英特尔：让数据成为石油 驱动无人驾驶

当今世界以石油为基础，为家庭提供供暖和制冷，并为几乎所有形式的交通提供电力支持。现在，如果你试着驾驶一辆不依赖任何石油产品的汽车，你不会走得太远。如果没有油，汽车发动机会过热，活塞和活塞环会融化气缸壁，发动机组会出现裂缝，当然也没有天然气。可以说，石油是支撑我们目前所知的汽车世界的关键技术。但这一切即将改变。

英特尔首席执行官柯再祺认为，当谈到未来的汽车和自动驾驶体验时，数据只是新的石油。无论是作为消费者、汽车制造商、技术专家还是社区居民，数据都有可能从根本上改变我们对驾驶体验的看法。

在无人驾驶汽车中，除了活塞、活塞环和发动机组，我们还必须考虑摄像头、雷达、声纳、GPS和激光雷达——这些都是新驾驶风格的重要组成部分。相机每秒产生20-60 MB的数据，雷达每秒产生最大10kB的数据，声纳每秒产生10-100 kB的数据。GPS以每秒50 kB的速度运行，激光雷达以每秒10-70 MB的速度运行。将这些数字加在一起，每辆自动驾驶汽车每天将产生约4000GB或4TB的数据。

正如石油在过去的一个世纪里改变了我们的世界一样，数据将在未来几百年甚至未来进一步改变世界。

仅仅收集数据是不够的。我们必须将数据转化为一组实用的见解，才能获得其全部价值。因此，从汽车到互联网再到云，都需要端到端的计算解决方案和强大的连接。

在未来驾驶方面，英特尔对合作伙伴、整个行业和全球社会的承诺是加速无人驾驶，提供端到端解决方案，引领下一代计算革命。在整个行业中，只有英特尔能够提出并实现这一承诺，因为我们拥有全面而无与伦比的技术组合——通过收购和创新开发。与此同时，英特尔正在与汽车、技术和其他领域的专家合作，创建一个通往自动驾驶时代的“朋友圈”。科泽基在洛杉矶车展的AutoMobility大会上宣布，英特尔将在未来两年投资超过2.5亿美元，以实现全面的自动驾驶。

英特尔拥有业界领先的计算技术，可以最大限度地实现数据价值，并提供从汽车、网络到云的端到端自动驾驶解决方案。英特尔为自动驾驶协作提供了广泛的资源：车内计算；强大的云和一套机器学习解决方案；高带宽、低延迟连接系统；强大的内存和FPGA技术；

人机界面和安全技术。目前，英特尔正在不断投资于这些技术，以实现自动驾驶。

汽车中的高性能计算——构建汽车的大脑中枢

随着汽车越来越多地接管驾驶任务，汽车内部的新用户界面必须准确地向驾驶员和乘客传达安全和控制信息。对于无人驾驶的未来，英特尔提供了一种基于Atom处理器的软件定义计算解决方案，该解决方案集成了强大的CPU、GPU功能和工作负载，并在虚拟化双操作系统的帮助下支持数字集群、信息娱乐系统和最佳用户体验。英特尔提供的人机界面可以适应不同乘客的偏好，安全变道，创建一系列新的交通警告，以监控驾驶员、乘客和行人的安全，并在乘客和车辆之间建立互信。该高性能计算平台将成为汽车的中枢大脑，能够计算和分析来自传感器、激光雷达和摄像头的所有数据，并通过5G通信模块与数据中心通信，以实现深度学习，创建训练模型。英特尔架构是构建端到端无人驾驶解决方案的理想平台。

5G网络-汽车和数据中心之间的“高速公路”

未来，自动驾驶汽车必须与数十亿台设备竞争网络带宽。对于交通服务提供商来说，如果他们想自信地部署新的车载服务，以实现信息娱乐和生产力，并提供更安全的无线软件更新，他们必须在几毫秒内实现数据传输速度。

5G是一种网络连接技术，可以满足小于1毫秒的延迟和高达10Gbps的峰值传输速率。通过提供无与伦比的高带宽，实现用户体验的连续性，5G可以支持“汽车到一切”的应用。例如，汽车可以使用基于云的人工智能和数据，以及通过无线更新提供的关键安全功能，并与公路汽车和其他交通基础设施（包括路灯）“通信”。

