无人驾驶汽车背后的大数据 我们应该期待什么

从手持语音助手到直观的录用算法，自动化和人工智能的力量正在彻底改变我们每天的生活和工作方式。

由于对新技术的持续投资，因此该行业年复一年地迅猛增长也就不足为奇了。据《福布斯》报道，到2019年底，人工智能和RPA市场的总价值将达到12亿英镑，预计到2021年，这一数字将几乎翻一番。

尽管很难将无人驾驶汽车视为自动化技术的现代巅峰之作，但在开发中有许多潜在的AI应用和用途。我们都听说过由Google，Waymo和Tesla所制造的原型，但是我们对这些自动驾驶汽车的运行方式，它们解决的问题或何时可以在街上看到它们真正了解了多少?让我们仔细看看。

创新的动力

多年来，大数据一直是流行的流行语，尽管毫无疑问，数据分析是自动驾驶技术发展的动力。自动驾驶汽车结合了历史数据和实时分析功能，可以在道路上导航任何给定的情况。许多普通的汽车都配备了传感器，以收集有关驾驶员行为，燃油效率，碰撞检测和发动机性能的关键信息，所有这些信息都将自动驾驶汽车的自动化过程引入其中​​。

可以想象，管理如此大量的数据所需的模型相当复杂。通常需要专家平台在需要时整理和部署关键信息，同时还要将数据与第三方应用程序集成和嵌入。Sisense提供的数据分析平台就是一个很好的例子，它使用内存优化技术来确保随着数据源和用户的增加，任何数据库都可以无缝扩展。

这些平台对于无人驾驶汽车的成功至关重要，它可以使汽车与大型网络连接并同步，该大型网络不断中继有关本地环境，潜在危害和路线分析的新旧数据。当然，安全是首要考虑的问题，因此可利用的数据越多越好。

到2019年底我们能期待什么?

重要的是要记住，自动驾驶技术还处于起步阶段，尽管我们当然看到各种各样的跨国公司在研发方面的投资越来越多。您可能已经听说过特斯拉和Google近年来推出的车型，尽管实际上实际上是Alphabet的无人驾驶汽车公司Waymo今年似乎取得了最直接的进步。

到2018年底，该公司已获得监管部门的批准，可以在亚利桑那州经营少数无人驾驶车辆，前提是必须配备一名人类监督员。目前，Waymo将注意力集中在凤凰城附近，将城市作为其“早期骑手”计划的试验场。实际上，该公司刚刚宣布，在接下来的几个月中，将为流行的打车应用Lyft的用户提供另外10种Waymo车辆。

在其他地方，特斯拉创始人埃隆·马斯克(Elon Musk)也承诺推动没有监督者的汽车的开发-这就是所谓的“机器人控制”。在最近的一份声明中，马斯克宣布，他的公司明年将在道路上拥有100万辆完全无人驾驶的汽车。这是一个雄心勃勃的目标，尽管我们在无人驾驶技术中看到的发展速度意味着它仍有明显的可能性。

仍有路要走，尽管消除人为错误，优化燃油效率和革新公路旅行概念的潜力有目共睹。让我们看看接下来的12个月将我们带往何处。

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