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自动驾驶和接近自动驾驶的车辆在发生碰撞时需要黑匣子设施来帮助进行事故原因分析。他们可能还需要一个“反向”内容交付网络（CDN）来处理向制造商和车队运营商上传的生成数据。
以下是我们对三位自动驾驶汽车专家进行的关于自动驾驶和近自动驾驶汽车（AV，NAV）数据存储的访谈中的一些发现。我们之前已经研究了AV，NAV存储的一般情况，第一次看了细节，并延展到自动驾驶汽车数据生成。
在本文中，我们将更深入地了解车内存储和向远程操作站点传输数据的要求。
概括地说，自主和近自主车辆需要车载数据存储，以便在公路上行驶，使用地图找到道路，并实现对其他车辆、街道物体和行人的战术障碍物规避。他们还需要与制造商和车队运营商沟通，以便上传和下载信息。
每天产生的消费者AV、NAV车载数据从1TB到15TB不等，而一辆机器人出租车每天将产生60TB和450TB的数据。
我们的小组
我们的专家小组成员是451研究公司的分析师Christian Renaud 克里斯蒂安·雷诺、美光汽车系统架构高级总监Robert Bielby 罗伯特·比尔比和特斯拉汽车公司四年来致力于自动驾驶仪架构的Thaddeus Fortenberry 塞迪斯·福滕贝里。
从左到右: Christian Renaud, Robert Bielby, Thaddeus Fortenberry.
采访媒体记者：AV生成的数据是否必须存储在车辆中，如果是，存储多长时间？
Christian Renaude，451:其中一些对于实时决策来说是短暂的，因此仅在10-15秒的窗口内相关，并且汇总数据的子集将被发送到车辆上进行培训/推断给原始设备制造商。我们现在还不知道数据存储间隔，因为还没有人提供完整的AV。
Robert Bielby，Micron：除了车辆处于培训阶段或数据收集阶段外，将收集和存储车辆中的AV生成的标称数据量。捕获和记录车辆系统总体性能、使用统计数据等的名义数据量，将与当今车辆中存在的数据记录类似。其中一个例外是在黑匣子领域，这是所有3级及以上车辆的新要求。在这种情况下，必须将事故或导致自动紧急制动应用的事件发生前所有相关系统数据的30秒快照保存到存储器中。在某些情况下，事件发生后30秒，总共1分钟，需要存储在内存中。
此外，可能需要存储多达八个不同事件的实例。虽然这个应用领域还在不断发展，但是对于使用压缩来管理存储的位的数量，有不同的策略和理念。由于系统数据速率在3 Gbit/s到40 Gbit/s之间，如果需要以40 Gbit/s的数据存储8个1分钟的事件，则黑盒可能需要大量存储。要求保留这些数据的时间并不像其他应用程序所期望的那样长，即当感兴趣时，黑盒的内容将被写入另一个存储介质以进行更深入的分析。
Thaddeus Fortenberry: 连通性将继续是从客户车辆上获取数据的主要约束，但是从车辆上获取数据和经验对于支持相关数据的快速发布至关重要。我们将看到增加车载存储的汽车，以支持＊佳传输、预处理和智能网络利用（低轨道、Wi-Fi、5G等）。
采访媒体记者：如何将数据上传到云数据中心？多久？
Renaude：蜂窝无线电（4G LTE/5G）[和]实时。
Bielby：数据上传到数据中心的两个主要时间将是创建和更新实时地图，这是一个相对较低的带宽操作，并且在[车载]人工智能算法的结果中检测到差异的情况下。此外，除了驾驶员档案数据外，一般车辆健康和维护信息也将传输到云端。将通过蜂窝连接进行上传，以更新地图和检测到的算法差异。对于其他非时间关键型数据，在停车时将使用本地Wi-Fi连接，而不用于空中上传和下载。
Fortenberry：让车队驾驶更精确的＊好方法是建立一个本地化、路线和环境条件的数据组合。显然，会有一些汽车会关心的地点和事件，而很多则不会。因此，我们将看到一个带有数据的服务质量（QoS）参数。我的信念是，一个设计良好的数据接收基础设施是一个成功的自主汽车解决方案的关键和关键。存储供应商应该意识到，使用存储缓存创建策略管理的网关/访问器解决方案是一个巨大的机会。[更多信息见下文]。
采访媒体记者：在一个AV中，为了应付数据生成负载和＊坏情况下的数据传输能力，所需要的＊大存储容量是多少？
Renaude：好问题。老实说，现在说还为时过早。如果你取我之前说的平均工作周期（2小时），取这段时间内生成的平均数据，并将其分解为10-15秒的关联窗口，这将回答车载存储的问题。当然小于500GB，可能小于50GB。
