前沿技術分享：五分鐘通俗理解自動駕駛！
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全棧測開訓練營，本月底正式上課，抓緊上車了！
今天我們來分享一些和往常不一樣的技術干貨：自動駕駛！特別是熱衷于科技和駕駛體驗的讀者，這篇文章可以幫助你對自動駕駛有一個全面認識。
這幾年，自動駕駛這個概念非常火熱，無論是百度還是谷歌，都做出了還不錯的原型機，但是你真的知道什么是自動駕駛嗎？
本文就花 5 分鐘左右的時間，向大家科普一下什么是自動駕駛。
自動駕駛，從字面上也可以看出來，就是讓機器代替人來開車，而我們人類則撒手不管，吃著火鍋、唱著曲兒、搓著麻將。
當然，這是自動駕駛的最高狀態(tài)，就目前技術階段，還必須有人來解決一些突發(fā)情況，我們會在接下來的日子里越來越多的接觸到汽車的自動駕駛方面的信息。
一、認識自動駕駛
1. 什么是自動駕駛？
自動駕駛系統(tǒng)是通過車載傳感系統(tǒng)感知道路環(huán)境，并根據(jù)感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛并到達預定地點的功能。
有點太教科書了吧？簡單來說，就是本來是人開車，現(xiàn)在讓機器全部或部分替代這些本來由人來執(zhí)行的功能（開車）。
2. 自動駕駛整體框架
想要實現(xiàn)無人駕駛，必須包含感知層、決策層和執(zhí)行層三個方面，他們分別代替了人類的眼睛、大腦和手腳。
感知層用來代替人的眼睛，通過傳感器（激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、高精地圖等）來采集駕駛員行駛過程中涉及到的駕駛信息；
決策層用來代替人的大腦，通過獲取到的信息進行計算，制定相應的控制策略；
執(zhí)行層則是代替人的手腳，將接收到的控制策略進行執(zhí)行，其中包括加減速、轉向等。
3. 自動駕駛六大級別
國際上對自動駕駛的級別分為了 6 級，定義為 L0~L5 ，等級越高，自動化程度越大。
下面我們就仔細看看這六個級別的具體劃分。
L0 只是車道偏離預警，基本只能提個醒，防止你開小差車跑偏了；
L1 和 L2 能幫你剎個車，調個方向盤，當然這樣你也不能偷懶，全程都要盯著，否則一不注意，可能就修車店見了。
所以前 3 級一般被當作輔助駕駛，真正的自動駕駛得到 L3 以上。
L3 能在特定的道路中，實現(xiàn)自動駕駛。
L4 基本可以實現(xiàn)解放雙手和大腦，司機基本不用管，除非情況危急。
L5 則是完全自動駕駛，甚至都不需要駕駛員，目前還沒有哪家公司能做到。
二、智能駕駛核心技術
1. 感知技術
我們平常自己開車，是怎么感知周圍的環(huán)境的？
很簡單，就是通過眼睛看，耳朵聽。
對于機器而言，我們可以使用攝像頭、激光雷達、紅外線、超聲波雷達等傳感器來代替人眼實現(xiàn)「看」的功能。
攝像頭可以快速識別汽車尾燈、紅綠燈、車道線、行人等，但是在光線微弱時可能會出現(xiàn)危險，因此想要獲取更多的環(huán)境信息還需要雷達的幫忙。
各種傳感器各有所長，但也存在著局限性，因此如何實現(xiàn)多傳感器融合技術也是科研人員需要攻克的難點之一。
2. 數(shù)據(jù)處理技術
在獲取信息后就需要交給決策層處理，也就是放置在汽車后方的主控電腦，它可以迅速的分析數(shù)據(jù)，做出判斷，幫助汽車規(guī)劃路線。
最后位于執(zhí)行層的控制系統(tǒng)就可以按照指令操控汽車前行了。
在自動駕駛領域，有一位默默的耕耘者，為自動駕駛技術賦能。它，就是戴爾公司。
沒錯，戴爾除了造電腦，還非常積極推動自動駕駛技術向前發(fā)展。
在自動駕駛領域，戴爾提供基礎架構、技術、專業(yè)知識及合作來幫助組織創(chuàng)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)管道并加快 ADAS 開發(fā)工作流。
