自动驾驶数据安全

今天给大家分享自动驾驶数据安全，其中也会对自动驾驶数据服务的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、自动驾驶数据完整性和真实性
• 2、自动驾驶下的海量数据,业界如何安全高效存储?
• 3、2021世界智能网联汽车大会:自动驾驶如何安全上路?
• 4、当前阶段,影响高阶自动驾驶落地的关键因素是什么?
• 5、汽车自动驾驶的危害是什么

自动驾驶数据完整性和真实性

1、数据管理是智能网联汽车监管的关键环节。第60条规定，自动驾驶汽车在测试或行驶时必须记录详尽的行驶数据，包括行车状态、驾驶模式等，以便在事故调查中提供有力证据。这一规定旨在确保数据的真实性和完整性，为交通事故的处理提供科学依据。在法律责任方面，《条例》强调了对所有相关主体的严格要求。

2、提取数据需符合特定标准，确保数据完整性和真实性。《GB7258-2017》规定乘用车应配备EDR系统。2022年起，这一要求强制执行。若配备符合标准的车载***行驶记录装置，也可视为满足要求。智能网联汽车需具备事件数据记录系统，但具体定义限于LLL5级自动驾驶汽车，当前市场上的智能汽车并不具备此等能力。

3、行业资讯：法拉利官宣订单已排到2025年；工信部：保证自动驾驶数据完整性/真实性。近日，海外媒体曝光了一组全新凯美瑞的测试谍照，该车有望与全新***共同在TNGA-K架构打造，并很有可能会在今年的洛杉矶车展上完成首发，随后将于2024年正式开始销售。

自动驾驶下的海量数据,业界如何安全高效存储?

三是海量数据存储 ，为了适应自动驾驶的需求，越来越多的雷达和摄像头被部署在汽车上，行车过程中会产生大量的数据。 特别是自动驾驶出租车的企业对数据的存储容量需求是很大的，现在单车一天生成的数据量在8GB左右，但实际上，现在主流汽车的存储容量在2GB到4GB之间。

FusionStorage智能分布式存储在升级的时候并不需要业务中断进行数据迁移，软件升级、硬件替换业务无感，减少了专业维护的难度，节省了后期运维的巨额成本。***购部署极简化，省心省力超轻松由于FusionStorage可同时支持多种数据协议的存储，数据从***集、分析、应用以及归档，可以一站式完成，无需复杂的数据导入导出。

自动驾驶 AI 训练，承担着数据加工和转化任务，工作流程包括数据的上传，预处理，筛选，标注，清洗，训练等多个环节。这些步骤中，会涉及到对海量数据的汇聚存储，预处理（解密，抽帧，去畸变等），数据在不同存储系统间的高速流转，与第三方标注平台对接时的权限控制，以及异地多中心间的数据传输。

针对自动驾驶训练数据集的特性，YRCloudFile 通过优化元数据处理、***用虚拟子目录、多级智能缓存、性能调优和智能分层，实现数据高效存储与管理。通过提升整体性能，数据加载速度可提升5倍，满足自动驾驶训练过程中的需求。

华为海量存储领域总裁尚海峰分享了三个关键战略方向：一是领先的硬件和软件创新，如专用硬件和高效算法，满足特定场景的高效率需求；二是业务模型的革新，推广可用容量业务模型，降低***购和运营成本；三是行业深度洞察，持续优化产品以适应行业特定要求，推动企业数字化进程。

目前，自动驾驶走入以落地应用为目标的下半场，解决极端场景下的安全问题，也离不开大量数据支持。对数据进行高效的***集和利用，提高数据循环链路的速度，成为整个自动驾驶技术迭代的关键点。构建数据闭环，提升自动驾驶系统的核心竞争力 要实现自动驾驶，必然要搞定大数据。

2021世界智能网联汽车大会:自动驾驶如何安全上路?

