開發和改進自動駕駛系統和駕駛輔助系統（ADAS）需要從各種高解析度攝影機和車輛感測器獲取大量真實世界數據，以訓練自動駕駛汽車（AV）和高級駕駛輔助系統（ADAS）演算法。取得這些數據需要專用的運算解決方案，能夠快速、準確地即時儲存和記錄數據。
Premio 提供專為自動駕駛車隊和 ADAS 資料部署而設計的 AI 邊緣推理電腦。我們的 AI 邊緣推理電腦利用最新的運算、儲存和連接技術，即使在最嚴苛的公路和非公路環境下，也能加速機器學習和即時推理。
什麼是自動駕駛車輛資料計算機？
自動駕駛汽車和高級駕駛輔助系統（ADAS）資料擷取與儲存電腦配備了強大的多核心處理器、超高速NVMe固態硬碟（SSD）、圖形引擎和高速連接，用於處理和儲存車輛感測器和高解析度攝影機在行駛過程中產生的大量資料。隨著越來越多的測試車輛投入使用，自動駕駛汽車製造商必須利用可靠的計算解決方案，以確保測試駕駛的穩定開發。
強大的多核心處理器
超高速 NVMe 固態硬碟
GPU加速
高速連接
Premio 的加固型運算解決方案能夠擷取、處理和儲存由配備 ADAS 和智慧物聯網感測器的自動駕駛車輛產生的 TB 級資料。這些專用運算解決方案可協助自動駕駛車輛開發，用於資料收集、記錄測試里程以及驗證車載部署的物聯網感測器。
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ADAS 和 AV 計算解決方案的主要功能是記錄來自高解析度攝影機、雷達、雷射雷達、GPS、汽車網路和車隊車輛的原始數據。有價值的數據被收集、匯總，然後從系統中卸載以進行進一步分析。智慧演算法利用這些數據來訓練和啟用神經網絡，從而實現更聰明、更安全的車輛。透過使用 AI 邊緣推理電腦進行資料收集，自動駕駛汽車製造商可以追蹤並提升車輛在各個自主階段的智慧水準。
資料攝取階段
由來自車輛上各種感測器的混合資料組成，需要原始儲存每秒輸入/輸出數 (IOPS)
資料處理階段
來自攝取階段的資料會進行元資料標記處理，這需要儲存設備具備隨機 I/O 效能。
資料訓練階段
訓練階段使用資料進行訓練，並依靠強大的 GPU 和強大的運算解決方案，從而提供低延遲和從儲存媒體的隨機讀取吞吐量。
自動駕駛汽車的未來需要大量數據。新興解決方案為高效能運算以及智慧訓練模型的成功部署提供了必要的基礎設施。 AI邊緣推理電腦透過解決資料記錄和收集、即時處理的推理分析以及在邊緣運行機器學習模型等方面的挑戰，加速了自動駕駛汽車的開發。
ADAS 和自動駕駛汽車運算解決方案配備了強大的多核心處理器，為系統提供了充足的處理和運算能力，以處理和計算來自各種感測器和高解析度攝影機的 TB 級資料。
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高解析度攝影機和感測器每天每輛車可產生超過 4TB 的數據。面對如此龐大的資料量，車載運算解決方案必須配備高容量、高速的固態硬碟 (SSD) 儲存方案，以實現高效能和低延遲。現代儲存技術能夠以驚人的速度提供持久的讀寫效能，支援各種隨機 IOPS。
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計算解決方案必須支援多種接口，以便記錄來自各種感測器的數據。因此，ADAS 和 AV 電腦配備了大量的 I/O 端口，例如 USB Type-A 端口、串口 COM 端口、千兆以太網端口、PoE+ 端口、GPIO 和視頻輸出端口，從而能夠連接到傳感器、攝像頭以及車輛總線和網絡。
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ADAS 和 AV 運算解決方案配備了有線和無線連接技術，例如千兆乙太網路、萬兆乙太網路、Wi-Fi 6 以及 4G、LTE 和 5G 蜂窩網路連線。多種連接選項使運算解決方案能夠保持與互聯網的連接，從而將關鍵任務資料卸載到雲端，並允許系統接收空中下載更新。
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ADAS和AV錄影電腦均配備CAN匯流排支持，可從車輛匯流排和網路記錄車輛資料。從CAN總線記錄的數據包括車速、引擎轉速、車輪轉速、轉向角以及其他各種豐富的數據，這些數據能夠提供關於車輛的即時洞察和有價值的資訊。
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ADAS 和自動駕駛汽車資料記錄電腦的設計旨在承受具有挑戰性的車輛部署環境，在這些環境中，系統將暴露於衝擊、振動、極端溫度、灰塵和其他環境挑戰中。
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