你的愛車越來(lái)越智能了，再不是簡(jiǎn)單的四輪代步工具了!各種傳感器、信息娛樂(lè)系統(tǒng)、導(dǎo)航系統(tǒng)、人機(jī)互動(dòng)系統(tǒng)、高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)等等這些數(shù)據(jù)急需要一個(gè)強(qiáng)大的車載硬盤了!

自動(dòng)駕駛催生存儲(chǔ)擴(kuò)容需求 人工智能助力作用凸顯

據(jù)外媒報(bào)道，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，如今的車輛普遍配置了內(nèi)置數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備，其容量通常在16 GB-64 GB，其中絕大部分設(shè)備能勝任車用地圖存儲(chǔ)及車載信息娛樂(lè)兩大功能。然而，人工智能技術(shù)、自動(dòng)駕駛技術(shù)、云技術(shù)、車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正在發(fā)展，未來(lái)的自動(dòng)駕駛車輛勢(shì)必要尋求超大容量的存儲(chǔ)設(shè)備，對(duì)上述先進(jìn)的車載功能提供技術(shù)及硬件支持。

車載存儲(chǔ)器的擴(kuò)容需求凸顯

據(jù)業(yè)內(nèi)機(jī)構(gòu)的研究結(jié)果顯示，自動(dòng)駕駛車輛很快就會(huì)迫切需要超大容量存儲(chǔ)設(shè)備(儲(chǔ)存容量在1TB以上)，進(jìn)而對(duì)智能駕駛員輔助、語(yǔ)音識(shí)別及手勢(shì)識(shí)別、眼球追蹤、駕駛監(jiān)控、黑匣子記錄(black box recording)、認(rèn)知能力(cognitive capabilities)(可對(duì)駕駛員偏好加以學(xué)習(xí)及分析，進(jìn)而提升能力)、車間通信(V2V)及車輛與基礎(chǔ)設(shè)施通信(V2I)等各類先進(jìn)駕駛輔助功能提供支持。

隨著時(shí)間的推移，全球道路數(shù)據(jù)的容量將不斷增大，而傳輸速率也將隨之提升，因此存儲(chǔ)設(shè)備也勢(shì)必要不斷擴(kuò)容。由于產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量極大，如何對(duì)海量數(shù)據(jù)加以利用、如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化實(shí)時(shí)智能與服務(wù)價(jià)值就顯得尤為關(guān)鍵。

為實(shí)現(xiàn)妥善處理傳感器數(shù)據(jù)、算法及來(lái)自外部世界的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息，務(wù)必要提升車輛的運(yùn)算能力，因?yàn)閿?shù)據(jù)的抓取量及分析量將越來(lái)越大。這就需要實(shí)現(xiàn)即時(shí)處理數(shù)據(jù)，其中有部分?jǐn)?shù)據(jù)需要保存到本地存儲(chǔ)設(shè)備(即：車載存儲(chǔ)設(shè)備)或上傳到云端儲(chǔ)存設(shè)備中。

人工智能對(duì)自動(dòng)駕駛車輛車載存儲(chǔ)設(shè)備的影響

為此，下文將從“自動(dòng)駕駛、數(shù)字助理、與數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)連通”這三大方面來(lái)探討人工智能及其對(duì)自動(dòng)駕駛車輛車載存儲(chǔ)設(shè)備的影響。

盡管上述應(yīng)用領(lǐng)域?qū)囕d存儲(chǔ)設(shè)備的影響巨大，但都離不開人工智能(AI)技術(shù)的推動(dòng)與輔助，人工智能技術(shù)在汽車中的應(yīng)用已成為當(dāng)前的一大技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。人工智能技術(shù)基于計(jì)算機(jī)應(yīng)用，其可確保車載系統(tǒng)能像人類一般執(zhí)行相關(guān)任務(wù)。

人工智能不僅驅(qū)動(dòng)著自動(dòng)駕駛車輛的未來(lái)，還被各大車企用于多個(gè)領(lǐng)域中，借此提升車輛的自動(dòng)化程度，并改善駕駛體驗(yàn)。駕駛輔助、數(shù)據(jù)語(yǔ)音輔助(digital voice assistants)、深度學(xué)習(xí)能力、實(shí)現(xiàn)與數(shù)據(jù)中心及車載信息娛樂(lè)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)連通均離不開人工智能技術(shù)的支持。車載應(yīng)用可利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的采集，但需要相關(guān)方來(lái)制定新的本地及云端信息存儲(chǔ)及數(shù)據(jù)管理策略。