5G网络技术代表着行业的重大变革，需要英特尔提供的无线连接、计算智能和分布式云资源之间前所未有的集成。为此，英特尔正在不断突破行业边界，与行业领先的制造商进行全面合作，包括提供5G移动测试平台，加快早期原型解决方案的开发和测试，参与3GPP等标准组织的工作，并与行业共同定义5G标准。

英特尔5G移动实验平台将提供一个高性能开发平台，以更快地集成和测试5G设备和无线接入点。英特尔目前正在与爱立信、KT、LG电子、诺基亚和Verizon等全球电信行业领导者合作，提供集成的5G原型解决方案。这些合作将从多个蜂窝研究原型和智能城市提案开始，确保网络准备就绪并成功早期部署。

英特尔将为各种互连设备提供无线通信解决方案。例如，Intel?AToM? x3-M7272解决方案是一个用于汽车应用的无线通信平台，支持安装防火墙和数据包检查等高级安全功能。

英特尔参与了3GPP和其他标准组织的工作，共同定义5G标准，并与业界集成协议。在中国，英特尔积极参与支持中国IMT-2020推进小组组织的5G技术研发实验，并成为首批加入中国移动5G联合创新中心的战略合作伙伴之一。在今年的上海世界移动大会上，英特尔与中国移动和爱立信共同完成了全球首个基于最新蜂窝物联网技术的商业演示。

云和数据处理分析-为海量数据增值

无人车将以前所未有的速度收集和分析数据，以提高驾驶安全性，增强车内体验，加强车队管理，并支持新的盈利商业模式，如拼车服务和个性化车内信息娱乐。面对前所未有的复杂数据量，数据中心必须拥有稳定的深度学习模型和强大的计算能力，以确保无人执行的每一步数据的准确性和安全性。

目前……

90%以上的车祸是由人为错误引起的，而人工智能有助于防止此类错误的发生。因为要实现真正的自动驾驶，需要在汽车、云和数据中心之间进行无数次内存密集型计算，即时分析汽车产生的海量数据，从数百万辆汽车的经验中学习，创建深度学习模型，并实时做出关键决策。人工智能的出现可以使包括汽车在内的机器感知、学习、推理、执行和适应现实环境，帮助自动驾驶汽车做出更安全的决策。

深度学习是当今人工智能的核心驱动领域。它可以通过神经网络理解更复杂的非结构化数据，并模拟人脑中的神经元和突触。深度学习支持自动驾驶汽车学习数百万辆汽车的数据和集体经验，从而避免其他车辆的错误，创造更安全的驾驶环境。无人驾驶将受益于深度学习，深度学习可用于社交媒体上的面部识别/标记功能、智能手机上的语音识别、半自动汽车控制和许多其他应用。

作为人工智能和深度学习领域的行业领导者，英特尔致力于推动其技术组合中的关键创新，以确保为更多企业提供最佳解决方案。对于在城市环境中驾驶的自动驾驶汽车，英特尔提供了从酷睿处理器到至强处理器的计算能力，以处理其复杂的工作负载问题。在数据中心领域，英特尔至强处理器是部署最广泛的基础设施，主要用于评估机器学习模型。最近，英特尔的研究人员采用了英特尔至强核心处理器，并成功地将数据中心的人工智能训练时间减少了50倍。此外，英特尔正在亚利桑那州、加利福尼亚州、俄勒冈州和德国建立“卓越中心”，对自动驾驶汽车进行道路测试。道路测试项目可以收集创建深度学习模型所需的数据，从而为自动驾驶汽车提供相关智能。

为自动驾驶汽车创建深度学习模型需要数据中心具有强大的计算能力来运行复杂的数学算法和处理大量数据。在数据中心处理器市场，英特尔拥有超过99%的市场份额。英特尔可以提供高度精确的数据中心技术，以满足新的运输价值链的需求。只有英特尔能够提供所有组件，包括硬件、软件、存储、网络和安全技术，以最大限度地提高效率并降低成本。同时，英特尔的分层安全功能可以提供更快、更具成本效益的数据保护，并全面保护从芯片到云环境的数据，显著提高安全性。此外，英特尔与其合作伙伴密切合作，提供强大而安全的大数据和分析软件，并通过结合先进的英特尔数据中心技术，可以最大限度地提高效率和降低成本。

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