1、蘑菇车联信息科技有限公司副总裁邓志伟在“单车智能+车路协同，多重冗余下的自动驾驶安全之道”的主题分享中表示，安全至上是自动驾驶落地的基础和前提，而自动驾驶是一项系统工程，想要达到更高的安全，一定要通过单车智能加上车路协同的方案才能满足这个需求。

2、一是加强自动驾驶技术研发。包括加快关键共性技术攻关、完善测试评价方法和测试技术体系、研究混行交通监测和管控方法、持续推进行业科研能力建设等，引导创新主体围绕融合感知、车路交互、高精度时空服务、智能路侧系统、智能计算平台、网络安全、测试方法和工具、混行交通管理等进行攻关，不断健全技术体系。

3、但同时，安全是自动驾驶技术落地过程中需要解决的最大难题，为了解决安全问题，自动驾驶技术在量产应用前需要进行大量测试，模拟仿真测试正在成为一个新风口。 在国外巨头通过收购、合作强化仿真平台闭环的同时，国内也成长起一批自动驾驶模拟仿真测试初创企业，赛目科技就是其中之一。

当前阶段,影响高阶自动驾驶落地的关键因素是什么?

1、数据的重要性 高阶自动驾驶技术对数据的依赖日益增加，正如名言所说：“80%的数据+20%的模型=更好的AI。”数据成为影响自动驾驶落地的关键因素之一。 高质量训练数据的需求 为了训练复杂高级的机器学习算法，高阶自动驾驶需要大量高质量的数据支持，包括车辆行驶轨迹、路况信息、传感器数据等。

2、从数据的角度来看，影响高阶自动驾驶落地的关键因素主要有以下几点：大规模高质量的训练数据 高阶自动驾驶需要大量高质的数据支持，以训练复杂高级的机器学习算法。这些数据包括车辆行驶轨迹、路况信息、传感器数据等等。

3、面向快速发展的中国智驾市场，解决方案的性能与质量、应用规模以及交付速度都是影响高阶智能辅助驾驶量产落地的重要因素。通过此次合作，地平线与伟创力将充分发挥双方在各自领域的优势，共同推动高阶智能辅助驾驶在中国市场的创新，助力实现自动驾驶技术的大规模前装量产应用与落地。

4、运行存在区域限制。高级别自动驾驶的运行普遍依赖于车联网基础设施，而后者多部署在人口较多地区，这不利于自动驾驶的大范围开展，特别是与城市和郊区相比，农村地区在短期内难以实现。

5、在我们的传统认知中，地图对于自动驾驶而言是至关重要的。早期各大车企的NOA领航辅助功能都对高精地图有强依赖属性，一旦这段道路范围内没有高精地图，那么车辆会直接退出领航辅助驾驶。“通勤模式”之所以被越来越多的车企加码，本质上是为了越过当前城市高阶辅助驾驶落地难、落地慢的困境。

汽车自动驾驶的危害是什么

没有交通阻塞在未来，自动驾驶汽车成功普及以后，大城市的交通拥堵现象将会消失。对于许多人来说，每年将因此节省40小时。因为在大都市里，人们必然在交通拥堵的地方行走。自动驾驶汽车能够自动同步交通情况，第一时间选择更为畅通的路线，并且，加塞等不文明的情况也将因为人工智能的设定而消失。

【太平洋汽车网】自动驾驶的危害，对于自动驾驶或驾驶辅助车辆来说，车辆大部分或几乎全部交由系统控制，控制效果的优劣是必须要考虑的因素。在传统汽车领域中，失效表现往往源于系统的失效。

自动驾驶可能会因为过于保守而导致连连犯错，从而使得交通出现更多障碍，甚至将情况引向更糟糕的状况。

Uber的一辆测试车撞上一名女子，造成死亡，被认为是与自动驾驶相关的第一个行人死亡事故，此后该公司停止了相关测试工作。但是到了12月，在得到宾夕法尼亚交通部的许可后，Uber在匹兹堡公共道路上恢复了自动驾驶测试项目。

关于自动驾驶数据安全，以及自动驾驶数据服务的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。