自主駕駛里的Apache Spark

當今的自主駕駛是典型的數據驅動的產業，八仙過海各顯神通。無論技術多么先進，他們所有決策和算法都是來基于senor產生的數據。比如，以Udacity Lincoln MKZ為例，sensor產生的數據高達3GB/分鐘。為了可以充分利用這些海量數據，建立一個高效可擴展的Data Pipeline就變得必不可少！【于是乎，一年前，某知名自主駕駛公司就挖走磚廠的某磚家去為他們做Data Pipeline】

這里給大家分享兩個相關的slides。

- 微軟Azure為自主駕駛的開發/測試提供了端到端的工作流方案，大大提升數據接入，處理，測試，訓練，模擬仿真，構建和驗證的工作效率。工作流的每個步驟都集成大量的生態系統常見的開發工具，Apache Spark為核心的Azure Databricks是這些工具集的典型代表，Azure讓自動駕駛真正步入“Drive Millions, Train on Billions”時代。PPT:?Microsoft Azure in Autonomous Driving?

- Valtech director 分享的一種典型的自主駕駛的技術方案: Apache Spark/TensorFlow/RoS。PPT:?Machine Learning for Self-Driving Cars

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