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可信數據空間對車路云未來發展的重要性

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導語:《可信數據空間發展行動計劃(2024-2028年)》已經正式發布。根據國家數據局的消息,該計劃于2024年11月23日正式公布,旨在推動可信數據空間的發展,促進數據要素的高效流通和利用。該計劃是國家層面首次針對可信數據空間這一新型數據基礎設施進行的系統布局,目標是在2028年前建成100個以上的可信數據空間,形成廣泛互聯、資源集聚、生態繁榮、價值共創、治理有序的可信數據空間網絡。

隨著智能網聯汽車技術的迅速發展,車路云一體化作為下一代“通感算”網絡的核心,正在成為推動智能交通系統發展的關鍵力量。在這一背景下,可信數據空間的建設顯得尤為重要。

車路云一體化概述

車路云一體化的本質是一套“通感算”網絡,是通過實現實體世界的實時數字化,為智能汽車、無人機、機器人等智能體提供服務的一種網絡系統。其核心功能在于通過通感算設備,實現對交通環境的全面感知和實時數據處理,從而提升交通安全性和效率。

現階段,這套網絡主要覆蓋交通環境,為車輛服務,所以可以叫做“車路云”網絡,但不遠的將來,這個網絡可以覆蓋整個城市,那就變成了一個實時的、城市級的數字孿生系統,當然城市與城市連接,最終就變成數字孿生的國家、數字地球。



可信數據空間的概念與作用

可信數據空間是指在數據收集、存儲、處理和共享過程中,確保數據的安全性、完整性和可用性的平臺。根據《可信數據空間發展行動計劃(2024-2028年)》,到2028年我國將建成超過百個可信數據空間,形成廣泛互聯、資源集聚、生態繁榮、價值共創、治理有序的可信數據空間網絡。這些數據空間不僅支持國有企業和龍頭企業建設企業可信數據空間,還推動可信數據空間核心技術攻關,促進高質量發展。

可信數據空間在車路云一體化中的應用

1. 數據預處理與共享

在車路云一體化中,大量的交通數據需要進行預處理和共享。可信數據空間可以提供一個安全的數據開發應用環境,使得數據擁有方、提供方、使用方和開發方能夠在平臺上進行高效的數據檢索和利用。例如,在交通領域,可信數據空間可以整合來自不同來源的數據,如車輛傳感器數據、路側設備數據和云端計算結果,從而為智能網聯汽車提供全面的交通信息。

2. 數據質量保障

車路云網絡建設的核心是數據質量,實現實時數字孿生是最基本的要求。有兩點非常關鍵:第一,單節點(基站)的數據質量需要足夠高,保證數據質量的核心并不只是硬件設備,而是系統和算法。車路云一體化不是單純地堆硬件、堆設備,需要類似安卓、蘋果一樣的操作系統,可以把攝像頭、激光雷達、通信計算等硬件進行整合和驅動,并通過操作系統中的AI算法模型對數據進行處理。第二,要深入了解車企的真正需求,與車企真正打通。車路云一體化的數據不是通常意義的通訊指標,而是一套車輛可以識別的感知指標,比如識別的完備度、精準度、回饋時間等,與自動駕駛的感知系統具有很高的相似度。

只有做到這兩點,才能大規模實現數據上車,車路云一體化才能真正用起來,產生價值。

可信數據空間通過控性能密態計算和可信執行環境等技術,確保數據在傳輸和處理過程中的安全性和準確性。這不僅有助于提升車路云網絡的整體數據質量,還能滿足智能汽車應用的需求,實現車路云網絡實時數據賦能社會車輛。

3. 數據互通與融合

可信數據空間支持數據標識、語義發現和元數據智能識別等技術的集成應用,促進不同數據源之間的互通與融合。這對于車路云一體化尤為重要,因為不同類型的智能設備需要共享和利用同一套數據資源。例如,通過車路云一體化系統,可實現多源數據的融合,為自動駕駛算法模型的訓練迭代提供豐富的數據支持。

可信數據空間對車路云未來發展的影響

1. 提升交通安全性和效率

通過可信數據空間,車路云一體化能夠提供全量實時交通信息,解決信息缺失和處理及時性的問題。這將顯著提升交通安全性和效率,減少交通事故的發生,并推動自動駕駛技術的普及。

2. 支持全局安全和博弈決策

隨著智能體設備的爆發式增長,全局安全、全局效率和全局博弈決策成為車路云網絡需要解決的重要問題。可信數據空間通過提供安全的數據共享和處理環境,支持這些全局性問題的解決,從而提升整個交通系統的智能化水平。

3. 推動新型科技產品的誕生

可信數據空間為車路云一體化提供了強大的數據支持,使得基于實時數字孿生系統的新型科技產品得以誕生。這些產品不僅能改善人們的出行體驗,還能推動智能交通系統的整體發展。

可信數據空間作為保障數據安全和提升數據質量的重要平臺,在車路云一體化的發展中扮演著至關重要的角色。通過構建可信數據空間,可以有效支持車路云一體化的建設,提升交通安全性和效率,推動全局安全和博弈決策的解決,并催生新型科技產品的誕生。未來,隨著可信數據空間的不斷完善和應用推廣,車路云一體化將在智能交通系統中發揮更加重要的作用,為實現“零事故”和高效交通環境提供堅實的技術支撐。

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寫點有趣的。關注自動駕駛和AI商業變革。
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