“鋼鐵俠”在上周爆了個猛料？別急，咱們先說說L3
話說在上周的世界人工智能大會上
素有硅谷鋼鐵俠之稱的埃隆·馬斯克
可在大會上爆了個猛料
“特斯拉將在今年完成L5的基本功能”
不過他也表示
還有很多細(xì)節(jié)問題待解決
再來說說國內(nèi)，2020年3月，中國工信部官網(wǎng)公示了《汽車駕駛自動化分級》推薦性國家標(biāo)準(zhǔn)報批稿，并擬于2021年1月1日開始實(shí)施，未來將成為“中國版自動駕駛分級標(biāo)準(zhǔn)”。
這也標(biāo)志著L3級自動駕駛正式進(jìn)入了量產(chǎn)的“前夜”。
一邊是L5級別自動駕駛基本完成，另一邊是L3級別自動駕駛即將落地，兩者的巨大差異說明了，從實(shí)驗(yàn)室到真正的落地仍有很長的距離，這是因?yàn)樾枰黄频牟粌H僅是技術(shù)，也有法律法規(guī)的逐步完善。
但是不管怎么樣，馬斯克的這番話無疑給整個汽車行業(yè)傳遞了明確的信號：
完全自動駕駛汽車的上市
會比我們預(yù)計的提前很多
什么是自動駕駛級別？
美國汽車工程師協(xié)會（SAE）對汽車自動駕駛技術(shù)劃分為Level 0-Level 5共六個級別，其中L1-L2是指智能駕駛輔助系統(tǒng)。在這個階段，人類駕駛員仍然要負(fù)責(zé)所有駕駛?cè)蝿?wù)；L3則標(biāo)志著進(jìn)入自動駕駛范疇，因此也被業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為是自動駕駛領(lǐng)域的一個重要“分水嶺”。
如今，隨著“新基建”上升為國家戰(zhàn)略，自動駕駛這個新興的領(lǐng)域也正處在5G、AI，以及云計算、大數(shù)據(jù)中心幾大領(lǐng)域的交匯處，未來有望乘著“新基建”的東風(fēng)，進(jìn)一步加速商業(yè)化的落地進(jìn)程。
從這個角度來說，中國汽車產(chǎn)業(yè)在大踏步走向自動駕駛后，行業(yè)內(nèi)的競爭激烈程度將急速加劇，而未來誰能最早進(jìn)入L3級自動駕駛階段，誰就將最大限度獲得新技術(shù)帶來的自動駕駛這一全新市場的巨大紅利。那么，汽車行業(yè)在自動駕駛新時代即將來臨時，將會遭遇哪些重大的挑戰(zhàn)，并應(yīng)該采取何種應(yīng)對的戰(zhàn)略呢？
L3量產(chǎn)前夜新挑戰(zhàn)
事實(shí)上，就在今年6月21日，國內(nèi)首個量產(chǎn)的L3級自動駕駛汽車長安汽車UNI-T就已宣布正式上市，隨著明年年初“中國版自動駕駛分級標(biāo)準(zhǔn)”的實(shí)施，越來越多的整車廠都會“標(biāo)配”L3級自動駕駛，中國汽車行業(yè)也有望率先進(jìn)入自動駕駛的新時代。
可以說，這既是一個充滿挑戰(zhàn)和巨變的新時代，更是一個汽車行業(yè)同時間和智慧“賽跑”的新時代，核心的原因就在于，對于整車廠來說，原有的經(jīng)驗(yàn)不再有效，汽車最核心的價值不再是曾經(jīng)熟悉的“三大件”（發(fā)動機(jī)、變速箱和底盤）系統(tǒng)，而是軟件定義汽車的時代。
數(shù)據(jù)顯示，目前汽車的車內(nèi)代碼行數(shù)已從上世紀(jì)80年代的5萬行，發(fā)展到2010年代的約1200萬行，再到2018年的約1.5億行，而2025年則可能會躍升到15億行，如此龐大的代碼量，對整個行業(yè)開發(fā)人員的能力將形成巨大挑戰(zhàn)，更會帶來前所未有的數(shù)據(jù)量的激增。
對此，戴爾科技集團(tuán)售前系統(tǒng)工程部解決方案架構(gòu)師林小引形容的比喻說：“一般開采出來一噸礦石，才能提煉出幾克黃金。那么要訓(xùn)練出滿足L3級別的自動駕駛算法，所需要的裸數(shù)據(jù)則在50-100PB量級，而這個過程始終圍繞著數(shù)據(jù)展開，并由數(shù)據(jù)來驅(qū)動的。”