據(jù)統(tǒng)計，L3 級別的 ADAS 系統(tǒng)，需要 50-100PB 的海量數(shù)據(jù)和 5000-25000 核的計算資源；到了 L5 級別實現(xiàn)完全自動駕駛，需要超過 2EB 級別的數(shù)據(jù)量和100000 核的計算資源，這就需要自動駕駛應用和服務提供商具備強大的計算能力。
2.1 數(shù)據(jù)存儲
前文提到，汽車在工作的過程中將收集海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的存儲也是一門技術活。
良許研究了一下，戴爾采用的是全球領先的分布式數(shù)據(jù)湖技術，可以保證在海量數(shù)據(jù)的情況下高性能、高可用、高可靠性。
文件切片后打散保存到每一個節(jié)點的每一塊硬盤，這樣可以充分利用每一塊硬盤的性能； 集群可以不中斷地添加或刪除節(jié)點，在線添加一個節(jié)點只需60秒； 擴容縮容后，數(shù)據(jù)可以自動再平衡，保持所有節(jié)點數(shù)據(jù)均衡。支持冷熱數(shù)據(jù)自動分層； 單一文件系統(tǒng)最大可用容量可達 80 PB，管理簡單； 同份文件同時支持多種訪問協(xié)議，無需安裝客戶端插件，對應用透明。
2.2 數(shù)據(jù)管理
數(shù)據(jù)管理，就是建立元數(shù)據(jù)與樹狀結構的存儲路徑之間的映射。
如上圖所示，雖然我們現(xiàn)在數(shù)據(jù)分層只有 3 級，但我們很難通過這樣的樹狀結構定位到我們所需要的數(shù)據(jù)文件。
所以我們一般根據(jù)數(shù)據(jù)使用的業(yè)務場景，對這些數(shù)據(jù)打上對應的標簽，方便從業(yè)務視角定位數(shù)據(jù)。
而且打標簽的過程是動態(tài)的，會在我們使用數(shù)據(jù)的過程中，對數(shù)據(jù)的標簽進行動態(tài)的增、刪、改。
所以對于數(shù)據(jù)的維護，是一個動態(tài)的過程。良許查看了戴爾的官方文檔，發(fā)現(xiàn)它們采用了一套先進的元數(shù)據(jù)管理平臺——DMS ，專門為自動駕駛研發(fā)定制。
它的功能可以分為兩類：1. 元數(shù)據(jù)的自動化導入；2. 動態(tài)維護元數(shù)據(jù)與祼數(shù)據(jù)之間的映射關系。
而且 DMS 也支持數(shù)據(jù)的橫向擴展，比如可以從萬級數(shù)據(jù)擴展到億級數(shù)據(jù)，可以保證搜索結果能以極短的時間反饋給上層應用。
2.3 數(shù)據(jù)訪問
在自動駕駛研發(fā)的過程中，有很多工作負載是在并行運行中，都在訪問數(shù)據(jù)湖中的元數(shù)據(jù)，并在算力側按照不同的工作負載挖掘相應的數(shù)據(jù)價值。
傳統(tǒng)的做法是，對于不同的工作負載，我們會創(chuàng)建對應的副本。但在海量數(shù)據(jù)的情況下，這樣操作會造成數(shù)據(jù)的極大冗余，并且也將消耗大量的時間。
而戴爾科技采用多協(xié)議并行訪問，也就是說，無論你用什么協(xié)議把數(shù)據(jù)寫進來，你都可以使用其它協(xié)議將數(shù)據(jù)讀出來，不需要分數(shù)據(jù)池，也不需要做數(shù)據(jù)搬運，而且有自動分層功能。
在這里，良許不得不說，這技術真是妙！
這種做法有兩個好處：
工具鏈選擇靈活性。不論是 NFS 協(xié)議，還是 SMB 協(xié)議，都支持。 大幅節(jié)約數(shù)據(jù)搬遷時間。數(shù)據(jù)一旦進入到數(shù)據(jù)湖，就可以使用各種協(xié)議進行訪問。
3. AI訓練技術
如果將環(huán)境感知模塊比作人的眼睛和耳朵，那么決策規(guī)劃模塊就相當于自動駕駛汽車的大腦，涉及汽車的安全行駛、車與路的綜合管理等多個方面。
而 AI 訓練技術則是決策規(guī)劃模塊的前提。
通過傳感器收集回來的數(shù)據(jù)，經(jīng)過人工智能、大數(shù)據(jù)、邊緣計算等等技術，可以對汽車的狀態(tài)、姿態(tài)進行實時監(jiān)控，幫助決策模塊做出相應的動作。