超大容量的車載存儲(chǔ)設(shè)備是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能的先決硬件條件

自動(dòng)駕駛車輛借助攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)(激光探測(cè)與測(cè)距，light detections and ranges)等傳感器來(lái)采集車輛周邊環(huán)境的數(shù)據(jù)，進(jìn)而為車輛實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)向、制動(dòng)及加速等功能提供輔助，其數(shù)據(jù)的采集速率為750 MB/s。車載傳感器將讀取車輛周邊環(huán)境的地圖數(shù)據(jù)，并與保存的車載地圖進(jìn)行比對(duì)，進(jìn)而繪制新的實(shí)時(shí)地圖，使車輛能夠識(shí)別行駛路徑上可能出現(xiàn)的障礙物并進(jìn)行規(guī)避。這一系列進(jìn)程將產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，進(jìn)而完成對(duì)車輛的操控，但若要實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，前提是大幅擴(kuò)充車載存儲(chǔ)設(shè)備的存儲(chǔ)容量。

車載系統(tǒng)提取將提取經(jīng)壓縮處理的數(shù)據(jù)，在與高清地圖進(jìn)行對(duì)比將用到該數(shù)據(jù)，從而精準(zhǔn)地定位車輛所在位置。該類地圖需要獲取高精度的地圖數(shù)據(jù)及車道標(biāo)志線(lane markings)、路緣石(curbs)、車道控制燈(lane signs)等信息，該地圖數(shù)據(jù)所占的容量被擴(kuò)大了整整一倍。這類信息可用于生成實(shí)時(shí)的具體行動(dòng)方案(actionable insights)，從而完成對(duì)車輛的導(dǎo)航操作。

某些數(shù)據(jù)(如車輛的相關(guān)“駕駛”數(shù)據(jù))的存儲(chǔ)時(shí)間可能長(zhǎng)達(dá)數(shù)日乃至數(shù)月，須視當(dāng)?shù)胤ㄒ?guī)、運(yùn)營(yíng)商或原始設(shè)備制造商(OEM)的具體要求而定。駕駛數(shù)據(jù)記錄須每隔數(shù)秒記錄一次，而與車隊(duì)車輛監(jiān)控相關(guān)的黑匣子數(shù)據(jù)則每隔數(shù)日記錄一次，后者通常被用于車險(xiǎn)、預(yù)測(cè)性維護(hù)(predictive maintenance)及其他用途。

由于數(shù)據(jù)的功用不同，對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存要求也差別迥異。若需將駕駛數(shù)據(jù)上傳到云端服務(wù)器的儲(chǔ)存器中，還需要另行備份副本(local copy)，將其保存在本地(或“本機(jī)”)存儲(chǔ)設(shè)備中。歸根結(jié)底，超大容量的車載存儲(chǔ)設(shè)備是實(shí)現(xiàn)上述功能的先決硬件條件。

據(jù)估計(jì)，未來(lái)大部分的自動(dòng)駕駛車輛將配備***款的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)及車載通信(vehicular communication)設(shè)備，使乘客在愛車內(nèi)瀏覽網(wǎng)站、收發(fā)郵件、觀看下載的電影。若這類數(shù)據(jù)需要長(zhǎng)期存儲(chǔ)，用戶可將其上傳到云端，進(jìn)行保存。

然而，行駛中的車輛卻無(wú)法確保車內(nèi)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)始終處于良好狀態(tài)，更無(wú)法確保車載通信能持續(xù)保持流暢運(yùn)行狀態(tài)。為此，不得不將相關(guān)數(shù)據(jù)保存在車載存儲(chǔ)裝設(shè)備內(nèi)，這就要求對(duì)車載存儲(chǔ)設(shè)備進(jìn)行進(jìn)一步的擴(kuò)容。

數(shù)字助理、機(jī)械學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)將持續(xù)提升數(shù)據(jù)量