更關(guān)鍵的是，由自動駕駛所帶來的這種海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如何“存儲、管理、利用和歸檔備份管理”，同樣也是非常具有挑戰(zhàn)的，可以從幾個維度來做觀察：
一是，從高性能看
自動駕駛研發(fā)中有大量并行的工作負(fù)載，包括：數(shù)據(jù)上傳、數(shù)據(jù)預(yù)處理、深度學(xué)習(xí)、模擬仿真、大數(shù)據(jù)分析、歸檔備份等。這些并行的工作負(fù)載需要底層存儲提供極高的吞吐性能，以便讓服務(wù)器中的算力快速讀到所需的數(shù)據(jù)，這樣才能夠大量節(jié)約研發(fā)人員的工作時間，使得整個自動駕駛的研發(fā)周期縮短，加快產(chǎn)品上市時間。
二是，從高可用看
自動駕駛的一些典型的工作場景是需要持續(xù)運(yùn)行數(shù)天甚至數(shù)周的時間，如深度學(xué)習(xí)中對模型算法的訓(xùn)練，軟件在環(huán)(SiL)的仿真模擬中對感知決策算法的反復(fù)回歸優(yōu)化等。因此，這也需要底層數(shù)據(jù)存儲能夠提供企業(yè)級的高可用，保障自動研發(fā)長周期工作任務(wù)的持續(xù)運(yùn)行而不中斷。
三是，從擴(kuò)展性看
自動駕駛的研發(fā)過程中，還需要采集海量的真實(shí)數(shù)據(jù)并配合虛擬仿真引擎來測試和驗(yàn)證在罕見場景中算法的可靠性。同時，這些數(shù)據(jù)的積累也是一個線性的過程，甚至有明確的爬坡計劃表。所以，這就需要底層數(shù)據(jù)存儲能夠以橫向擴(kuò)展的模式由小到大線性地擴(kuò)展數(shù)據(jù)存儲規(guī)模，同時做到在擴(kuò)容過程中對現(xiàn)有研發(fā)應(yīng)用的無影響。
四是，從安全性看
自動駕駛始終是依靠數(shù)據(jù)來驅(qū)動的，保障數(shù)據(jù)的安全性變得首當(dāng)其沖。根據(jù)《中華人民共和國測繪法》的規(guī)定，自動駕駛在公開道路上所采集的數(shù)據(jù)需要在具有甲級測繪資質(zhì)的圖商的監(jiān)管下使用，所有對數(shù)據(jù)的訪問都需要接受圖商的審計，這也就意味著自動駕駛過程中需要對數(shù)據(jù)有足夠的、強(qiáng)大的保護(hù)機(jī)制。
五是，從運(yùn)維角度
由于數(shù)據(jù)量巨大，支撐自動駕駛的存儲基礎(chǔ)架構(gòu)的規(guī)模同樣也比較龐大。在這樣的背景下，如何能夠簡單、方便地搭建和管理大規(guī)模的存儲設(shè)備集群，降低運(yùn)維成本，把更多的資源投入到自動駕駛的研發(fā)上，是整車廠在投入自動駕駛研發(fā)之初，就必須重點(diǎn)考量的。
由此可見，自動駕駛的新時代是美好的，但也是挑戰(zhàn)巨大的，采用何種技術(shù)戰(zhàn)略和產(chǎn)品方案來化解自動駕駛帶來的海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)壓力，并打造出整車廠的新競爭力不僅是大勢所趨，更是迫在眉睫。
加速自動駕駛落地
那么，在L3級自動駕駛即將量產(chǎn)的前夜，汽車整車廠又該如何在自動駕駛領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突圍呢？