在汽車行業(yè)智能化這個方向，AI 可以賦能做些什么呢？主要有以下幾點：
自動駕駛（智能感知） 自動駕駛（智能決策） 數(shù)字孿生/合成數(shù)據(jù)生成 人機交互 AI 視覺產(chǎn)線缺陷檢測 設備健康管理與預測性維護 智能倉儲管理
在 AI 解決方案的背后，戴爾創(chuàng)建了 HPC 創(chuàng)新實驗室，滿足海量數(shù)據(jù)算力集群的需求，實現(xiàn)用戶特定 AI 應用與算法模型計算效能測試與優(yōu)化。
在構建 AI 算力時，我們需要構建多級跨物理設備的算力集群，來構建 GPU 分布式訓練，更快實現(xiàn)模型收斂及應用開發(fā)。
良許得知，戴爾科技在 AI GPU 分布式訓練優(yōu)化也做了很多實踐，而且也取得了非常顯著的效果。
使用6臺 Dell PowerEdge XE8545，24 卡 A100 構建的 GPU 集群，在TensorFlow 分布式訓練訓練性能實現(xiàn) 88%-96% 的線性加速比。
Dell PowerEdge R750xa+ A100 GPU構建的計算集群，MLPerf Training v1.1基準測試 ResNet-50 圖像分類賽道中，分別使用 2 臺和 4 臺 R750xa 進行分布式訓練，計算性能分別為單臺服務器的1.96倍和3.63倍。
自動駕駛是邊緣計算的一種典型應用場景，而在邊緣計算領域，NVIDIA認證的企業(yè)級邊緣服務器一共有51款，其中僅戴爾一家就占據(jù)了31款，高居榜首。
4. 數(shù)據(jù)安全技術
既然涉及到數(shù)據(jù)，那么不得不提數(shù)據(jù)的安全性。因為汽車在收集數(shù)據(jù)的過程中，必然會帶有地理位置等敏感信息，所以必須在嚴格合規(guī)的情況下合理使用。
在安全這塊，戴爾的技術真的是讓良許嘆為觀止。
可審計
提供審計功能與圖商監(jiān)管審計系統(tǒng)對接。審計功能可追溯用戶的訪問行為，可以確定哪些用戶何時對哪些文件做了什么操作。
可隔離
支持按不同項目或不同車型隔離數(shù)據(jù)，支持多租戶功能，可以按租戶對數(shù)據(jù)進行安全隔離。
權限設置
支持基于角色的訪問控制（RBAC），細粒度設置權限和角色。
防刪除
支持快照功能，可通過快照功能修復誤刪除等邏輯錯誤，單一集群支持不少于20000個快照。
支持WORM（一寫多讀）功能；防止關鍵數(shù)據(jù)被惡意更改或刪除，同時滿足嚴格合規(guī)性要求和管理要求。
防病毒/防勒索
提供ICAP數(shù)據(jù)安全檢測接口，供第三方殺毒軟件直接進行數(shù)據(jù)的集中病毒檢測和殺毒。
結合Superna Ransomware Defender和智能AirGap ，提供檢測勒索病毒攻擊，停止加密并一鍵式實時恢復數(shù)據(jù)。
為了助力自動駕駛的研發(fā)，戴爾聯(lián)合英偉達采用了如下的參考架構，這個架構全球已經(jīng)有非常多客戶在落地使用，具有快、準、省三大特點。
三、智能駕駛前景
從2003年開始我國在法律上從“不排斥”，到2015年明確支持智能輔助駕駛的發(fā)展，再到2016年提出要重點發(fā)展“自動駕駛”，再到2020年10月20日，國務院發(fā)布《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021—2035年）》，提出“到2025年，高度自動駕駛汽車實現(xiàn)限定區(qū)域和特定場景商業(yè)化應用”，“力爭經(jīng)過15年的持續(xù)努力，高度自動駕駛汽車實現(xiàn)規(guī)?；瘧谩！?/p>
隨著時間年限的推動，自動駕駛在我國法律上越來越包容和開放。
戴爾憑借豐富的產(chǎn)品和解決方案、業(yè)內領先的技術架構和信息與圖像分析處理方面的雄厚實力，正為全球約80%的自動駕駛車企提供基礎架構平臺。
相信在不久的將來，無人駕駛汽車滿街跑的愿景肯定會實現(xiàn)！
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