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认识达内从这里开始
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我们都知道，随着云技术的不断发展，现在的人只要出门携带手机，那么就不会发生迷路的事情，因为许多导航软件通过云技术和大数据计算给出了用户具体的方位记录。那么，大数据计算技术对于其他行业的发展来说又会产生什么样的影响呢？今天，我们就一起来了解一下，关于大数据技术对于汽车行业的发展变化趋势吧。
现在，由于铺天盖地的炒作，自动驾驶已经越来越火了，大批的「热心观众」时刻关注着它的最新进展，说它家喻户晓也不为过。
但是，自动驾驶到底是什么?什么才是它的核心?关键不是汽车，而是汽车背后的数字技术。
比如，汽车上的激光雷达通过感应器发射光脉冲并接收反射来测量物体之间的距离，以此生成汽车周围环境的3D地图。
强大的自处理能力
据估计，因为装备了这些激光雷达感应器以及其他必要的系统如GPS，每辆自动驾驶汽车每行驶8小时将产生并接收约4TB的数据。4TB有多大?120多万张照片的大小。
这4TB的数据大部分都需要及时处理。1秒的延迟对手机来说并无大碍，但对汽车来说可能就是生死之别。因此，汽车必须具备极为强大的计算能力，就像一台性能强劲的计算机。
所以，汽车实际上已经变成了轮子上的计算机，而且还是大型计算机。有多大?即使不考虑自动驾驶，现在汽车上一般也都配备了25-50个中央处理单元(CPU)，这些单元很多都处于同一个通信网络之中。
仅仅是汽车就已经有种让人不堪重负的感觉了。考虑到还有飞机、轮船以及其他越来越智能化的东西，未来需要处理的信息量可想而知。
为了适应这一趋势，现在许多公司都正在把计算任务转移到云端。但是，恰恰相反，未来不在云端，而是在「边缘」，也就是本地。也就是说，把数据直接在本地处理掉，而不是先上传到云端然后再处理。因为只有在边缘计算才能对数据作出迅速反应，避免在一个巨大的区域网络内传输数据引起的延迟。
所以，当汽车需要立刻作出反应时，如另一辆汽车正在快速靠近自己，数据就得直接在本地处理。至于那些不怎么急的事儿，如路况、天气情况等等，就可以推送到云端。
协调这些边缘计算需要更多地引入混合云和私有云，同时也对自动化提出了更高的要求。
强大的计算管理系统
下一代的平台将能够管理巨大的分布式数据中心和各种云，并能将边缘之物囊括在内。这对于自动驾驶来说同样重要。
计算管理系统会根据需要动态分配性能，因此将提升计算机效率和利用率。
以前，计算机的硬件比软件更为重要。不过，今非昔比。如今，像分布式计算平台使计算机的计算能力和应用的多样性相比从前都有了质的提升。现有计算性能的最优化(无论是手机、个人电脑、服务器，还是即将到来的自动驾驶)不仅可以提高生产率，而且还将创造出新的机会和可能。
想象一下利用先进的计算管理平台可以设计出来的各种应用。想象一下一个云无处不在的世界，一个所有设备联网并共同处理数据的世界，一个在任何地方都可以实现软件无缝衔接的世界，一个所有这些技术对任何公司都开放的世界。简直令人兴奋不已。
所以说，随着计算机技术的不断开发和软件的不断升级，我们在进行数据处理和存储上的方法与渠道也越来越多了，而大数据和云存储就是我们最常见的一种数据分析系统了。
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2017-08-16
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