戴爾科技集團(tuán)近期正式發(fā)布了Dell EMC PowerScale無疑給出了一個新的答案，它通過把戴爾科技強(qiáng)大的橫向擴(kuò)展文件系統(tǒng)OneFS和卓越的服務(wù)器平臺PowerEdge有機(jī)結(jié)合起來，在延續(xù)了Isilon高效地存儲、管理、保護(hù)和分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的同時，又通過一系列的技術(shù)創(chuàng)新，為自動駕駛提供了更為強(qiáng)大的支持能力，為加速自動駕駛的落地真正打牢了基礎(chǔ)。
首先，在大規(guī)模存儲的高性能方面
與傳統(tǒng)的存儲系統(tǒng)只能縱向擴(kuò)展相比，PowerScale能夠使系統(tǒng)橫向擴(kuò)展，無縫地將現(xiàn)有文件系統(tǒng)或容量增加到PB級，就能以線性方式提高性能和容量。同時，PowerScale還可以根據(jù)文件、目錄級別或者工作負(fù)載的不同優(yōu)化訪問模式，讓單個主機(jī)可以快速導(dǎo)入或者讀取數(shù)據(jù)。
其次，在容量和可伸縮性方面
PowerScale也充分滿足自動就是對于存儲基礎(chǔ)架構(gòu)的要求，單個文件系統(tǒng)就能夠提供從最小7TB到多PB規(guī)模的存儲能力，并支持對數(shù)百萬個文件進(jìn)行操作。
不僅如此，用戶需要的新增容量也可以在幾分鐘內(nèi)添加到現(xiàn)有的Isilon卷中，沒有停機(jī)時間，也不會中斷數(shù)據(jù)可用性，而且不會降低性能。此外，當(dāng)面對高度并發(fā)的自動計時工作負(fù)載時，PowerScale的橫向擴(kuò)展體系結(jié)構(gòu)和“獨(dú)一無二”的OneFS操作系統(tǒng)，還能夠進(jìn)一步消除傳統(tǒng)存儲解決方案所共有的性能瓶頸。
第三，在存儲可用性和數(shù)據(jù)歸檔方面
PowerScale具有的CloudPools功能也能夠支持?jǐn)?shù)據(jù)分層策略，這個策略決定的自動分層解決方案允許根據(jù)自動駕駛項(xiàng)目的不同階段，將數(shù)據(jù)與極佳價格/性能的存儲層做自動的匹配。
由此帶來的好處體現(xiàn)在：自動分層策略可以讓關(guān)鍵的“熱數(shù)據(jù)”(如正在使用的自動駕駛傳感器數(shù)據(jù))保存在更高性能的存儲層上，而“溫數(shù)據(jù)”或“冷數(shù)據(jù)”(如已經(jīng)發(fā)布的車輛數(shù)據(jù))可以放在更經(jīng)濟(jì)高效和更高密度的歸檔層中。
同時，PowerScale也可以滿足自動駕駛的相關(guān)測試數(shù)據(jù)長期存儲歸檔和安全性的要求，同時也能快速地進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)和再次進(jìn)行仿真測試的需求，而無需對現(xiàn)有的策略和流程進(jìn)行更改。
最后，在數(shù)據(jù)的流通性方面
PowerScale也具備廣泛的適應(yīng)性，它不僅支持NAS協(xié)議(如NFS3、NFS4、SMB2、SMB3和FTP)來訪問數(shù)據(jù)，而且還可以通過HDFS協(xié)議（Hadoop分布式文件系統(tǒng))來訪問，通過將高效的存儲平臺與Hadoop集成起來，PowerScale可以讓自動駕駛開發(fā)人員能夠加快分析海量數(shù)據(jù)，并在幾分鐘內(nèi)獲得結(jié)果。內(nèi)置HDFS支持消除了移動數(shù)據(jù)文件和Hadoop存儲的時間和開銷。
另外，PowerScale搭載的OneFS 9.0還支持對象存儲訪問協(xié)議S3，因此用戶可以把數(shù)據(jù)更輕松的遷移到云端環(huán)境之中，滿足更多的數(shù)據(jù)流通性的需求。換句話說，這種支持多協(xié)議訪問同一數(shù)據(jù)的特性，既解決了不同用戶的不同訪問方式的需求，也解決了數(shù)據(jù)在存儲和使用中的一致性和完整性問題，如源數(shù)據(jù)的存儲訪問，和大數(shù)據(jù)分析之間數(shù)據(jù)的差異性問題等。
