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人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）對于高級駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS）和自動駕駛汽車無處不在。這涉及越來越多的傳感器，這些傳感器產(chǎn)生大量需要實時處理的數(shù)據(jù)。除了模擬之外，還基于現(xiàn)場記錄的數(shù)十億字節(jié)數(shù)據(jù)來部署ML模型，但還需要更多以進一步完善和改進當(dāng)前和未來車輛中的模型。

利用現(xiàn)場車輛和測試車輛是獲取信息的方法，然后可以將其用于云中的AI訓(xùn)練。但是，如今的車輛每小時可生成的2TB數(shù)據(jù)量實在太大，因此減少發(fā)送到云的信息量至關(guān)重要。

空中（OTA）更新通過為這些車輛提供更新的模型來完成循環(huán)。這不是實時的周期，它會根據(jù)當(dāng)前的輸入自動進行更改，但是可以生成新的模型，然后將其認證并下載到車輛上。

這樣的過程涉及許多硬件和軟件組件。因此，F(xiàn)usion Project（圖1）已經(jīng)啟動，以使該循環(huán)更易于實現(xiàn)和維護。該項目最初的目標是智能車輛變道檢測，但隨著時間的推移，它將解決ADAS和自動駕駛車輛的各個方面。

Fusion Project的創(chuàng)建者包括Airbiquity，Cloudera，NXP，Teraki和Wind River。

最初的公司集團涵蓋了循環(huán)中的所有基礎(chǔ)：

Airbiquity：OTA管理軟件
Cloudera：數(shù)據(jù)生命周期解決方案和云服務(wù)
恩智浦：車輛處理平臺
Teraki：邊緣數(shù)據(jù)AI
風(fēng)河：智能系統(tǒng)平臺軟件

硬件和軟件在循環(huán)中的集成正在進行中。開發(fā)人員還需要與公司單獨合作-在設(shè)計中可以使用不同的解決方案。

當(dāng)前的框架基于運行Wind River操作系統(tǒng)的NXP硬件上的數(shù)據(jù)獲取支持以及Teraki的分析和壓縮支持，有助于減少傳送到云的信息量（圖2）。Cloudera的云為從車輛獲取數(shù)據(jù)以及運行軟件進行進一步的分析和ML訓(xùn)練提供支持。Airbiquity的安全OTA更新通過提供更高效，更準確的更新模型來完善整個流程。

數(shù)據(jù)采集從運行Wind River操作系統(tǒng)（1）并具有Teraki的分析和壓縮支持（2）的NXP硬件開始。大量減少的數(shù)據(jù)（3）被發(fā)送到Cloudera的云（4）。這用于完善ML模型，并通過Airbiquity的空中更新（5）將更新后的版本發(fā)送回車輛。

盡管循環(huán)很容易理解，但要使所有部分協(xié)同工作并不容易。這些公司擁有集成的系統(tǒng)，可以提供整體解決方案，但必須合并其他硬件和軟件。同樣，開發(fā)人員必須分別與每個公司合作，但要知道各個部分可以協(xié)同工作，并且已經(jīng)在整體解決方案中進行了測試。

VSI Labs的創(chuàng)始人兼總裁，前Telematics Research Group的聯(lián)合創(chuàng)始人Phil Magney說：“汽車制造商在實施復(fù)雜技術(shù)方面面臨不斷的挑戰(zhàn)，例如先進的ADAS和自動駕駛汽車功能的下一階段所必需的技術(shù)。下一代數(shù)據(jù)管理技術(shù)棧有許多方面，它們可以不斷改進和部署AI機器學(xué)習(xí)模型，因此汽車制造商需要像The Fusion Project創(chuàng)建的那樣，利用跨領(lǐng)域關(guān)鍵技術(shù)的車對云解決方案?！?br/>
汽車的復(fù)雜性不斷加劇，因此集成系統(tǒng)已成為在汽車領(lǐng)域提供解決方案的主要部分。充分利用這些集成可以大大縮短產(chǎn)品上市時間并降低總體成本。