广告
智能汽车车用基础软件平台关联技术
2022-09-25 17:59:10· 来源：汽车测试网
4. 数据隐私与安全
汽车在运行时，时刻会产生大量的数据，包括地理位置信息、人脸信息、环境感知信息等隐私信息， 保障好个人、国家的数据隐私和安全是至关重要的。对此，国家先后颁布了相关的管理办法和法规，如下表 4.3-3 所示：
表 4.3-3 数据相关法规
边缘计算是最有效地解决数据隐私与安全的技术手段之一，可在车内完成数据的采集、处理、反馈闭环，对一些涉及驾驶习惯、行为习惯的敏感数据，可借助边缘计算在车内完成数据计算，实现优化用户体验的目的；也可以实现对数据的预处理，将数据脱敏后再上传，从而符合法律法规要求。做到数据非必要不上传，个人数据脱敏后上传，以及车端计算后的特征值上传等。
5. 当前量产车辆的若干数据管理方法
随着功能汽车逐步往智能汽车过渡，整车数据采集、开发、应用已经成为车企核心且必要的能力，一定程度上，数据驱动的能力将决定车企的智能化水平，例如特斯拉，上百万辆量产车辆实现数据闭环能力， 基于影子模式，通过海量量产数据加速进行自动驾驶算法快速迭代。截止到 2022 年，国内外主要采取三种方式，分别是基于传统数采、基于基础软件和基于通信协议栈。我们对主流的三种数据采集方式进行对比，如下表 4.3-4 所示：
表 4.3-4 三种数据采集方式
6. 跨界技术理念：边缘计算与 IT 技术理念
(1) 边缘计算：智能汽车数据管理的有效解决方案
边缘计算：更接近数据生成的位置来处理、分析和存储数据，从而实现快捷且近乎实时的分析和响应（Intel 定义）。边缘计算具备强稳定、低成本、高效率、智能化的优势。边缘计算作为物理世界到数字世界的桥梁，是数据的第一入口，拥有大量、实时、完整的数据，可基于数据全生命周期进行管理与价值创造， 将更好的支撑智能化用户体验、预测性诊断等创新应用。边缘计算凭借这些特性，可以让业务发展更从容，整个网络能感知一切的业务需求变化，并通过近端的智能分析，快速调配资源，实现快速相应和敏捷部署。同时，作为数据第一入口，边缘计算也更好的应对数据实时性、确定性、多样性等挑战。
汽车边缘计算是在车辆数据源头的 E/E 总线边缘侧，融合车载以太网、AI 计算、FLASH 存储、模型驱动应用等核心能力的车载智能计算架构。在车内就近提供计算服务，可满足车辆智能化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
边缘计算与云计算各有所长，云计算擅长全局性、非实时、长周期的大数据处理与分析，能够在业务决策支撑、智能模型训练、长周期趋势识别等领域发挥优势。边缘计算更适用于那些需要高频实时大数据的特征场景感知、智能模型预测、用户交互等领域的处理与分析，能更好地支撑车内业务的实时智能化决策与执行。
广告
广告
编辑推荐
最新资讯
-
新能源汽车驱动电机控制中反电动势与能量回
2024-10-21 08:33
-
《中国汽车基础软件发展报告 5.0》解读
2024-10-21 08:13
-
事关汽车芯片！我国首个，正式发布
2024-10-21 07:51
-
展会回顾丨特嗨CHFE2024精彩瞬间，尽显氢能
2024-10-21 07:49
-
卫蓝新能源高性能固态电池项目开工 重点布
2024-10-21 07:49
广告
广告