數(shù)字助理可通過(guò)算法來(lái)執(zhí)行人工智能功能，將自動(dòng)駕駛提升到新水平，但算法所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量卻相當(dāng)驚人。與智能型個(gè)人助理不同，前者只是為移動(dòng)設(shè)備提供語(yǔ)音服務(wù)，而數(shù)字助理則有助于車輛的機(jī)械學(xué)習(xí)，使車載系統(tǒng)了解駕駛員的個(gè)人偏好、興趣、駕駛風(fēng)格。

該系統(tǒng)不僅能根據(jù)個(gè)性化信息提供對(duì)應(yīng)的駕駛體驗(yàn)，還能持續(xù)提升其知識(shí)儲(chǔ)備量，通過(guò)分析行為模式(behavioral patterns)來(lái)模仿人類行為、像人類一樣解讀現(xiàn)實(shí)駕駛情景，必要時(shí)甚至能接管車輛的駕駛操控。

機(jī)械學(xué)習(xí)(machine learning，ML)實(shí)際上是人工智能的一個(gè)子集(可理解為“分支”，subset)，該技術(shù)的主要應(yīng)用對(duì)象為機(jī)械或設(shè)備，確保其能夠像人類一樣進(jìn)行思考并采取行動(dòng)。借助人工智能技術(shù)，機(jī)器或設(shè)備能像人類一樣執(zhí)行任務(wù)。得益于機(jī)械學(xué)習(xí)技術(shù)，機(jī)械或設(shè)備可根據(jù)獲得的數(shù)據(jù)及深度學(xué)習(xí)(deep learning，DL)實(shí)踐來(lái)“不斷地學(xué)習(xí)”，進(jìn)而執(zhí)行各類人工智能任務(wù)。深度學(xué)習(xí)有助于將各類任務(wù)分解為可管控的模塊，然后加以模仿，這樣車載系統(tǒng)就能學(xué)會(huì)相關(guān)功能的執(zhí)行與操作。學(xué)得越多，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)及所需的存儲(chǔ)容量自然就越多。

車用數(shù)據(jù)量增多意味著需要更大容量的本地儲(chǔ)存器及大量的云網(wǎng)關(guān)緩沖區(qū)編碼

隨著互聯(lián)車載技術(shù)的不斷發(fā)展，用戶也陸續(xù)獲得新的功能體驗(yàn)?；ヂ?lián)車輛的車載系統(tǒng)可以分為以下類別：車載信息娛樂(lè)系統(tǒng)、道路與交通警示(road and traffic warnings)系統(tǒng)、車輛診斷(vehicle diagnostics)系統(tǒng)、導(dǎo)航系統(tǒng)等?；谌斯ぶ悄艿能囕d信息娛樂(lè)系統(tǒng)為駕駛員及乘客提供收發(fā)郵件、網(wǎng)絡(luò)搜索以及與智能手機(jī)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用聯(lián)動(dòng)等功能，上述所有功能均可通過(guò)語(yǔ)音指令來(lái)實(shí)現(xiàn)，為此傳輸速度務(wù)必要高達(dá)數(shù)兆/秒，具體數(shù)值視車載應(yīng)用的運(yùn)行情況而定。

隨著車載應(yīng)用數(shù)量的持續(xù)增多、車聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，本地儲(chǔ)存器(車載存儲(chǔ)設(shè)備)與云端(服務(wù)器)間的數(shù)據(jù)傳輸速度及傳輸效率也務(wù)必要大幅提升，車用數(shù)據(jù)量增多則意味著需要更大容量的本地儲(chǔ)存器及大量的云網(wǎng)關(guān)緩沖區(qū)編碼(cloud gateway buffer coding)。

人工智能對(duì)互聯(lián)車輛重要的貢獻(xiàn)還體現(xiàn)在汽車安全性上。借助車間通信(V2V)技術(shù)，互聯(lián)車輛將能夠?qū)崿F(xiàn)車輛間的信息與數(shù)據(jù)互通，將自身即將采取的行動(dòng)“告知”周邊車輛，該技術(shù)的實(shí)現(xiàn)需要基于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

例如，當(dāng)紅燈亮起前，若駕駛員未減速，互聯(lián)車輛的車載系統(tǒng)將向駕駛員發(fā)出警示，防止其在交通路口闖紅燈。此外，互聯(lián)車輛可借助車輛對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)(V2I)與交通燈、交通標(biāo)志等道路基礎(chǔ)設(shè)施實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，在紅燈亮起前，交通燈將“告知”互聯(lián)車輛，即將切換至紅燈，互聯(lián)車輛隨即將進(jìn)行減速。

