福特环球首席数据分析师

2020-09-06 00:03 关键词:自动驾驶,福特,人工智能,机器人,数据平台,云计算 阅读:50

张晨

2017-08-28

[ 亿欧导读 ] 汽车行业如今正朝着人工智能,数据,庞杂的网络平台以及生态体系的偏向发展。ZDNET对Paul Ballew、Evangelos Simoudis和David Bray三位顶尖专家实行专访,商量数据及主动驾驶汽车的将来。

福特环球首席数据分析师

福特环球首席数据分析师:数据及主动驾驶汽车的将来

汽车行业如今正朝着人工智能,数据,庞杂的网络平台以及生态体系的偏向发展。ZDNET对Paul Ballew、Evangelos Simoudis以及David Bray三位顶尖专家实行独家专访,商量数据及主动驾驶汽车的将来。

主动驾驶汽车早已导致了我们的留意,由于无人驾驶汽车原意会改动人类与汽车的关系以及汽车情结。智能视觉体系的市场包罗以下组成部分:

  • 加工处置惩罚

  • 传感器

  • 连通性

  • 映照

  • 运算轨则

  • 安全性

  • 发展对象

  • 除了特定的科技以外,适用于任何自立体系,包孕汽车的同一原则就是数据。将来汽车数据生态体系将包孕来自汽车,门路内置传感器,与临近汽车的通讯信息,气候情况以及其他有关信息的数据。

    福特环球首席数据分析师

    自立车辆技巧景观

    这一数据生态体系极为庞杂,不论是在私营部分又或是当局机关都包罗着多方介入。私营企业持续发展科学技巧和算法,他们必需与联邦当局,州当局以及本地当局追求互助,由于只要当局才有权经管门路,并公布容许主动驾驶汽车上路的政策决意。

    要完全有用贯彻这一庞杂的数据生态体系短短几年是不会实现的。汽车工程师协会(SAE)拟定了一个尺度,以此来为汽车主动化描写进步水准。鉴于汽车行业的庞杂性、关键性以及其正持续变革发展,ZDNET约请了天下上最知名的三位专家就此话题实行商量。

    福特环球首席数据分析师

    主动车辆的SAE水准

    保罗·巴罗(Paul Ballew)是福特公司环球首席数据分析师,次要负责福特公司全部企业的数据计谋,数据经管,数据猎取以及分析流动,包孕连通性和智能挪动。

    艾文格罗斯·西蒙蒂斯(Evangelos Simoudis)是Synapse Partners风险投资公司的总裁,该公司致力于大数据利用。

    大卫·布瑞(David Bray)是哈佛大学的接见驻校执行官,曾任美国联邦通讯委员会的首席信息长。

    谈谈数据以及汽车生态体系?

    大卫·布瑞:主动驾驶汽车临盆了大批的数据。看到那些在汽车,门路,基础设施或其他中央存储并加工处置惩罚的数据了吗?三年后,生态体系又会是甚么样?

    保罗·巴罗:确切,这些数据由汽车加工处置惩罚。与此同时,它们也大概完全在生态体系内部。能够必定的是,数据也会在一个关键情况内部。科学技巧使我们能在数据端处置惩罚工作,而数据端则会让我们遵照主动驾驶汽车的发展形式。

    它正驱策我们鞭策边沿数据分析以及边沿数据经管的发展。于是,我认为答复你成绩的谜底应是以上全部原因的联合。

    由于有大批的数据分析应战,全部你必需有一个愈加多样化的生态体系来实现它。

    假如你真的想要逾越自立性,但又想具有能毗邻相互的智能汽车,如斯一来,大概会劳绩各类私家及社会效益,那末生态体系也会步其后尘。那样还包孕智能基础设施及有关流动。

    我们曾是谦虚的弗成知论者,由于科技正从一个数据和分析学的态度持续变革。生态体系不再见奇异般地把每一辆车都毗邻到线路体系,不再见搜集到每一个数据元素,也不再见建筑像德克萨斯州那末大的数据中央。

    那不是精确的计谋,由于它基本没法实行。不外,好消息是如今科技正使得我们能做一些能够取消那些担心的事。

    我们需求从新考虑对汽车数据的明白吗?

