在自動駕駛過程中，無論道路環(huán)境多么理想，我們?nèi)匀恍枰鎸薮蟮牟豢深A(yù)測性。正因為路面環(huán)境和車輛本身的不可預(yù)測性，汽車制造商竭力開發(fā)各種工具，以防范不可預(yù)見的各種情況。什么讓我們坦然面對不可預(yù)測性？答案是數(shù)據(jù)。
無論傳統(tǒng)汽車、網(wǎng)聯(lián)汽車還是自動駕駛汽車，都需要大量的道路測試數(shù)據(jù)才能夠保障出行安全。車輛能夠感知和預(yù)測的數(shù)據(jù)越多，駕乘就越安全。路測數(shù)據(jù)就像汽車的燃油一樣重要。
對數(shù)據(jù)價值忽略令人震驚
世界靠數(shù)據(jù)運轉(zhuǎn)，成功的企業(yè)已經(jīng)認識到了這一點。但是這樣的企業(yè)還不夠多：麥肯錫報告稱，迄今為止，“很多企業(yè)都還沒有意識到通過數(shù)據(jù)獲利的機會——這是一個重大疏忽?！?/p>
對于自動駕駛汽車以及相關(guān)行業(yè)而言，一個好消息就是：任何促進人類繁榮進步的數(shù)據(jù)都可以增加商業(yè)價值。
網(wǎng)聯(lián)汽車和自動駕駛汽車（AV）將會更環(huán)保、更安全、更易于吸收創(chuàng)新的技術(shù)。值得注意的是，這些新技術(shù)已經(jīng)在世界范圍內(nèi)廣為部署，但是如果不同步部署豐富的數(shù)據(jù)洞察和控制算法，往往會有負面的影響。
消費者已經(jīng)對網(wǎng)聯(lián)汽車和自動駕駛汽車產(chǎn)生了興趣。麥肯錫2020年的一項調(diào)查顯示，37%的受訪者愿意更換汽車以獲得更好的聯(lián)網(wǎng)功能，而39%的消費者有興趣在買車之后解鎖更多的數(shù)字化功能。
智能汽車行業(yè)也正迎來發(fā)展的黃金期。根據(jù)2020年世界智能汽車大會預(yù)測，2025年全球聯(lián)網(wǎng)汽車數(shù)量將接近7400萬臺，其中中國的聯(lián)網(wǎng)汽車數(shù)量將達到2800萬輛。自動駕駛方面，截至2020年6月，全國17個城市已累計發(fā)放約282張自動駕駛路測牌照，中國將成為世界第一大智能汽車市場。
自動駕駛汽車的成功最終取決于我們?nèi)绾翁幚頂?shù)據(jù)。設(shè)計更好的聯(lián)網(wǎng)功能并使道路上的汽車達到L2-L5級自動駕駛水平是一個學(xué)習的過程，需要用到大量的數(shù)據(jù)。攝像頭、激光雷達、超聲波傳感器等設(shè)備可以捕獲海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集。
要想發(fā)揮應(yīng)有的作用，自動駕駛汽車研究案例中采集的數(shù)據(jù)就必須移動至可以從中挖掘洞察力的地方。為了實現(xiàn)更高的自動駕駛水平，現(xiàn)場數(shù)據(jù)必須從車載數(shù)據(jù)庫傳輸至云端以便進行機器學(xué)習（ML）處理。
海量數(shù)據(jù)=海量機遇
數(shù)據(jù)的移動發(fā)生在復(fù)雜、擁擠的空間環(huán)境中。
龐大的數(shù)據(jù)集形成一個日益龐大的場景，其中涵蓋了從自動駕駛汽車攝像頭等終端到云的許多要素。這些數(shù)據(jù)大多匯聚于兩個位置——多云和邊緣。無論遠近，數(shù)據(jù)都在經(jīng)歷前所未有的增長。僅去年一年，全球企業(yè)級的數(shù)據(jù)就增長了42%。在企業(yè)級可用的數(shù)據(jù)中，只有32%得到了有效利用。IDC發(fā)現(xiàn)，企業(yè)借助數(shù)據(jù)運營等措施利用的數(shù)據(jù)越多，其收入和客戶滿意度就越高。所以說，海量數(shù)據(jù)意味著海量機遇。
要想把握這些機遇，采集的數(shù)據(jù)就必須快速移動至可以安全利用的地方，也就是說靠近應(yīng)用。
就汽車制造商用于微調(diào)未來解決方案的研究車輛而言，數(shù)據(jù)可以決定一切。一輛普通的研究車輛通?？梢杂涗?0-50TB數(shù)據(jù)，最多可以記錄150TB數(shù)據(jù)。那么一天結(jié)束時，10-20輛采用高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的研究車輛可以采集大約1.5PB數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)需要發(fā)送到可以處理的地方，通常是公共云端，并且需要使用AL/ML工具。但是怎么發(fā)送呢？
