大数据时代下的“汽车存储”之变_数据分析师培训
“大数据”的概念近年在汽车圈内因车联网和汽车电子化的快速发展而屡被提及,据悉,一辆无人驾驶汽车每秒产生约1G的数据,相当于每秒发送20万封纯文本电子邮件或用电脑上传100张高清数码相片。 那么问题是,如此庞大的数据该如何存储,并能得以快速的运算和反应?而现有的存储处于什么样的状态,提升的手段有哪些,提升的空间又有多大?针对以上问题,盖世记者近日专访了美光嵌入式产品事业部高级市场总监Kris Baxter先生。以下是访谈实录:
盖世汽车:Mr. Baxter,从您个人的直观上来看,您觉得近年在汽车存储方面的最大变化是什么?
Kris Baxter:现在汽车已经不再是一个单纯的电子系统的总和,它正在成为一个移动的空间,能够让我们延伸各种在个人消费电子上面的体验,提供丰富的信息以及高清的图像,促使我们的生活便捷化,所以我们现在可以看到汽车领域中新的存储技术的应用要比五到十年前快很多。举个例子,比如LPDDR3,这个技术初次在汽车上面的应用比它首先在计算机上面的应用晚了三到四年,然而LPDDR4在汽车上面的应用仅仅比手机晚了一年的时间。
盖世汽车:从供应商的角度,您认为促使汽车存储快速发展的主要驱动因素有哪些?
Kris Baxter:从目前的情况来看,影响汽车存储快速发展的原因主要有三点,分别是:
1、车载信息娱乐系统(IVI);随着消费升级和需求的多元化,IVI所呈现的显示器拥有更大、更高的分辨率,所涉及的内容和功能也更多更详尽,如3D导航、辅助驾驶、故障检测、车辆信息、车身控制、移动办公、无线通讯、车机互联、基于在线的娱乐功能及TSP服务等一系列应用等,这也是推动嵌入式产品存储应用的第一大领域。
2、高级驾驶辅助系统(ADAS);汽车智能化的发展,诸如自适应巡航系统、车道偏离预警系统、自动泊车、自动紧急刹车等功能不断延伸,当中,摄像头所采集信息量也会越来越大,这急需要较大的存储支撑。
3、电子智能仪表盘;现在仪表盘正在从机械化转化成电子智能式,其中内容的增加也对存储提出了更多的需求,只不过与前面两个系统相比,其影响相对较小。
另外,车联网目前推动很快,未来随着V2V/V2I通讯技术的发展和实现,所应用的存储量将会更多。这个对我们产品生产者来说面对更多空间的同时,更要应对较大的挑战。
盖世汽车:既然您提到信息娱乐系统是存储的主要驱动力,那么目前在此方面所达到的最大容量为多少?作为行业领先的存储供应商,贵司对于汽车存储技术五年后所达的空间如何预估?
Kris Baxter:我们有针对汽车推出的固态硬盘,目前此方面高端配置达到128GB,未来几年的市场趋势可能会达到240GB这样的一个容量。
我们预估2014年至2018年,存储产品NVM和DRAM年复合增长率均将达39%。在信息娱乐系统方面,汽车非易失性存储五年后的存储容量将扩展到目前(代码:1Gb pNOR或在eMMC中;海量存储:4GB至64GB emmc高达240GB硬盘)的2倍。易失性存储DRAM 将由目前的4GB DDR3升级为8GB LPDDR4。
盖世汽车:面对智能化的飞跃和信息量的快速扩充,美光将如何应对或扮演什么样的角色?
Kris Baxter:其实各大汽车厂商用智能技术、不断创新的推动力量主要来自消费者,现在,消费者不再是为开车而开车,而是希望以后汽车环境能够是一种生活体验的延伸——能够体验你在个人电脑、手机和平板电脑上面的各种感受,而美光的作用就是通过开发更加安全、高效的技术来支持我们广大生态伙伴(整车厂、系统集成商)创新发展。
美光专注汽车市场已25年,在汽车存储方面的市场份额是最接近的竞争对手的2倍以上,可以说,美光每100个小时发运的汽车产品数量超过整个汽车市场在2000年消费的数量。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21