    艾文格罗斯·西蒙蒂斯:我们有必要盘绕新框架来考虑数据。交通基础设施数据来源于汽车,搭客,其他车辆以及数据供应者。

    这是一个非常庞杂的生态体系。我们每每会斟酌到汽车数据,但生态体系远不止这些。我很雀跃保罗提到我们需求从新考虑数据经管。这不完全是云贮存。需求有政策指点我们甚么数据应保存在车内,又是甚么数据不应存在车内。

    你必必要认识打听我们评论的不是一个简朴的云端。这不是福特云端对宝马云端或对通用云端。福特公司将会具有一个云端,可是德尔福公司(Delphi)也会具有云端,一样,气候网也会具有云端。以是,即便关于那些不在这类范例基础设施车内的数据来说,数据定夺仍旧非常庞杂。

    在曩昔二十年里,汽车愈来愈依托于软件,汽车制造商于是认识到了数据的关键性。如今的汽车内曾经装备了一些传感器,可是我们所评论的数据品种,数据庞杂性,数据量以及大数据(在我们具有自立,且终究是无人驾驶汽车以及立即的机动性的情况下)与我们今日所面临的比拟,要了不得得多。

    于是,我们需求新的看法。

    保罗·巴罗:我们赞成你的说法。我们结成了一个构造来做这件事,一部分缘由就是要取得新思惟。固然,它适用于主动驾驶汽车,一样也适用于我们正在做的其他事,比方物联网(IoT)。

    当我们在工业情况中评论物联网时,我们不克不及利用古老的数据经管方式。即便在物理数据中央利用云贮存,这类方式仍弗成行,关于一个可连续形式来说是完全没有道理的。

    我们把它称为“当代主数据经管”。数据经管是必弗成少的,数据构造和有关流动也是如斯。可是,这是一种独特的考虑体式格局。为实现贸易目的,又该怎样猎取,经管并充裕利用那些数据资产?

    我们需求逾越古老思想历程,不但在于汽车行业,并且在于我们考虑数据经管的体式格局:设立一个中央情况,称其为数据湖,添加一些标识标记,以及与之相干的全部物品。天下正逾越其本来的样子。

    作为数据平台的汽车有哪些成绩?

    艾文格罗斯·西蒙蒂斯:曩昔二十多年里,汽车行业都把汽车看成平台。事实上,许多他们利用的术语,包孕福特公司,都与平台密弗成分。

    我们在评论差别品种的平台。它不再是一个有一些运算的机电装备平台,而是一个具有极强盘算才能和大批存储的传感器与促动器平台。

    有些人把它称作“轮子上的机器人”。当你设想立即机动性与专车效劳利用时,你就能想到机器人出租车和轮子上的机器人了。远程跟踪是主动驾驶汽车的另一项预期利用,它也是非常像机器人的。

    比拟于我们曾经在车内约会,如今我们有一套完全差别的平台。

    保罗·巴罗:我们当中任何一个从行业中发展起来的人,当我们想到平台,那就是一辆汽车的实体构造。之前是一个很小的工作平台,如今则是一个中型汽车平台。曩昔几年内的发展则评论汽车作为一个平台。

    我们如今描画一个平台,它是一个交接点,是一个洞察力催生点,或是利用,毗邻汽车的才能。

    我们行业的这个词在非常短的时期内发作了变革。如今,当我们将其描画成一个平台时,我们必需停息一会儿,诠释我们的意义。我历来没有想过在汽车行业还要对“平台”下一个操作性界说,由于它本来就是一个使用术语。

    对练习人工智能和互用性的数据有甚么看法?

    艾文格罗斯·西蒙蒂斯:利用数据练习研讨主动平台的体系比我们想的要关键得多。事实上,我公司如今当中一个投资指挥棒就是辨认模拟的草创企业,由于即便是派出测试汽车的企业也只能搜集到很少一部分数据。他们车队的车辆很少,并且现实能搜集的数据量比拟于我们所需求实行有用练习能供应车辆自立性的人工智能体系的数据量比拟,就显得很少了。

    如今,韦默(Waymo)和特斯拉(Tesla)大概具有最多的数据量,但与所需量比拟,那也是很少的一部分。以是,建筑更大的数据集,不论是依托其他有现实数据的贡献者照样发明仿制的数据练习体系,都将是我们通向无人驾驶将来路上的一件大事。

    大卫·布瑞:我们等候着下个十年里自立机能完全成熟。但与此同时,我们曾经取得了一些效果,工作正朝着预期偏向发展。

    我们必需处置惩罚的一件事是要处理数据中的互用性。作为一个到场人类尺度小组的人,他们通常有3到4年的时候为此拟定尺度。就那里的设置数据而言,这并不让我感觉很公道。

    我们大概需求一些半主动安装分析差别装备,差别汽车的数据,并在他们之间交换。由于假如我们仅仅依托人类形态,我们将被本身拖累。

    我认为我们在接下来的十年内能取得前进,并且依托科技前进,完全自立有大概在7到10年内完成。

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