一般而言
平常人在精神高度集中状态下
反应速度为200ms上下
经过训练的专业运动员
能够将这一数据减少到
150-180ms上下
而自动驾驶的反应速度
则需要达到20ms
乃至迅速
开车穿行在复杂多变的街道里，每一个十字路口，每一片视野盲区，风险往往都隐匿在其中。一名达标老司机往往能根据丰富多样的驾驶经验避开掉绝大多数的风险性，但是对于“鬼探头”、前面的车子无预兆急刹车等突发状况，驾驶员反映才算是防止悲剧的第一要素。
单车智能
有限的资源信息，极限反映
不言而喻，设备解决紧急状况的反应速度会比人们快速的多，但是现在的自动驾驶也正根据自动辅助驾驶帮助我们解决这种突发状况：上有高速路120迈数次变更车道自力救济，时有城区道路1cm间距紧急停车。人力智能以迅速的回应保障了大众的生命安全，但即便是那么的一般反应，间距完成真正意义上的全自动自动驾驶依然有非常大的间距。
在驾驶的路上，人力智能的反应速率永远会比人们快啊多，但信息获得的整体性和处理方法的准确度上，人力智能也有很长的路，那也是人与机器的差别所属。假如自动驾驶车子能够获取到全部路面信息，从几个行车道拓展到成条道路，那它所作出的分辨毫无疑问也会更加精确。
车路协同
将“侧视”变为“俯瞰”
从自动驾驶档次的L1-L5，再从高端辅助驾驶系统的不断完善，一系列自动驾驶技术性的创新将单车智能提升到一个从未有过的相对高度，但完成彻底智能的自动驾驶既需要“智能车子”，也要“智能这条路”。伴随着单车智能发展趋势进到瓶颈，车路协同在5G时代的浪潮驱动下重新回到大众企业的视线中。
车路协同是运用5G等车载网络感应器与高精度地图的相互配合得知有关实时路况，然后通过V2X车配无线传输技术将信息传送到车端，很大的扩展自动驾驶车辆的认知范畴。这时的智能安全驾驶将不仅仅是单一车子针对道路智能剖析，反而是对于整个路面信息的整体掌控。
假如说单车智能要以驾驶员的角度“侧视”路面，那样车路协同主要是以第三视角“俯瞰”整体商业街的实时路况。
“侧视”＋“俯瞰”
趋向于未来自动驾驶
相较于单车智能，车路协同的成本较低、商业服务落地式速度相当快，并且通过5G技术进行的智能水平分享则更加进一步提高了单车智能上限：单车智能安全性关键受限于感应器和算法的危害，在任何情况下都存在着一定区域范围视野盲区及其无法识别的物件，根据车路协同，则能消除单车智能的视野盲区。
车路协同相互配合单车智能，这种互补关系，让智能安全驾驶保证更为详细全方位的信息获得，对应的，针对实时路况的解读也可以做出类似乃至高过人类分辨。二者彼此之间创变，一同往前，才能真正的促进自动驾驶的落地式。
仰视或俯瞰
都要“踏踏实实”
人力智能领域内的不断进取，为单车智能的极限值给予强有力精准施策，完成车路协同就需要通讯方案提供商、终端设备服务提供商等多个环节共同努力，但不管以什么样的方式完成自动驾驶，也不能摆脱强悍的IT的基础设施适用。
戴尔高新科技当作世界领先的IT解决方法与服务的服务提供商，有着十分丰富的产品类别及服务工作经验，根据行业领先的IT基础设施建设解决方法，引领着自动驾驶向着将来稳步前行。
在人力智能层面，戴尔科技和AMD协作打造了面对自动驾驶车辆的基础架构解决方法，该方法根据使用了AMD EPYCCpu的PowerEdge服务器搭建，根据更高云计算服务器处理速度、更多PCIe链接及其运行内存安全通道，可以显著提升数据密集型工作负载的计算水平，达到人力智能练习严苛的算力需求。
但在车路协同的落实领域，5G技术性所带来的交通路况剖析针对数据库的传送与储存给出了更加严苛的规定：既需要足够的时间容下大量的关系型数据库，也要非常低传输延迟与吞吐量特性。面对这样的考验，公司则能通过戴尔PowerScale从容应对。
戴尔PowerScale全闪存构架根据给予快速开放网络的PowerSwitch，对于信息在跨边沿、关键、云之间的传送给予非常高的I/O特性，降低延迟时间对自动驾驶决策的过程危害；并且做为横向扩展NAS储存，可以从单独系统文件中从TB拓展至PB级容积，也支持连接点无缝拼接过多更新，进一步提高储存的灵活与扩展性，确保充沛的可用容量。
从上世纪50年代初，大家就已憧憬着未来自动驾驶未来的发展，伴随着信息通信及其人力智能的不断进取，自动式自动驾驶系统将不会存在于科幻片当中。或许自动驾驶未来的发展依然十分漫长，但在这漫漫征程当中，戴尔高新科技也以自己的高新科技优点推动企业持续向未来前行。
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