余**：人工智能让未来出行更加美好

刚才讲了车载端的软件和硬件的配合，软件的透明和可追溯的设计，使我们在车载上面达到这样一个性能。但是同时我们还需要云端的大规模的计算。因为我们的数据是在不断增长的，未来传感器增长的数目是高于我们人口增长的速度。每一辆汽车如果它用2小时，一天产生4个TB的数据，但是如果是对共享出行，一天会使用大概6到7个小时，这样的话，它会面对10个TB的数据，一千辆这样的汽车，实际上每天所产生的数据数目规模就会大于整个百度的图像搜索引擎的规模。可以说未来的自动驾驶实际上是跑在四个轮子上面的超级计算机，是跑在四个轮子上面的数据中心。我们需要去构建一个这样的云端的大脑，使得很多的本地的这些驾驶的遇到的这些CASE可以传大云端，能够会聚，能够整体更新模型，更新到每一个车上面，尽管这样不是实时，但是他的运算，他的软件，对这个框架的要求都是非常高的。

同时还有一点很重要的是说，在云端的学习不仅仅局限于物理世界， 它同时一定包括在仿真平台，仿真平台的的数据量是物理平台的1千多倍， 更重要的是说，他不仅是数据量的差别，更重要的是你在虚拟的世界里面，你敢于去尝试很多你在现实世界里面不敢尝试的路况实验。

这样全栈式的解决方案，我们思考的这样一个技术路径，是说未来基于计算，基于人工智能，基于数据，它一定会使得未来的交通出行产生革命性的影响，从技术来讲，一个核心的观念的转变是说，我们要去打造云端结合的这种自主学习的汽车，而不是说是被训练的汽车。从软件的思考来讲，我们一定要去思考软件系统的透明性，不仅仅是说它预测是不是准，我们一定要知道人跟机器的共存，要求我们让我们知道充分能够掌握这个机器它所背后，他所做的每一个动作背后的原因。第四点就是说，软件跟硬件的协同的优化，是获得我们这个在车载端的实施最佳性能的一个充分的性能的必要性的保障。地平线希望能够去做这方面的一些工作，使得我们充分地去面对在中国的交通出行的路况下面所面对的挑战，同时也充分地去扮演一个技术供应商这样一个角色，为我们出行运营的服务商，以及政府相应的法律法规决策提供支撑，为行业复制赋能。

（编辑：西安站长网）

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