據外媒報道，如果我們將聯網和自動駕駛汽車視為下一個殺手級應用，數據平臺將為聯網汽車應用提供必要的支持。為此，數據平臺必須滿足以下條件：
具有實時處理能力的大型自動駕駛汽車將綜合考慮雷達（10-100KB/s）、聲納（10-100kb/s）、GPS（50KB/s），攝像頭（20-40MB/s）和激光雷達傳輸的各種數據輸出，從而全面了解車輛的位置和周圍環境。據計算，自動駕駛汽車每小時生成和處理的車載數據量將高達4TB。因此，數據平臺需要支持實時數據處理和決策能力（例如，在處理制動或加速操作時）。
機器學習和深度學習行業的人們越來越強調使用機器學習和深入學習技術來做出更好的決策。這意味著需要Caffe2或TensorFlow等新興軟件框架來提供支持，未來還會出現更多新的軟件框架。為了支持上述應用程序，數據平臺需要支持各種處理引擎和數據類型，還需要為復雜的應用程序開發過程提供幫助，并確保軟件沖突盡可能小。分布式計算在許多情況下，需要實現車輛和數據中心/云之間的雙向數據傳輸，以便基于存儲在數據中心的實驗（數據）對機器學習建模進行重新評分和改進。該數據平臺將為聯網汽車應用程序提供支持。該平臺不關注基礎設施不可知，但必須為連續和協調的數據流提供支持，以實現數據中心和/或云與車輛之間的無縫數據傳輸。據業內人士透露，目前的主要挑戰是控制傳感器生成的數據，因為這類數據量大、傳輸速度極快，數據平臺需要采用機器學習等新興計算框架，為這類數據的實時處理提供幫助，從而實現了聯網汽車與數據中心之間的無縫連接。未來，數據管理平臺供應商將成為互聯汽車生態系統價值創造的核心。據外媒報道，如果我們將聯網和自動駕駛汽車視為下一個殺手級應用，數據平臺將為聯網汽車應用提供必要的支持。為此，數據平臺必須滿足以下條件：
具有實時處理能力的大型自動駕駛汽車將綜合考慮雷達（10-100KB/s）、聲納（10-100kb/s）、GPS（50KB/s），攝像頭（20-40MB/s）和激光雷達傳輸的各種數據輸出，從而全面了解車輛的位置和周圍環境。據計算，自動駕駛汽車每小時生成和處理的車載數據量將高達4TB。因此，數據平臺需要支持實時數據處理和決策能力（例如，在處理制動或加速操作時）。
機器學習和深度學習行業的人們越來越強調使用機器學習和深入學習技術來做出更好的決策。這意味著需要Caffe2或TensorFlow等新興軟件框架來提供支持，未來還會出現更多新的軟件框架。為了支持上述應用程序，數據平臺需要支持各種處理引擎和數據類型，還需要為復雜的應用程序開發過程提供幫助，并確保軟件沖突盡可能小。分布式計算在許多情況下，需要實現車輛和數據中心/云之間的雙向數據傳輸，以便基于存儲在數據中心的實驗（數據）對機器學習建模進行重新評分和改進。該數據平臺將為聯網汽車應用程序提供支持。該平臺不關注基礎設施的不可知性，但它必須為連續和協調的數據流提供支持，以實現數據中心之間的無縫數據傳輸……
/或云層和車輛。據業內人士透露，目前的主要挑戰是控制傳感器生成的數據，因為這類數據量大、傳輸速度極快，數據平臺需要采用機器學習等新興計算框架，為這類數據的實時處理提供幫助，從而實現了聯網汽車與數據中心之間的無縫連接。未來，數據管理平臺供應商將成為互聯汽車生態系統價值創造的核心。
標簽：興運
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