助（ADAS）系統(tǒng)以及提供數(shù)據(jù)見解。一些開發(fā)者正在創(chuàng)造價(jià)值并展示現(xiàn)實(shí)世界的效率。
同樣，四級(jí)自動(dòng)駕駛卡車創(chuàng)業(yè)公司TuSimple在7月啟動(dòng)了自動(dòng)貨運(yùn)網(wǎng)絡(luò)。該公司正在演示通過在有償貨物運(yùn)輸中進(jìn)行自主操作來改進(jìn)安全性和效率的各種方式，同時(shí)在實(shí)際測試中改進(jìn)其產(chǎn)品。
其次，音視頻開發(fā)人員希望通過在虛擬環(huán)境中進(jìn)行更多測試并加快處理和存儲(chǔ)速度來節(jié)省其現(xiàn)有工作流程。
在這兩種情況下，云計(jì)算都提供了以極大的靈活性加速和擴(kuò)展開發(fā)的機(jī)會(huì)，同時(shí)使那些近期目標(biāo)的數(shù)據(jù)更易于訪問。COVID-19進(jìn)一步加速了現(xiàn)有的云解決方案趨勢。
自2018年以來，出于安全原因，每輛公路上的測試車都要由兩個(gè)人乘坐，這已成為標(biāo)準(zhǔn)做法。社交疏遠(yuǎn)規(guī)則使這變得更加困難，這意味著許多測試車隊(duì)目前都停在那里。
小規(guī)模計(jì)算
影音開發(fā)涉及從實(shí)際測試和仿真中收集大量數(shù)據(jù)。然后進(jìn)行訓(xùn)練，并將數(shù)據(jù)輸入到原型的新行為模型中，然后在仿真中進(jìn)行測試并再次進(jìn)行驗(yàn)證，從而生成新的數(shù)據(jù)周期。
Lyft Level 5的高級(jí)工程師Timothy Perrett說：“仿真是提高軟件安全性的關(guān)鍵方法之一，甚至可以在測試軌道上進(jìn)行。”這是一個(gè)過程，需要靈活性。
Lyft Level 5于2017年推出，旨在讓乘車共享公司直接買入影音技術(shù)的優(yōu)勢，并著眼于自動(dòng)駕駛乘車共享車輛。Lyft的工程師利用從其AV車隊(duì)收集的PB級(jí)數(shù)據(jù)，每年進(jìn)行數(shù)百萬次模擬，以提高其自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的性能和安全性。
驗(yàn)證工作以及運(yùn)行所有這些數(shù)據(jù)的規(guī)模是一個(gè)巨大的問題，仿真中生成的大量數(shù)據(jù)也是如此。自2012年以來，Lyft本身就將AWS用作云合作伙伴，但使用云與現(xiàn)場客戶進(jìn)行交互以及用于模擬和數(shù)據(jù)處理并不相同。
第5級(jí)有不同的需求和約束，大多數(shù)計(jì)算需求是為大型、批處理式的工作負(fù)載提供服務(wù)，這些工作負(fù)載的配置非常尖刻。需要能夠爆發(fā)出高峰值負(fù)載，然后在不使用它時(shí)迅速將其關(guān)閉的能力。
解決方案在于使用競價(jià)型實(shí)例。競價(jià)型實(shí)例是按需分配的計(jì)算功能，是Amazon彈性計(jì)算云（EC2）的一部分。用戶只為使用的商品付費(fèi)，沒有規(guī)模限制。 它們還允許將作業(yè)打包在一起并發(fā)運(yùn)行。這樣可以加快處理大批量數(shù)據(jù)的速度，這意味著任何團(tuán)隊(duì)或工程師都不必閑著，而另一個(gè)可以優(yōu)先處理計(jì)算時(shí)間。
現(xiàn)在已在路上
級(jí)別5，完全的自動(dòng)駕駛自主性可能是所有音視頻開發(fā)人員的最終目標(biāo)，而今天，有些公司已經(jīng)在其收益服務(wù)中利用其技術(shù)。
卡車初創(chuàng)公司TuSimple于7月1日啟動(dòng)了世界上第一個(gè)自動(dòng)貨運(yùn)網(wǎng)絡(luò)，目前，正在使用UPS從鳳凰城一直運(yùn)送到沃思堡。該公司的目標(biāo)是在2024年在全國范圍內(nèi)運(yùn)營。
TuSimple的卡車已經(jīng)按照通常稱為4級(jí)自治的標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行。它們可以驅(qū)動(dòng)自己，但主要是在為其創(chuàng)建的環(huán)境中。
卡車通常在標(biāo)記和維護(hù)良好的高速公路上在倉庫之間移動(dòng)。從理論上講，這對(duì)于音視頻系統(tǒng)來說比較容易，但是大型鉆機(jī)長70英尺，難以操縱和停止，并且通常在車道兩側(cè)的間隙小于3英尺。
