AWS专家论道:网联汽车、云计算与网络安全

1970年01月01日 08:00:00 发表评论 阅读
恰当的技术基础设施至关重要。生产这些车辆需要高性能的计算能力、无缝的网络安全和管理大规模数据集的能力。为此,许多企业正在利用云,借助其诸多优势,包括云基础设施的可靠性、可伸缩性和安全性。

智驾注:本文作者AWS 首席云计算企业战略顾问 张侠 博士


自动驾驶汽车使未来驾驶更安全、更智能、更高效。自动驾驶汽车与无线局域网连接,能够让汽车相互之间以及与周围环境对话。其中一个功能就是让汽车保持一定的安全距离,及时刹车,避免事故。自动驾驶汽车包括车道辅助、避免碰撞和自动呼叫紧急服务等功能,以创造更安全的驾驶体验。一些汽车品牌正在进一步推进自动化,通过创新,使车辆与附近的基础设施甚至行人进行沟通,从一个全新的维度以自动化更好地造福社会。


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要大规模开发和配置自动驾驶汽车,恰当的技术基础设施至关重要。生产这些车辆需要高性能的计算能力、无缝的网络安全和管理大规模数据集的能力。为此,许多企业正在利用云,借助其诸多优势,包括云基础设施的可靠性、可伸缩性和安全性。


自动驾驶汽车的训练和测试


自动驾驶汽车力求创造出比人类驾驶更安全的交通工具。实现这一雄心需要大量的建模和测试。因此收集、存储和管理数据的能力至关重要,先进的机器学习技术也很重要。


丰田研究院(TRI)认为,要训练出高度可靠的自动驾驶汽车需要数万亿英里的测试。为了实现这一目标,TRI组建了一支配备有激光雷达传感器的测试车队来记录数据,这支车队每天收集TB级数据,且需要快速检索和分析。TRI使用AWS来管理这些数据,快速获得了训练机器学习模型所需的处理能力。通过使用云基础设施,可以按需启动计算和存储资源,并将它们与管理及编排服务结合起来。TRI正在重新训练车辆模型,提高准确性,更快地引入新功能。借鉴这样的模式,更多的车企可以加速开发更安全的汽车。


计算趋向于边缘


让自动驾驶汽车做出快速的、由数据驱动的决策,会让我们的道路更加安全。这些机器需要可靠并具有低延迟和高可用性的基础设施作为后盾。它们还需要实时分析信息,包括道路状况、天气和其它车辆行为的数据。人工智能的应用可以使汽车对路况做出快速、安全的反应。


边缘计算允许这种核心的车载技术执行车载数据处理。当一秒钟的延迟就可以导致响应是安全还是危险的差异时,自动驾驶汽车无法承受等待数据上云处理的时间代价。因此,企业需要寻找具有集成边缘解决方案的云提供商。这样可以实现在数据源头分析关键任务数据,降低向云端传输额外数据的代价。


云上安全


在开发以安全为重点的自动驾驶汽车时,网络安全是重点。每辆车都是一个新的终端,必须加强保护。防范黑客和恶意软件是首要任务,不能让他们获得访问驾驶控制系统,或运行在每辆车上的数据。


自动驾驶汽车制造商正在转向云,以支持和运行网联汽车。确保网络安全定期更新和升级,是云提供商的工作。此外,优秀的云提供商可以提供自动化的安全服务,应用机器学习主动管理安全评估、威胁检测和策略管理等任务。通过引入安全保障,汽车制造商可以确信,他们有解决方案在手,可以检测新的和即将出现的漏洞和威胁,减少对司机的伤害,降低被攻破的风险。


网联汽车、云计算和安全


自动驾驶汽车是我们的未来。但是,制造商想要被认可,必须确保它们是安全的,并且具备强有力的基础设施支持。选择合适的云提供商至关重要,它可以让企业能够集中精力打造差异化的汽车体验,而不是管理IT基础设施。


针对网联汽车的需求,AWS提供了一整套服务来支持开发、部署高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶车辆。AWS具有足够的存储和计算能力,支持Apache MXNet、TensorFlow和PyTorch等深度学习框架以加速算法训练和测试。AWS Greengrass提供了边缘计算和机器学习推理功能,可以实时处理车辆中的局部指令和事件,最大限度地降低向云端传输数据的成本。结合可伸缩的存储和计算容量、以及对深度学习框架的支持,有助于加速测试和服务开发。同时,AWS的平台很敏捷,可以帮助企业加快创新步伐,改善安全状况,降低IT成本。



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