根據(jù)希捷最近發(fā)布的報告《移動中的海量數(shù)據(jù)》（MassDataontheGo），僅靠網(wǎng)絡(luò)很難傳輸海量數(shù)據(jù)。研究車輛每天向車載數(shù)據(jù)庫交付1.5PB的數(shù)據(jù)，通過企業(yè)級的網(wǎng)絡(luò)連接完成這些數(shù)據(jù)的傳輸需要長達150天時間。
為了解決延遲問題，企業(yè)越來越多地轉(zhuǎn)向更快速、更可靠的解決方案：LyveMobileShuttle和LyveMobileArray。采用這種解決方案，將研究車輛的數(shù)據(jù)保存在希捷Lyve?MobileShuttle硬盤中，實現(xiàn)邊緣環(huán)境中存儲和移動，再通過Lyve?MobileArray將海量數(shù)據(jù)從邊緣移動到云，實現(xiàn)數(shù)據(jù)洞察。ADAS研究數(shù)據(jù)也可以傳輸?shù)狡渌胤?，例如：傳輸?shù)酱鎯捶?wù)云進行備份。
維護數(shù)據(jù)主權(quán)，促進業(yè)務(wù)發(fā)展
除了帶寬之外，安全和合規(guī)問題也會阻滯數(shù)據(jù)的流動。在如今的數(shù)據(jù)經(jīng)濟中，數(shù)據(jù)主權(quán)可謂至關(guān)重要。各國都已經(jīng)意識到數(shù)據(jù)就是力量，重視數(shù)據(jù)的治理和安全。歐盟頒布了《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR）等法規(guī)。2021年9月1日，《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》正式施行。這是我國首部數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的基礎(chǔ)性立法，聚焦數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的突出問題，建立了數(shù)據(jù)安全風險評估、監(jiān)測預(yù)警、應(yīng)急處置、數(shù)據(jù)安全審查等基本制度，并明確了相關(guān)主體的數(shù)據(jù)安全保護義務(wù)。
為了支持數(shù)據(jù)管理，企業(yè)可以選用以數(shù)據(jù)為中心的云，即靠近數(shù)據(jù)創(chuàng)建位置（通常位于邊緣）的存儲即服務(wù)產(chǎn)品。數(shù)據(jù)移動和數(shù)據(jù)主權(quán)的戰(zhàn)略有助于促進業(yè)務(wù)發(fā)展。
有一句話似乎有悖于直覺，但卻表達了一個事實：阻礙數(shù)據(jù)流動的那些因素最終往往會推動數(shù)據(jù)的釋放。阻滯數(shù)據(jù)移動的延遲問題并不意味著數(shù)據(jù)應(yīng)該保持靜態(tài)。相反，它會促進創(chuàng)新：利用安全的物理方式移動數(shù)據(jù)既快速又簡便。
同樣，數(shù)據(jù)主權(quán)方面的問題也并不意味著數(shù)據(jù)應(yīng)該保持孤立。好的解決方案是，在靠近數(shù)據(jù)創(chuàng)建的位置選擇以數(shù)據(jù)為中心、兼容S3、有安全保障的備份云。
你的數(shù)據(jù)還是應(yīng)該由你自己主宰。通過保護客戶數(shù)據(jù)而贏得業(yè)務(wù)的企業(yè)最終將受益于這些數(shù)據(jù)。因此，請務(wù)必保持數(shù)據(jù)的敏捷性并尊重數(shù)據(jù)主權(quán)——無論數(shù)據(jù)集多么龐大和多么非結(jié)構(gòu)化，這都是能夠做到的。
未來已來，行則將至：加速數(shù)據(jù)的移動，并掌握數(shù)據(jù)的管理主權(quán)，將決定企業(yè)的未來。
（文章作者：Jeff Fochtman 希捷科技業(yè)務(wù)與營銷高級副總裁）
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