英特尔公司CEO科再奇：数据是未来无人驾驶的新“石油”

  北京2016年11月21日电 /美通社/ -- 近日，英特尔公司CEO科再奇发表题为“数据是未来无人驾驶的新‘石油’”的观点文章，阐述汽车生态系统有机会利用数据驱动洞察，对新业务机会采取行动并创造一个更加安全的世界。如下是文章全文。

  当今世界是在石油的基础上运转的 -- 为家庭供暖和制冷、为几乎各种形式的交通工具提供动力支持。现在，如果试着驾驶一辆不借助任何石油产品的汽车，你将不会行进得太远。没有石油，汽车发动机会过热，活塞和活塞环会熔化汽缸壁，发动机组会出现裂缝，当然，也没有天然气。可以说，石油是支持我们目前已知汽车世界的关键技术。但是这一切即将改变。

  说到未来汽车以及无人驾驶体验，数据简直就是新的石油。数据有可能从根本上改变我们思考驾驶体验的方式 -- 无论是作为消费者、汽车制造商、技术专家还是社区居民。

  事实上，作为一名技术人员，我看到各行各业所面临的一个最具颠覆性的趋势就是：由于智能互联设备的普及，大量数据如洪水般涌入。

  可以试想一下。

  现在，我们生活在数据洪流的世界，但是与未来相比，当今的数据量还是相对很少。2016年，通过使用PC、手机和可穿戴设备，平均每个人每天生成650MB的数据。预测显示，到2020年，平均每个人每天生成1.5GB的数据。在不到四年的时间里增加两倍 -- 这是一个惊人的速度 -- 但是这些数字如果和我们将在无人驾驶车辆中所看到的数据相比，那就不值一提了。

 
英特尔公司于2016年11月15日周二在洛杉矶展上展示其无人驾驶技术（图片来源：英特尔公司）

  在一个无人驾驶汽车中，除了活塞、活塞环和发动机组，我们还必须把摄像头、雷达、声呐、GPS和激光雷达考虑在内 -- 这些是全新驾驶方式必不可少的组件。摄像头每秒生成20-60MB数据，雷达每秒最多生成10kB，声呐每秒10-100kB，GPS将以每秒50 kB的速度运行，激光雷达的运行速度则是每秒10-70MB之间。把这些数字相加，每个无人驾驶车辆每天将生成约4000GB -- 或4TB -- 数据。

  每辆无人驾驶汽车都将生成相当于3000人的数据。进一步推断，想一想共有多少辆汽车在路上行驶。我们预计全球将有100万辆无人驾驶汽车 -- 这意味着无人驾驶所生成的数据相当于30亿人生成的数据。

  就像石油在过去一个世纪改变我们的世界一样，数据将在未来几百年 -- 甚至更远的将来 -- 改变世界。

  汽车生态系统拥有一个绝佳的机会来利用数据驱动洞察、对新的业务机会采取行动，甚至创造一个更加安全、更少争议的世界。让我们了解三种数据类型及其创造的价值。

  第一个，也许也是最明显的一个，就是技术数据 -- 也被称作“从内到外”的数据。这种数据来自汽车传感器，能够解读儿童与动物之间的差别、掉落树枝和锥形交通路边的区别，并且能够指引向外决策以及汽车的移动。这些数据占据相当大的计算能力，谁拥有了这些数据，谁就能开发最好包括机器学习、深度算法和数据分析在内的人工智能工具。

  第二，我们看到社交和众包数据的崛起 -- 这种数据也被称作“从外到内”的数据。来自车辆周围的数据 -- 例如交通状况 -- 可影响汽车从甲地行驶到乙地的方式，以及汽车改变航线、驶往丙地的方式。Waze应用就是当今“从外到内”数据的一个很好的示例。凭借这些数据，谁拥有最多数据，谁就能够开发最佳应用。

  最后是个人数据。这些数据跟踪车内有多少人、每位乘客的音乐喜好，甚至乘客喜欢的商店和品牌，当你靠近他们时，可以为他们推销相应的商品。可穿戴设备和车内的其它传感器也可以监测行为、焦点、情绪和生理状态，以便提高安全性。谁拥有最多个人数据，谁就能够开发并交付最好的用户体验。

  数据确实是汽车世界的新货币。

  只采集数据还不够。我们必须把数据转化为一组切实可行的洞察，从而获得它的全部价值。因此，从汽车到网络到云，都需要一个端到端计算解决方案以及强大的连接。

  谈到未来驾驶，英特尔对合作伙伴、对整个行业以及对全球社会的承诺就是加速无人驾驶、提供端到端解决方案，并引领下一代计算变革。在整个行业内，只有英特尔能够提出并兑现这一承诺，因为我们拥有全面且无与伦比的技术组合 -- 这些技术是通过收购和创新而开发的。

  展望未来，汽车生态系统必须解决数据方面的三大挑战：数据集的规模、处理数据的智能开发周期，以及安全性。为了克服这些调整，制造商和提供商必须实现可扩展性 -- 他们需要一种协作、分享并学习的手段，同时不会失去其竞争地位。

  今天，我高兴地宣布英特尔投资将在未来两年投入超过2.5亿美元的新投资，以期实现全面无人驾驶。我们致力于提供可推动见解并从数据中创造价值的端到端解决方案。随着世界走向完全无人驾驶的新时代，让英特尔成为你值得信赖的合作伙伴，并利用数据来提高安全性、移动性和效率。