值得一提的是，全新推出的PowerScale F系列還增加了全閃存和NVMe節(jié)點(diǎn)的能力，更加高效和靈活的滿足自動駕駛行業(yè)用戶最新的發(fā)展需求。例如，在圖商監(jiān)管領(lǐng)域，目前國內(nèi)所有的路采數(shù)據(jù)需要先由圖商進(jìn)行審查和脫敏處理后才能交由自動駕駛研發(fā)商進(jìn)行后續(xù)處理，那么PowerScale F系列就非常適合構(gòu)建一個高性能的存儲集群，由圖商審查和脫敏處理后使用。
同樣，在自動駕駛的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，越來越多的研發(fā)團(tuán)隊(duì)都在借助TensorFlow或PyTorch等新的深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案展開研發(fā)工作，而PowerScale F系列也可以為深度學(xué)習(xí)算法提供高性能的底層存儲，由此加快深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的速度并提高GPU的利用率。
不難看出，PowerScale之于自動駕駛研發(fā)中面臨的數(shù)據(jù)和存儲的挑戰(zhàn)，真正做到了“硬件更靈活，成本更節(jié)約，生產(chǎn)效率也更高”。其中在數(shù)據(jù)建模階段，PowerScale可以為一個集群中的每個節(jié)點(diǎn)添加容量、性能和彈性，這使得自動駕駛開發(fā)團(tuán)隊(duì)能夠利用整個群集的性能，解決大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲的高性能難題。
更關(guān)鍵的是，在訓(xùn)練階段，通過將高效的PowerScale存儲平臺與Hadoop集成起來，自動駕駛開發(fā)人員還能夠更快的分析海量數(shù)據(jù)，并在幾分鐘內(nèi)獲得結(jié)果，可以說真正為自動駕駛的研發(fā)提供了一個最佳選擇。
背后的底蘊(yùn)與底氣
毫無疑問，作為中國汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要新方向，自動駕駛是汽車產(chǎn)業(yè)新一輪科技創(chuàng)新的重要載體，也將為更多的整車廠提供巨大的發(fā)展空間，而戴爾科技通過不斷的技術(shù)創(chuàng)新，可以說為整車廠的自動駕駛研發(fā)提供了更加高效和靈活的產(chǎn)品和解決方案，而在這背后正是其構(gòu)筑的三重優(yōu)勢，讓它具備了賦能的底蘊(yùn)和底氣。
投產(chǎn)檢證
戴爾科技在自動駕駛領(lǐng)域的優(yōu)勢不是“紙上談兵”，而是經(jīng)過大量整車廠和一級供應(yīng)商自動駕駛研發(fā)/驗(yàn)證系統(tǒng)的實(shí)際投產(chǎn)驗(yàn)證，證明了其解決方案是穩(wěn)定、可靠和高效的。
數(shù)據(jù)顯示，全球超過70%的領(lǐng)先高級駕駛員輔助系統(tǒng)/自動駕駛一級供應(yīng)商使用OneFS進(jìn)行ADAS開發(fā)；排名前20位的汽車供應(yīng)商中有70％以上使用由OneFS提供支持的PowerScale存儲系統(tǒng)；同時，戴爾科技高級駕駛員輔助系統(tǒng)/自動駕駛（ADAS/AD）客戶已部署了超過1EB由OneFS支持的PowerScale存儲，用于支持汽車工作流程。
