智能物联-自动驾驶核心技术
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自动驾驶体系的开拓和陈设，必要IT具有网络、存储和打点大量数据的手段，高机能计较手段和先辈的深度进修技能，以及及时处理赏罚车辆数据的手段。丰田旗下的丰田研究所(Toyota Research Institute，以下简称TRI)的主要使命之一就是通过人工智能，辅佐丰田出产更安详、更可用、更环保的汽车，为此，他们在AWS云处事基本上，通过Amazon EC2 P3实例、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)和AWS收集处事构建了一个可扩展且高机能的办理方案。Amazon EC2 P3实例为呆板进修模子培训提供了所需的焦点计较手段，在快速优化和从头培训模子的基本上，将培训模子的时刻收缩了75%，明显加速TRI的自动驾驶研究和开拓速率;通过Amazon S3，TRI可以或许快速存储和检索任那里所任何数目的数据，并将这些数据用于呆板进修模子和模仿的说明和再培训;TRI还行使Amazon SQS和谐长途数据收罗站点之间的数据传输，并按照需求调解计较和存储资源。通过这一方案的陈设，TRI的数据科学家和呆板进修工程师可以或许更快地迭代、培训更多模子，并在应用措施中成立竞争上风，从而收缩研发自动驾驶研发周期，向将来辅佐丰田出产更安详的汽趁魅这一方针迈进。
创建于2015年9月的TuSimple(以下简称“图森”)一向专注于研发可商用的 L4 级别(SAE 尺度)无人驾驶卡车办理方案。该办理方案以摄像头为首要传感器，融合激光雷达和毫米波雷达，实现了感知、定位、决定、节制等无人驾驶焦点成果，可以或许让货运卡车在干线物流场景和半关闭关节场景中实现全无人驾驶。借助AWS云处事，图森加速了这一办理方案的开拓服从和速率，并低落开拓本钱。AWS具备用户所需的计较和存储，通过AWS Snowball Edge，图森可以或许加快将海量数据传输到AWS云并举办处理赏罚，从而让图森可以或许举办很是普及的模仿驾驶测试;通过AWS 弹性云处事，图森可以或许建设和实习其深度进修模子，从而将培训时刻从数天收缩至数小时。借助AWS，图森成立了自主驾驶仿真平台，可以在其用于导航卡车的每一种算法上运行数百万英里的模仿里程，从而使安详靠得住的自动车辆成为实际。 自动驾驶的实现，不只要求通过传感器对周围情形实现感知，同时具备更强盛的数据说明手段，通过数据举办智能决定和节制。针对自动驾驶开拓的AWS云处事，借助云计较、大数据、物联网、人工智能，加速了汽车制造商和研发机构在自动驾驶体系这一偏向的研发历程。借助AWS云处事，TRI和图森加速了自动驾驶研发的速率，向靠得住、安详的自动驾驶不绝提高。 * 1来历 麦肯锡，《自动驾驶在中国》 * 2 来历 University of Michigan Transportation Research Institute，《Potential Impact of Self-Driving Vehicles on Household Vehicle Demand and Usage》 * 2 来历 麦肯锡，How china will help fuel the evolution in autonomous vehicles, https://www.mckinsey.com/industries/automotive-and-assembly/our-insights/how-china-will-help-fuel-the-revolution-in-autonomous-vehicles 【编辑保举】
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