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智能汽車車用基礎(chǔ)軟件平臺(tái)關(guān)聯(lián)技術(shù)

2022-09-25 17:59:10·  來(lái)源：汽車測(cè)試網(wǎng)  
　
2.  車端數(shù)據(jù)價(jià)值

圖片

圖4.3-1 車端數(shù)據(jù)圖

汽車上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)本質(zhì)上是將物理世界的人 - 車 - 環(huán)境進(jìn)行表征，智能汽車時(shí)代隨著系統(tǒng)和功能的復(fù)雜化和智能化，產(chǎn)品的開發(fā)和迭代，以及智能化功能和服務(wù)的應(yīng)用，需要大量的量產(chǎn)車輛的大數(shù)據(jù)， 這些數(shù)據(jù)將用于產(chǎn)品全生命周期的開發(fā)、運(yùn)維和迭代等工作，蘊(yùn)含著巨大的價(jià)值，如圖 4.3-1 所示。同時(shí)高價(jià)值數(shù)據(jù)需要具備以下特征：

  • 基于量產(chǎn)車輛的大數(shù)據(jù)，覆蓋豐富的場(chǎng)景和工況

  • 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具備 1Hz 到 100Hz 的精度

  • 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具備滿足不同場(chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)精度的要求

  • 覆蓋全部數(shù)據(jù)維度，支持多維度的視角

  • 具備高質(zhì)量，需避免數(shù)據(jù)丟包、亂序等質(zhì)量問(wèn)題


3.  傳統(tǒng)汽車數(shù)據(jù)管理面臨的問(wèn)題


(1) 車端數(shù)據(jù)采集主要問(wèn)題


① 數(shù)據(jù)采集的維度、精度等都需提前定義，量產(chǎn)后難以根據(jù)實(shí)際情況做靈活調(diào)整


② 高精度數(shù)據(jù)在采集成本、數(shù)據(jù)質(zhì)量均存在嚴(yán)峻挑戰(zhàn)


③ 車端壓縮倍率低，數(shù)據(jù)流量成本難以控制


④ 車端解決不了小時(shí)級(jí)別延遲的補(bǔ)傳 / 重傳數(shù)據(jù)的重新計(jì)算


⑤ 數(shù)據(jù)鏈路長(zhǎng)，數(shù)據(jù)容易丟失、亂序，影響業(yè)務(wù)價(jià)值


(2) 數(shù)據(jù)加工 / 開發(fā)痛點(diǎn)


① 數(shù)據(jù)從平臺(tái)接入到業(yè)務(wù)分析的時(shí)間長(zhǎng)，排序、ETL 過(guò)程需要 T+1 天


② 數(shù)據(jù)分析需要大量計(jì)算資源，但受限 Hadoop 計(jì)算節(jié)點(diǎn)和存儲(chǔ)資源綁定的架構(gòu)，用戶普遍有資源分配少，長(zhǎng)時(shí)間等待計(jì)算完成的問(wèn)題


③ 業(yè)務(wù)人員難以直接使用數(shù)據(jù)，需要在分布式環(huán)境里使用 Spark、Java、Scala 等語(yǔ)編程實(shí)現(xiàn)，門檻高， 效率低


(3) 數(shù)據(jù)閉環(huán)痛點(diǎn)


① 算法從云端到車端部署，涉及到算法編譯、嵌入式開發(fā)、通信矩陣適配等，門檻高，效率低，往往需要數(shù)月完成一次跨車云的算法部署


② 算法部署或更新需要通過(guò) OTA


③ 車端控制策略難以更改，迭代難度大


(4) 數(shù)據(jù)未能驅(qū)動(dòng)生態(tài)


① 以上數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)閉環(huán)三個(gè)問(wèn)題導(dǎo)致數(shù)據(jù)生態(tài)難以形成


② 汽車大量 Knowhow 掌握在零部件供應(yīng)商手里，而數(shù)據(jù)掌握在車企手里，缺乏數(shù)據(jù)安全共享的平臺(tái)和機(jī)制，導(dǎo)致數(shù)據(jù)價(jià)值難以被全面釋放

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