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数据|数据是石油 车企待开发

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数据|数据是石油 车企待开发
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当前 ， 软件定义汽车已被业界广泛认同 。 然而 ， 8月13日~15日在上海召开的“2020中国汽车论坛”上又传出了不同声音 。
中国汽车工业协会秘书长助理王耀提出：“不能只说软件定义汽车 ， 应该是数据定义汽车 ， 数据驱动将成为未来汽车产品的核心竞争力 。 ”
滴滴自动驾驶公司COO孟醒认为：“自动驾驶是人工智能应用的一个重要分支 ， 而人工智能技术背后的重要燃料是数据 。 ”
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中国汽车工业协会秘书长助理王耀
滴滴解决长尾问题？
8月15日 ， 在“智能网联汽车创新发展与产业生态的升级”分论坛上 ， 与会嘉宾提出：“L3、L4、L5级自动驾驶量产车不断延迟上市 ， 最重要的问题是很多长尾问题没办法解决 。 ”但是 ， 滴滴通过整合数据迭代 ， 找到了解决自动驾驶长尾问题的关键点 。
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滴滴自动驾驶公司COO孟醒
什么是长尾数据问题？孟醒介绍说：“一个人一辈子开车的总里程也许是百万公里级别 ， 这个数字跟绝大多数自动驾驶公司测试的里程相仿 ， 覆盖了80%~90%的场景数据 。 但我们需要解决的问题是 ， 自动驾驶车辆在不需要测试员的情况下 ， 最后1%~0.5%场景可能出现的长尾问题 。 由于很多长尾场景可能行驶了千万公里或者上亿公里都未出现 ， 所以自动驾驶的数据起码要亿级规模 ， 或者形成远比这个规模更大的数据体系 ， 才有可能解决自动驾驶的长尾问题 。 ”换言之 ， 长尾问题没有解决 ， 就无法证明自动驾驶是安全的 。
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作为出行公司 ， 滴滴的解决方案是什么？孟醒表示：“我们除了用自己的测试车搜集数据之外 ， 还把特定的设备安装在滴滴网约车里 。 到今年年底 ， 安装这种数据收集设备的滴滴网约车将达到100万台 ， 覆盖超过两百个城市 。 在未来一年里 ， 这100万台网约车将把分布在全国各地的真实数据、绝大多数想象中的长尾场景大规模地搜集起来 ， 而且不只是一遍 ， 可能是上千遍 ， 可能是上万遍 。 这些场景录入滴滴的系统 ， 自动生成三维信息 ， 放到滴滴的仿真系统中进行模拟测试 ， 再用我们的算法处理这些问题 。 把滴滴测试车的数据 ， 与网约车的数据整合一起迭代 ， 我们认为这是解决长尾问题的关键点 。 ”
智能网联也好 ， 自动驾驶也罢 ， 其目的都是让出行更加安全、便捷 ， 传统主机厂可以把汽车产品做得质量非常好 ， 乘坐非常舒适 ， 但在出行数据方面是短板 ， 这恰恰是滴滴这类公司的强项 。
数据驱动汽车
其实 ， 多数中外汽车品牌都意识到了出行数据的重要性 ， 也在想方设法进行数据收集和迭代 。 但在王耀看来：“目前车企的数据中心更像一个一个数据孤岛 ， 在软件定义汽车的时代 ， 用户的出行数据需要不断迭代 。 ”
当前传统车企普遍面临着出行数据不足的问题 。 王耀介绍说：“用上汽董事长的话说 ， 汽车产业已经进入摩尔定律（IC上可容纳的晶体管数目 ， 约每隔18个月便会增加一倍 ， 性能也将提升一倍）时代 。 然而 ， 各个主机厂的数据是不连通的 ， 某一个主体数据体量也不足以支撑汽车产品的高速迭代研发 。 另外 ， 数据安全、数据价值的定义等等问题 ， 都妨碍了主机厂对数据的挖掘和变现 。 ”
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国外车企如何解决数据不足的问题？王耀介绍说：“国际车企已经组成了数据大联盟 ， 宝马、福特、通用、雷诺、博世、采埃孚 ， 本田、电装等企业 ， 以及区块链行业组织联合成立了汽车行业最大的区块链数据共享联盟 ， 德国三大车企也已经在做数据的融合 。 ”
本土车企需要什么样的解决方案？王耀表示：“中汽协成立了一家公司 ， 我们整个技术方案的架构是在各个企业数据中心上多搭配了一块区块链层 ， 通过区块链层驱动车企数据中心产生数据交互 。 好处是不需要车企数据中心把数据共享到第三方平台 。 因为数据是重要的战略资产 ， 如果想推动数据的融合一定要采用保护各个企业数据资产的方式 。 另外 ， 在区块链层 ， 我们只加入了索引信息（包括数据字段、防伪标签、字段价格等） ， 这样可以构建比较公正的数据交易环境 。 从研发角度来说 ， 我们可以极大降低企业采集数据、存储数据的成本 ， 加速企业的研发效率 。 在服务监管角度 ， 政府只需要拿到相关的密钥就可以了 ， 降低了政府的监管成本 。 ”
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