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汽车智能化大势所趋 ,边缘计算赋能正当时
  • 点击数:1134     发布时间:2023-04-11 16:58:54
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随着新能源车的不断普及,自动驾驶作为当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向,已成为各国争抢的战略制高点,而在其发展的过程中,边缘计算的赋能将变得不可或缺。
关键词: 边缘计算 , 汽车 , 网宿科技

随着新能源车的不断普及,自动驾驶作为当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向,已成为各国争抢的战略制高点,而在其发展的过程中,边缘计算的赋能将变得不可或缺。


市场、政策利好,智能化大势所趋


近年来,我国汽车行业发展增速逐渐放缓,汽车市场总体趋于饱和,但电气化、智能化趋势正冲击着传统的汽车产业链,汽车智能化趋势正逐步形成。


从市场看,2021年我国乘用车市场销量为2148万辆,其中L2级别汽车销量为365.6万辆,渗透率为18%。预计到2025年我国L2级乘用车渗透率有望达到50%,销量达到1305.5万辆,L3级渗透率为维持在较低的水平,预计2025年L3级乘用车渗透率为4%,未来市场发展空间广阔。在全新的自动化驾驶架构下,汽车智能化的渗透率不断提升,传统汽车行业正面临着变革与转型,行业迎来新的发展机遇。


从政策方面来看,2022年以来各地不断开放自动驾驶测试道路、工信部不断完善相关制度,为智能汽车的发展打了下了良好基础。在政策不断完善的持续推动下,预计国内智能化率有望持续快速提升。


技术、安全痛点犹存,智能化普及面临障碍


说到汽车智能化,自动驾驶无疑是最具代表性的技术,而它的实现需要多种技术共同推动,比如定位导航技术、环境感知能力、自动控制技术等,而自动驾驶从Level 1到Level 5,每往上升一级,计算量就增加了一个数量级。当前宝马、奔驰等传统车厂正在研发 Level3级自动驾驶,但离商业化仍有一段距离。


       另据AI芯片厂商地平线测算的数据,Level3级匹配的人工智能处理器处于差不多24T 的算力阶段。而到了Level4级的自动驾驶,算力要去达到320T量级,再到五级的完全的无人驾驶的话,要到 4000T。


与此同时,传统的自动驾驶技术专注于提升单个车辆的能力来实现更高级别的自动驾驶,然而在车辆上安装数量更多或精度更高的传感器并不能解决单个车辆感知范围受限的问题。尽管计算资源不足的问题可以通过给车辆配备高性能的计算系统来解决,但这会极大增加自动驾驶汽车的成本,不利于自动驾驶汽车的普及。


除了上述技术外,值得一提的是,在国内25家主机厂的53款在售智能网联汽车中,三六零共计发现漏洞1600余个。其中,云端漏洞1000余个,可导致攻击者远程批量控制该品牌所有的智能网联汽车;车端漏洞600余个,可导致近距离非接触式控制汽车,如开关车门、启动引擎等。可见随着汽车智能化程度的提高,安全的痛点也开始显现出来。


基于上述,业内认为,建立车载芯片端计算—路网边缘计算—数据中心云计算的一整套支撑体系势在必行,而边缘计算在其中又充当着不可或缺的作用。


边缘计算不“边缘”,应用正当时


提起边缘计算,不同的厂商或机构对它的定义众说纷纭,至今没有定论。尽管定义不同、标准不同,但业界却有一个普遍的共识,那就是边缘计算一定是未来几年整个互联网行业快速发展的重点,因为边缘计算契合了大带宽、低延时的发展趋势。


具体到路网协同,边缘计算是支撑其中车联网的核心技术。车联网 V2X(车路协同、车联万物)具有高并发、高实时、高速移动、数据异构和基础设施共享的特征及需求,边缘计算通过将海量数据的计算和存储从中心下沉到边缘,实现数据快速处理、实时计算、高效传输,提升数据安全性和隐私性,可以满足车联网业务需求。


据全球知名厂商Verizon和Nissan最近实验,C-V2X(蜂窝车联网)和5G边缘计算的强大组合,必然会对车联网及自动驾驶带来全新体验。该实验从车载传感器和路边基础设施收集的数据在Verizon的网络边缘进行处理以进行演示,将处理后的数据发送回车辆,近乎实时地向驾驶员发出紧急通知。通过这个实验,人们清楚了解边缘计算和车联网(C-V2X)如何帮助驾驶员避免车辆事故。


目前,全球边缘计算龙头已经在车联网领域率先布局。例如微软发布了面向汽车和移动出行领域的整体解决方案,以微软智能云与智能边缘技术为基础,实现自动驾驶、智能座舱两大领域关键性创新。Akamai推出了IoT Edge Connect,其是一个基于MQTT协议的物联网软件和消息控制平台,可以为车联网提供A2X的通信能力。


国内以网宿科技为例,公开资料显示,网宿科技基于边缘计算ECP平台,针对车联网场景落地了系列解决方案,比如网宿边缘云容器为车企提供云边协同解决方案,将信息数据的计算和存储从“中心”下沉到“边缘”,由就近容器提供算力,可保障超低时延与高可用性,降低网络负荷和网络传输成本。同时,网宿科技针对车联网和自动驾驶的内容分发和基础设施提供安全解决方案,提供基础设施安全、Web和应用加速及防护和安全合规检测及加固的一站式服务。


此外,据网宿科技相关负责人透露,其将AI与边缘计算结合,推出了AI底盘电池检测系统,利用深度学习算法和图像处理技术,就近实现对底盘拍摄数据的智能分析和判断,可快速识别出底盘上的磕碰、污渍和泥点等异常情况,并及时发出预警,有效避免电池鼓包、起火和爆炸等安全风险。


需要说明的是,车联网作为5G新基建的最重要应用领域,近年来还得到了国家政策的大力支持。


例如《工业和信息化部关于推动5G加快发展的通知》提出“促进“5G+车联网”协同发展,推动将车联网纳入国家新型信息基础设施建设工程,促进LTE-V2X规模部署;工信部、公安部和交通运输部发布新版《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范(试行)》,从多个方面对行业发展进行指导和规范;工信部《“十四五”信息通信行业发展规划》《规划》提出,到2025年,重点高速公路、城市道路实现蜂窝车联网(C-V2X)规模覆盖等,而这政策相继的出台和实施在促进车联网发展的同时,让边缘计算也炙手可热。


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