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燒了1000多億美元后,自動駕駛即將走出“至暗時刻”?

2023-06-12 13:07 作者:一顆大大大大蘿卜  | 我要投稿

自動駕駛


海量數據的存儲和算法訓練


一輛車每天產生4T+數據(Gartner估算),每年上傳數據量打到PB級別,當前市面上一個36TB需要6000元


想要數據做到物盡其用還需要進行數據脫敏、清洗、標注、分類

當前一些相對封閉的環(huán)境下已經有一些自動駕駛商業(yè)化應用,但是自動駕駛的泛化能力很差(即舉一反三的能力)


當前自動駕駛的算法訓練必須要窮盡所有可能的場景


但是城市這種開放式的復雜環(huán)境會出現各種無法預測的corner case


此外中國超大型城市的路況復雜可以說是全球之最,中國路網總里程520萬公里,公路和高速公路僅占5%,即從未遇到過的長尾場景會頻繁出現。


當前一輛自動駕駛測試車的成本是20-40萬美元


特斯拉云端超算Dojo硬件成本1億美元+


云計算可以幫忙車企降本增效


騰訊智慧出行技術開發(fā)日:未來的汽車是“車+云”的整體


車:負責感知環(huán)境、生成數據

云:負責主要的數據存儲、算法訓練等工作


騰訊智能汽車云

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