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受疫情的影響，2020 年以來，無人配送車、無人駕駛環(huán)衛(wèi)車等需求釋放，也加速自動駕駛商業(yè)化進程。“無人駕駛”將帶給人們更多選擇。

相關研究報告表示，自動駕駛汽車正步入技術發(fā)展成熟期，各國中央和地方政府通過多種關鍵政策和投資決策，使其能夠在社會中實現(xiàn)安全有效的運用。自動駕駛汽車將推動一場革命，提升社會和經(jīng)濟水平，促使道路更加安全。

而實現(xiàn)自動駕駛技術的關鍵，包括安全性、隱私性、數(shù)字基礎設施、對運輸系統(tǒng)的影響等多方因素。各個國家和地區(qū)的實現(xiàn)路徑也有所差異。那么無人駕駛的背后，IT領域要貢獻什么樣的技術能力？

無人駕駛汽車研發(fā)需要的關鍵能力

首先，自動駕駛汽車的研發(fā)，在IT領域需要計算、存儲、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術能力。

曙光為自動駕駛IT平臺提供從底層基礎架構到上層深度學習開發(fā)環(huán)境搭建，并以可視化的方式實現(xiàn)對計算集群部署、管理、監(jiān)控、作業(yè)調度等功能的整體解決方案。讓用戶可以實時采集、存儲、模擬和分析行車數(shù)據(jù)，為自動駕駛車輛的開發(fā)提供強大的IT平臺支撐。

數(shù)據(jù)處理集群將試驗場中車輛行駛的數(shù)據(jù)完成解碼、打標簽等工作后，將數(shù)據(jù)存儲至ParaStor300分布式存儲系統(tǒng)；AI分析集群可兼容TensorFlow、Caffe、 PyTorch等多種AI計算框架，完成對行車數(shù)據(jù)的模擬訓練、分析。

經(jīng)過AI平臺之后，數(shù)據(jù)流入到大數(shù)據(jù)分析集群進行大數(shù)據(jù)分析；容器服務集群可以將數(shù)據(jù)庫、測試工具及應用軟件等以容器的方式部署和運行，更加靈活；數(shù)據(jù)流引擎可自動化處理數(shù)據(jù)的采集、AI分析、計算和存儲，形成自動化數(shù)據(jù)流；綜合集群管理系統(tǒng)實現(xiàn)對所有平臺的管理、調度、監(jiān)控，優(yōu)化利用集群計算和存儲資源。

“數(shù)字”重構未來交通出行體驗

此外，無人駕駛不僅是車輛研發(fā)，互聯(lián)網(wǎng)巨頭的單一游戲。未來要實現(xiàn)整個系統(tǒng)的安全與穩(wěn)定，將極度依賴數(shù)字基礎設施的建設。

通過人、車、路、云之間車聯(lián)與路聯(lián)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，實現(xiàn)智慧出行服務MaaS、智能網(wǎng)聯(lián)汽車V2X、智能網(wǎng)聯(lián)設施I2X、智能車路協(xié)同等構建新一代智能交通核心體系。曙光深耕高端計算、大數(shù)據(jù)、云計算、存儲、網(wǎng)絡等領域多年，支撐交通、通信、政府等多個行業(yè)數(shù)字化轉型，未來將以先進的技術以及成熟的服務方案，助力無人駕駛技術發(fā)展，重塑未來交通出行體驗。

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無人駕駛背后，IT領域要貢獻什么樣的技術能力？