車載存儲(chǔ)設(shè)備的應(yīng)用新趨勢(shì)——閃存設(shè)備

存儲(chǔ)設(shè)備是汽車整體解決方案的關(guān)鍵性部件，在物料清單(bill-of-materials，BOM)中占據(jù)了較大比重。車輛越來(lái)越像裝有輪子的數(shù)據(jù)中心，其往往配置了多個(gè)車載計(jì)算機(jī)，借助云技術(shù)實(shí)現(xiàn)內(nèi)部互聯(lián)。因此，儲(chǔ)存設(shè)備優(yōu)化就變得極為關(guān)鍵，被用于確保設(shè)備的性能與可靠性。最近推出過(guò)數(shù)款新的車載娛樂(lè)信息系統(tǒng)，其中有部分可實(shí)現(xiàn)軟件升級(jí)，并將升級(jí)文件保存到本地存儲(chǔ)設(shè)備中。此外，車載信息娛樂(lè)系統(tǒng)所用到的應(yīng)用軟件也將生成緩存文件，用于網(wǎng)絡(luò)峰值時(shí)的帶寬占用量。

為提升存儲(chǔ)設(shè)備的性能、擴(kuò)大存儲(chǔ)容量、降低延遲率、提高可靠性及耐用性，許多車企轉(zhuǎn)而采用閃存設(shè)備，用于存儲(chǔ)操作系統(tǒng)及先進(jìn)的軟件應(yīng)用，采集、分析駕駛數(shù)據(jù)記錄、為云通信提供緩存(及帶寬優(yōu)化)、在本地存儲(chǔ)車載信息娛樂(lè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的備份資料。

經(jīng)測(cè)試證明，閃存能滿足自動(dòng)駕駛車輛對(duì)大容量的需求，可提供高度緊湊型封裝產(chǎn)品，其體積比1美分硬幣的體積還小。隨著人工智能及自動(dòng)駕駛車輛車載系統(tǒng)復(fù)雜性的持續(xù)提升，由于汽車空間有限，空間有效利用率已嚴(yán)苛到英寸級(jí)，閃存恰好滿足了系統(tǒng)對(duì)其尺寸的要求，能夠盡可能地設(shè)備在車輛中所占據(jù)的空間。

為互聯(lián)車輛及自動(dòng)駕駛提供助力的本地車載存儲(chǔ)設(shè)備務(wù)必能經(jīng)受嚴(yán)苛的車內(nèi)環(huán)境，且須確保其功能運(yùn)行安全可靠、產(chǎn)品使用周期較長(zhǎng)。鑒于車輛運(yùn)行時(shí)所處的環(huán)境差別迥異(如：極熱、極冷、干濕條件、光滑路面、凹凸路面、沖擊與震動(dòng)挑戰(zhàn))，本地的車載存儲(chǔ)設(shè)備的質(zhì)量要求及可靠性標(biāo)準(zhǔn)要遠(yuǎn)高于智能手機(jī)與其他移動(dòng)設(shè)備的相關(guān)要求，其標(biāo)準(zhǔn)十分嚴(yán)苛，或許與關(guān)鍵性任務(wù)企業(yè)級(jí)存儲(chǔ)設(shè)備的要求相當(dāng)。

未來(lái)展望——人工智能技術(shù)與存儲(chǔ)設(shè)備相輔相成

數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的可靠性是根本性問(wèn)題，其決定了汽車設(shè)計(jì)師們將如何整合人工智能技術(shù)，也決定了他們將如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛車輛安全性及可靠性。業(yè)內(nèi)人士將繼續(xù)開展車輛測(cè)試，車企也將穩(wěn)步推動(dòng)自動(dòng)駕駛與互聯(lián)車輛，技術(shù)公司和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商將致力于閃存在車輛中的大批量配置。

盡管離實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛車輛還有很長(zhǎng)的一段路要走，人工智能將不斷融入到人們的生活中，存儲(chǔ)設(shè)備的先進(jìn)性將助推人工智能技術(shù)的發(fā)展與成功，這在數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)最為明顯，如何在未來(lái)的互聯(lián)車輛中運(yùn)用數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)將成為實(shí)現(xiàn)人工智能愿景的核心內(nèi)容。