（圖片來源：寶馬集團官網(wǎng)）

蓋世汽車訊 自動駕駛汽車需要的不止是額外的硬件，此類汽車還需要訪問大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，以及數(shù)百萬行的代碼，以實現(xiàn)安全駕駛。此外，自動駕駛汽車自己也會生成數(shù)tb的數(shù)據(jù)，在研發(fā)過程中需要對此類數(shù)據(jù)進行分析，從而深度學習算法才能做出更安全的駕駛決策，并隨著時間推移不斷得到改進。目前，汽車制造商們面臨的挑戰(zhàn)就是如何對此類數(shù)據(jù)進行分類和分析，以便更有效地利用此類數(shù)據(jù)，并與其他自動駕駛汽車共享。

據(jù)外媒報道，為解決上述問題，寶馬建立了自己的IT平臺，D3?！癉3”代表著“數(shù)據(jù)驅(qū)動開發(fā)”（Data-Driven Development），是研發(fā)寶馬自動駕駛汽車以及驗證寶馬自動駕駛汽車數(shù)據(jù)的基礎。新款寶馬D3平臺的推出，是寶馬邁向高度自動駕駛道路上的一個重要里程碑。該平臺是一個不可或缺的工具，可確保將于2021年底推出的寶馬iNEXT車型能夠提供安全、可靠的L3系統(tǒng)。

多年來，寶馬一直在應用數(shù)據(jù)驅(qū)動開發(fā)的方法，該方法基于這樣一種假設，即繪制以及最終處理每塊大陸上所遇到的各種復雜、多樣的交通情況的唯一方法是收集大量數(shù)據(jù)，也表明必須通過一個廣闊的數(shù)據(jù)池來驗證自動駕駛的算法和整體操作。

此過程的第一步是收集來自測試車隊的大約500萬公里（約為310萬至370萬英里）的真實駕駛數(shù)據(jù)。從收集的數(shù)據(jù)中，提取200萬公里（約為125英里）的與駕駛場景和環(huán)境因素最相關(guān)的數(shù)據(jù)。由于寶馬采用了數(shù)據(jù)限定條件和過濾法挑選定性數(shù)據(jù)，收集的數(shù)據(jù)的相關(guān)性正不斷提高。之后，在開發(fā)過程中，200萬公里的駕駛數(shù)據(jù)會定期進行再處理，即當新的控制單元完成集成，可投入使用時，為了評估新集成的單元在性能上是否提高，就會對數(shù)據(jù)進行再處理。

該200萬公里的數(shù)據(jù)不斷擴大，還增加了2.4億公里（約合1.5億英里）的模擬生成的數(shù)據(jù)，此類模擬數(shù)據(jù)主要基于相關(guān)的駕駛場景，并確保在開發(fā)過程中適當考慮到現(xiàn)實駕駛的多樣性。處理200萬公里的真實駕駛數(shù)據(jù)以及2.4億公里模擬駕駛數(shù)據(jù)需要一個高性能的數(shù)據(jù)平臺，該平臺需要具備230拍字節(jié)（petabytes）的存儲容量，10萬多核和處理200多個GPU（圖像處理單元）的計算能力。

而寶馬高性能D3平臺每天可收集超過1500TB的原始數(shù)據(jù)，存儲容量超過230PB，10萬多核和處理200多個GPU的計算能力，每兩周有50PB數(shù)據(jù)進入硬件在環(huán)（HiL）仿真站。

此外，寶馬還與IT服務公司DXC Technology合作。DXC公司于2017年成立，由美國計算機科學公司（CSC）與惠普公司的企業(yè)服務部合并而成。DXC主要負責設置和運行數(shù)據(jù)中心，研發(fā)支持自動駕駛開發(fā)的應用程序，旨在讓自動駕駛系統(tǒng)上市之前，降低其成本和研發(fā)時間。DXC的應用程序可讓寶馬的研發(fā)團隊收集、存儲和管理車輛傳感器的數(shù)據(jù)，還能在幾秒鐘時間內(nèi)訓練自動駕駛機器學習算法。

 

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