除此之外，目前戴爾科技在全球落地的自動駕駛研發(fā)基礎(chǔ)架構(gòu)案例高達(dá)40多個，包括了歐洲著名的Tier-1供應(yīng)商、國內(nèi)領(lǐng)先的自主品牌整車廠、日系頭部的整車廠等，還有更多的項(xiàng)目正在“有條不紊”的落地之中。
端到端
戴爾科技為自動駕駛提供的研發(fā)/驗(yàn)證基礎(chǔ)架構(gòu)，還是端到端的解決方案，包括計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、云計算、HPC、AI和大數(shù)據(jù)等，這種端到端的優(yōu)勢在于，可以最大化地解決了各個產(chǎn)品模塊之間的兼容性集成問題，縮短自動駕駛項(xiàng)目的集成時間，不僅可以大大降低項(xiàng)目風(fēng)險，同時也可以提供最佳實(shí)踐和成功經(jīng)驗(yàn)輸出為項(xiàng)目“保駕護(hù)航”。
確實(shí)如此，大型集成項(xiàng)目如果分別采用不同的解決方案，那么每一個不同產(chǎn)品的的兼容性驗(yàn)證將會花費(fèi)大量的時間。更關(guān)鍵的是，自動駕駛的升級速度比每一個產(chǎn)品的兼容性列表升級的速度更快，因此對客戶來說這中間的風(fēng)險就非常巨大了，而戴爾科技提供的端到端解決方案，最大的優(yōu)勢就在于可以降低項(xiàng)目的風(fēng)險和節(jié)約項(xiàng)目的時間。
持續(xù)創(chuàng)新
戴爾科技在產(chǎn)品和解決方案上的不斷創(chuàng)新，又為自動駕駛項(xiàng)目的加速研發(fā)和驗(yàn)證提供了堅實(shí)的基礎(chǔ)。以最新推出的PowerScale為例，它就可以憑借產(chǎn)品的獨(dú)特功能特性，大幅節(jié)省海量自動駕駛研發(fā)數(shù)據(jù)在研發(fā)各個環(huán)節(jié)中的“數(shù)據(jù)搬遷”時間，同時配合戴爾科技提供的增值元數(shù)據(jù)管理平臺DMS，由此可以幫助客戶加速自動駕駛的研發(fā)和驗(yàn)證的過程。
展望未來，林小引表示，自動駕駛的研發(fā)是一個投入非常大的項(xiàng)目，而且對大多數(shù)國內(nèi)汽車行業(yè)的客戶來說都是新課題，此前并沒有經(jīng)驗(yàn)可循。為此，他也向有意加大自動駕駛研發(fā)投入的整車廠提出了兩個方面的建議：
❒ 一方面，在自動駕駛領(lǐng)域的基礎(chǔ)架構(gòu)建設(shè)方面，整車廠盡量不要自己從頭搞一遍，因?yàn)?strong>自動駕駛的試錯成本非常高，因此可以借助該領(lǐng)域具備豐富經(jīng)驗(yàn)和產(chǎn)品方案的合作伙伴的助助力；
❒ 另一方面，汽車行業(yè)客戶的核心目標(biāo)是去整合資源把自動駕駛的黃金算法挖掘出來，并不是把自身訓(xùn)練成一個基礎(chǔ)架構(gòu)的專家，專業(yè)的事情要交給專業(yè)的廠商去做，而戴爾科技無論是解決方案還是落地經(jīng)驗(yàn)，都可以讓客戶的自動駕駛項(xiàng)目更快、更好地完成。
總 結(jié)
受“新基建”、5G以及L3級自動駕駛標(biāo)準(zhǔn)等因素的影響，今年大量的自動駕駛勢必會加速進(jìn)入到產(chǎn)品落地的新階段，整個自動駕駛領(lǐng)域也會迎來新一輪的爆發(fā)期，而戴爾科技借助PowerScale的不斷技術(shù)創(chuàng)新和突破，無疑會幫助汽車行業(yè)客戶尋找到更多的新模式、新業(yè)態(tài)和新未來，這是戴爾科技在中國自動駕駛領(lǐng)域能夠不斷賦能的關(guān)鍵所在，更是之于整個汽車行業(yè)今后轉(zhuǎn)型升級的新價值所在。
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