7月 ，戴尔的产自动驾驶领域迎来一个振奋人心的科技消息 ：
北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室介绍 ，正式开放国内首个无人化出行服务商业化试点 。丰富方案至此 ，品和国内无人化出行服务从示范运营迈入商业化试点新阶段 。解决驾驶技术
OMG ，助力早日所以自动驾驶真的无人要来了吗 ？
男司机女司机老司机新司机们 ，都可以在车上开心地吃火锅 、实现唱曲儿、戴尔的产搓麻将，科技再也不用眼观六路耳听八方时刻保持神经紧绷了吗？丰富方案
但是，这都是高防服务器品和自动驾驶的最高状态，以我们目前技术水平还无法实现 。解决驾驶技术
关于自动驾驶 ，助力早日不少人还停留在汽车不用人开自己上路跑的无人美好想象中，其实这里道道儿多了去了 ，到底什么是自动驾驶？自动驾驶落地需要哪些技术 ？我们现在处于自动驾驶的什么阶段 ？给我3分钟 ，小编带你火速了解 ！
自动驾驶系统是通过车载传感系统感知道路环境 ，并根据感知所获得的道路、模板下载车辆位置和障碍物信息 ，控制车辆的转向和速度 ，从而使车辆能够安全 、可靠地在道路上行驶并到达预定地点的功能 。
这也太教科书了吧
？
简单来说 ，本来以前开车是人类的工作 ，现在这件事部分或全部交给机器执行了（开车） 。
02自动驾驶整体框架无人驾驶必须包含感知层 、决策层和执行层三个方面 ，它们分别代替了人类的眼睛 、大脑和手脚 。云计算
▶感知层 ，通过传感器（激光雷达、摄像头 、毫米波雷达、高精地图等）采集驾驶员行驶过程中涉及的驾驶信息；
▶决策层 ，基于获取的信息进行计算 ，制定相应控制策略；
▶执行层 ，执行接收的控制策略 ，包括加减速 、转向等 。
国际上将自动驾驶从L0到L5分为6个级别 ，等级越高，自动化程度越高 。免费模板以下是这些级别的具体划分 ：
L0是车道偏离预警，基本只能提个醒，防止你开小差车跑偏了；
L1和L2可以帮你刹车 、调个方向盘 ，当然即便这样你也不能偷懒 ，全程都要盯着 ，否则一不注意，可能就修车店见了（前3级一般被当作辅助驾驶 ，真正的自动驾驶得到L3以上）；
L3能在特定的道路中实现自动驾驶；
L4基本可以实现双手和大脑解放 ，除非情况危急 ，否则司机基本不用操心行驶问题；
L5则是香港云服务器完全自动驾驶 ，甚至无需驾驶员 ，不过目前还没有哪家公司能完美做到这一点 。
我们平常开车 ，是怎么感知周围环境的 ？
很简单，眼睛看 、耳朵听。
对于机器而言 ，我们可以使用摄像头 、激光雷达、红外线 、超声波雷达等传感器来代替人眼实现「看」的功能 。
摄像头可以快速识别汽车尾灯、源码下载红绿灯 、车道线、行人等 ，不过在光线微弱时可能功能受限，因此获取更多环境信息还需雷达帮忙。各种传感器各有所长，但也存在着局限性 ，如何实现多传感器融合技术也是科研人员需要攻克的难点之一 。
02数据处理技术信息获取后交给决策层（放在汽车后方的主控电脑）处理，它可以迅速分析数据 、做出判断，为汽车规划路线；其后位于执行层的控制系统就可以按照指令操控汽车前行了 。
在自动驾驶领域 ，戴尔科技提供基础架构 、技术 、专业知识帮助组织创建现代数据管道并加快ADAS开发工作流 。
据统计，L3级别的ADAS系统 ，需要50-100PB的海量数据和5000-25000核的计算资源；而到完全实现自动驾驶的L5级别 ，则需要超过2EB的数据量和100000核的计算资源 ，这就要求自动驾驶应用和服务提供商具备强大的计算能力 。
（1）数据存储
前文提到 ，汽车在工作过程中将收集海量数据 ，这些数据的存储也是一门技术活 。
戴尔科技采用全球领先的分布式数据湖技术 ，面对海量数据可提供高性能 、高可用和高可靠性 ：
●文件切片后打散保存到每一节点的每块硬盘 ，可充分利用硬盘性能；
●集群可不中断地添加或删除节点 ，在线添加一个节点只需60秒；
●冷热数据自动分层 ，扩容缩容后数据可以自动再平衡 ，保持所有节点数据均衡；
●单一文件系统可用容量最高可达80PB，管理简单；
●同一份文件同时支持多种访问协议 ，无需安装客户端插件 ，对应用透明 。
（2）数据管理
数据管理 ，即建立元数据与树状结构的存储路径之间的映射。
如上图显示 ，虽然现在的数据分层只有3级 ，但我们很难通过这样的树状结构快速定位到所需数据 。实践中一般根据使用数据的业务场景 ，对这些数据打上标签 ，方便从业务视角定位数据 ，我们使用数据时会对数据标签进行动态的增 、删、改等操作 ，因此数据维护是一个动态过程 。
关于自动驾驶数据调用 ，戴尔科技提供了一套先进的元数据管理平台——DMS ，专为自动驾驶研发定制 。