Bielby：在研究Mobileye的REM技术（为创建实时地图提供基础）时，与REM相关的数据速率约为10 KB/Km。其他实时映射技术也集中在这种稀疏数据生成的基础上。假设一个蜂窝阴影区域存在1公里甚至数公里，数据量将需要缓冲，直到连接恢复是适度的充其量和10公里左右的KBs。此外，对于实时地图信息，高清地图数据库永久存储在车内，密度高达160GB。这些地图通常每两个月更新一次，无论是在汽车连接到Wi-Fi电台时还是在空中。
另一个造成大量数据流到云端的事件是当人工智能推理过程怀疑某个道路状况需要重新训练时。在这种情况下，传感器的数据被捕获到本地存储器中，通常在事件发生前后一分钟，并上传到云端进行人工智能再培训。此类事件需要高达300GB的本地存储空间，这些存储空间将上载到云中。
Fortenberry：回答这个问题的唯一真正方法是为汽车公司确定数据的价值。事实上，大多数公司都在利用工程车辆数据进行开发。答案还将取决于车辆所连接网络的类型和规律性。我们将能够使用相当多的本地存储，但车辆的BOM压力将在一些年内相当大。
采访媒体记者：将使用磁盘驱动器或闪存或组合？
Renaude：闪存。
Bielby：虽然现在有基于硬盘驱动器的平台，但基于固态存储的每比特成本的持续下降以及固态硬盘相对于旋转存储介质所提供的固有健壮性，＊终推动了取代硬盘驱动器的积极发展。去年，美光宣布推出一款1TB的BGA固态硬盘，仅在16x20毫米的区域内就可以满足今天和明天的存储需求。很明显，较低的功率、较低的面积和较高的可靠性的SSD提供了显著的令人信服的好处，而这些好处正是今天推动传统hdd设计的原因。
Fortenberry：我认为除了在数据中心存档之外，没有任何情况下会利用磁盘存储。目前，在归档之前，将对象存储作为＊后一层是有意义的，但我认为这是短暂的。处理大量数据的性能更为重要。
媒体记者：假设使用闪存，那么工作负载是混合读/写的吗？如果是的话，闪光灯应该有多大的耐力？（AVs可能有15年以上的工作寿命。）
Renaude：是的，读/写混合。有一个规格，我还没有找到的名称，立即决定性能，运行条件和耐力。
[媒体记者：我们了解这是一份AEC-Q100文件，AEC是汽车电子理事会。它出版与汽车部件有关的Q100和Q200系列文件。]
Bielby：这个值很大程度上取决于使用闪存的应用程序空间，以及其他因素，包括闪存文件系统的效率。在极端情况下，黑匣子（取决于体系结构）可以驱动耐久性要求达到两位数PB的水平，而对于工作负载更为温和的应用程序（30至400 TB/TBW）则提供了一种合理的耐久性，在自主车辆的整个使用寿命期内都需要这种耐久性。
Fortenberry：车上所有的东西都应该是汽车级的，并允许相当高的耐久性。我们很可能会看到基于使用的设计选择（个人车辆与车队车辆），但总的来说，其价值在于数据。
媒体记者：闪光灯是否需要加固以应对AV环境的振动和温度/湿度变化？
Renaude：是的，同样的规格。
Bielby：基本上是的。所有设计成汽车的微米存储设备都经过了设计、测试和鉴定，能够在汽车苛刻的环境中工作。美光拥有超过28年的经验和市场领导地位，为汽车市场提供＊丰富的存储器解决方案组合，支持以下方面：
除了提供符合行业要求的产品外，美光还在全球拥有多个实验室，帮助汽车客户成功设计其应用程序，确保＊低的投产风险。
Fortenberry：可能需要符合汽车级部件（AEC-Q100）。当然，有些公司会使用非AEC级别，但我认为从长远来看，制造商会更便宜，以避免服务事件。
Fortenberry提出了这个想法：“我可以想象一个相当于ADAS（高级驾驶员辅助系统）数据反向内容传输网络的巨大存储机会。内容交付网络（CDN）将由相对较少的制作者制作的视频和其他内容提供给数千个（甚至数万个）使用内容的终端系统。反向CDN将向相对较少的制造商和车队运营商提供从数万个端点到内容上传设施。
反向CDN将为大量传入数据提供有效的管道，即：
净值：净值
据Christian Renaude介绍，AVa/NAVs的车内存储容量在50GB到500GB之间。比尔比建议大约461GB，由160GB的地图数据、300GB的传感器生成数据和几千字节（<10）组成，以弥补蜂窝覆盖的差距。Fortenberry还没有足够的数据来可靠地估计一个现实的数字。不过，500GB的车载存储容量听起来并不是特别繁重。
所有人都同意它将基于汽车级（AEC Q100规格）和磁盘完全排除。其中一些仓库将是一个与飞机相当的黑匣子，以防发生事故。它需要以一种我们能抵抗高冲击压力、爆炸、火灾、洪水和极端寒冷的方式储存。
＊后，Fortenberry强调，AV/NAV数据上传到基于云的AV/NAV制造商和车队运营商需要反向内容交付网关服务。这是一个很好的倡议。