該公司所有的卡車都有一個(gè)人來操縱，而人和計(jì)算機(jī)都在不同的場合開車。當(dāng)駕駛員處于控制狀態(tài)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)記錄駕駛員的行為以及AI會(huì)做出的決定，然后通過機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)其進(jìn)行分析。
早期，TuSimple會(huì)在自己的硬盤驅(qū)動(dòng)器上收集數(shù)據(jù)，然后經(jīng)過15個(gè)小時(shí)的過程將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆浦小Ｔ?018年，它增加了AWS Snowball Edge設(shè)備，可以在車上記錄，標(biāo)記和壓縮數(shù)據(jù)。這節(jié)省了在運(yùn)行后必須執(zhí)行這些任務(wù)的時(shí)間，還有助于從云中重新集成新的駕駛模型。
數(shù)據(jù)通過AWS Direct Connect（專用，安全，高速數(shù)據(jù)連接）與云之間來回傳輸，傳輸速度比以前快得多。
該公司的控制算法可以在裝滿拖車的情況下以65英里/小時(shí)的速度將卡車保持在4cm的準(zhǔn)確車道中央。通過比人類更精確的油門和方向控制，它在旅途中的燃油經(jīng)濟(jì)性也提高了10％。
存儲(chǔ)并遵守
TuSimple收集的大量數(shù)據(jù)也保留在云中，并進(jìn)行索引以備將來使用，這是合規(guī)性的關(guān)鍵部分。
當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型來做出決策時(shí)，例如汽車的運(yùn)行方式，需要能夠?qū)⑤斎肫渲械臄?shù)據(jù)用于以后的審核。關(guān)于需要保留數(shù)據(jù)多長時(shí)間的意見不一，但是一般的經(jīng)驗(yàn)法則是，數(shù)據(jù)需要保留10-15年，并且必須易于獲取。
AWS使將公司的所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)中央位置（一個(gè)“數(shù)據(jù)湖”）成為可能。“數(shù)據(jù)湖”參考架構(gòu)是由AWS在與眾多客戶合作應(yīng)對(duì)其自治和ADAS數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)之后專門開發(fā)的。
以類似于現(xiàn)貨實(shí)例的方式，它使各種級(jí)別的存儲(chǔ)可用于在分層定價(jià)系統(tǒng)中使用和保留數(shù)據(jù)。新鮮數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在Amazon S3服務(wù)器上。可以將休眠數(shù)據(jù)移至Amazon Glacier，這成本非常低，但訪問速度較慢。它比磁帶解決方案更具成本效益和可訪問性。
通往5級(jí)的道路可能很漫長，音視頻開發(fā)商有機(jī)會(huì)微調(diào)其運(yùn)營并在此過程中創(chuàng)造價(jià)值。最好的選擇是長期戰(zhàn)略。云計(jì)算可以提供幫助，云基礎(chǔ)架構(gòu)的合作伙伴也可以提供幫助。
（免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請(qǐng)進(jìn)一步核實(shí)，并對(duì)任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對(duì)有關(guān)資料所引致的錯(cuò)誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。
任何單位或個(gè)人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識(shí)產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時(shí)，應(yīng)及時(shí)向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會(huì)依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