DMS可实现两类功能 ：1.元数据的自动化导入；2.动态维护元数据与祼数据之间的映射关系 。此外，DMS还支持数据横向扩展，比如可以从万级数据扩展到亿级数据 ，保证搜索结果在极短时间内反馈给上层应用。
（3）数据访问
自动驾驶研发过程中，很多工作负载并行运行，它们同时访问数据湖中的元数据 ，并在算力侧按照不同的工作负载挖掘相应的数据价值 。
传统做法是针对不同工作负载创建对应的副本 ，但在海量数据情况下，这会造成数据的极大冗余并消耗大量时间 。
而戴尔科技采用的多协议并行访问可以克服以上弊端 。在多协议并行访问模式下，无论写数据使用的是什么协议，都可以使用其它协议进行数据读取 ，无需分数据池、无需数据搬运 ，且支持自动分层 。
这种做法有两大好处：
●工具链选择灵活性 ：既支持NFS协议 ，也支持SMB协议 。
●大幅节约数据搬迁时间 ：数据一旦进入数据湖，即可使用各种协议对其访问。
03AI训练技术如果将环境感知模块比作人的眼睛和耳朵 ，那么决策规划模块就相当于自动驾驶汽车的大脑 ，涉及汽车安全行驶 、车与路的综合管理等多个方面 ，而AI训练技术则是决策规划模块的前提 。
在人工智能 、大数据 、边缘计算等技术支持下 ，人们可基于传感器收集回来的数据对汽车状态 、姿态进行实时监控，帮助决策模块做出相应动作 。
那么在汽车行业智能化这个方向 ，AI可以做些什么呢 ？主要有以下几点 ：
自动驾驶（智能感知）、自动驾驶（智能决策） 、数字孪生/合成数据生成 、人机交互、AI 视觉产线缺陷检测、设备健康管理与预测性维护、智能仓储管理 。
AI研发过程中 ，我们需要构建多级跨物理设备的算力集群为其提供算力支持，为实现更高效的模型收敛及应用开发 ，GPU分布式训练常常是行之有效的手段。
AI GPU分布式训练优化方面 ，戴尔科技开展了不少实践并取显著成果 。
●使用6台戴尔PowerEdge
XE8545服务器，24卡A100构建的GPU 集群 ，在TensorFlow 分布式训练性能中可实现 88%-96% 的线性加速比 。●戴尔PowerEdge R750xa+ A100 GPU构建的计算集群，在MLPerfTraining v1.1基准测试 ResNet-50图像分类赛道中 ，2台 、4 台PowerEdgeR750xa分布式训练的计算性能分别为单台服务器的1.96倍和3.63倍。
自动驾驶是边缘计算的典型应用场景 ，NVIDIA认证的企业级边缘服务器一共51款 ，其中仅戴尔服务器就有31款，高居榜首 。
汽车收集的数据必然带有地理位置等敏感信息 ，因此必须在严格合规的情况下合理使用。这方面 ，戴尔科技以先进的数据保护技术全方位守护汽车数据安全 。
◆可审计
提供审计功能与图商监管审计系统对接 ，可追溯用户的访问行为，确定哪些用户何时对哪些文件进行了什么操作 。
◆可隔离
支持按不同项目或不同车型隔离数据 ，支持多租户功能 ，可按租户对数据进行安全隔离 。
◆权限设置
支持基于角色的访问控制（RBAC） ，细粒度设置权限和角色 。
◆防删除
支持快照功能，可通过快照功能修复误删除等逻辑错误 ，单一集群支持不少于2万个快照；支持WORM（一写多读）功能；可防止关键数据被恶意更改或删除 ，同时满足严格合规性要求和管理要求 。
◆防病毒/防勒索
提供ICAP数据安全检测接口 ，供第三方杀毒软件直接进行数据的集中病毒检测和杀毒。结合SupernaRansomware Defender和智能Air Gap ，提供勒索病毒攻击检测 ，停止加密并一键实时恢复数据 。
为助力自动驾驶的研发 ，戴尔联合英伟达推出如下参考架构，该架构已在全球多家客户落地使用 ，具有“快 、准 、省”三大特点。
随着时间推移 ，自动驾驶所处的政策环境越来越包容开放：
2003年我国法律上“不排斥” ，2015年明确支持智能辅助驾驶的发展 ，2016年提出要重点发展“自动驾驶” ，2020年国务院发布的《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》提出 ，“到2025年，高度自动驾驶汽车实现限定区域和特定场景商业化应用”、“力争经过15年持续努力 ，高度自动驾驶汽车实现规模化应用 。”
戴尔科技凭借丰富的产品和解决方案、业内领先的技术架构和信息与图像分析处理方面的雄厚实力，正为全球约80%的自动驾驶车企提供安全可靠的基础架构平台 。相信在不久的将来 ，无人驾驶汽车满街跑的愿景必定会实现 ！
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