自动驾驶汽车不仅需要额外的硬件，还需要访问大量高质量的数据和数百万行的代码来实现安全驾驶。此外，自动驾驶汽车本身也会生成几个tb数据，这些数据需要在研发过程中进行分析，以便深度学习算法能够做出更安全的驾驶决策，并随着时间的推移不断改进。目前，汽车制造商面临的挑战是如何对这些数据进行分类和分析，以便更有效地利用这些数据，并与其他自动驾驶汽车共享。据外媒报道，宝马已经建立了自己的IT平台D3，以解决上述问题。“D3”代表“数据驱动的发展”，是宝马自动驾驶汽车研发和宝马自动驾驶车辆数据验证的基础。全新宝马D3平台的推出是宝马迈向高度自动驾驶的重要里程碑。该平台是确保将于2021年底推出的宝马iNEXT车型能够提供安全可靠的L3系统的不可或缺的工具。多年来，宝马一直在应用数据驱动的开发方法，其假设是，绘制并最终处理每个大陆遇到的各种复杂多样的交通状况的唯一方法是收集大量数据，这也表明需要通过庞大的数据池验证自动驾驶算法和整体运营。这个过程的第一步是从测试车队中收集大约500万公里的真实驾驶数据。从收集的数据中提取200万公里与驾驶场景和环境因素最相关的数据。由于宝马使用数据限制条件和过滤方法来选择定性数据，因此所收集数据的相关性不断提高。之后，在开发过程中，将定期对200万公里的驾驶数据进行重新处理。当新的控制单元集成并准备使用时，为了评估新集成的单元是否提高了性能，将对数据进行重新处理。200万公里的数据继续扩大，额外生成了2.4亿公里的模拟数据。这类模拟数据主要基于相关驾驶场景，并确保在开发过程中适当考虑真实世界驾驶的多样性。处理200万公里的真实驾驶数据和2.4亿公里的模拟驾驶数据需要一个高性能的数据平台，该平台具有230 PB的存储容量、超过10万个内核，以及处理200多个GPU的计算能力。宝马高性能D3平台每天可收集超过1500TB的原始数据，存储容量超过230PB，超过100000个内核，计算能力可处理200多个GPU。每两周，50PB的数据进入硬件在环仿真站。此外，宝马还与IT服务公司DXC Technology合作。DXC公司成立于2017年，由美国计算机科学公司和惠普公司的企业服务部门合并而成。DXC主要负责建立和运行数据中心，并开发支持自动驾驶开发的应用程序，旨在降低自动驾驶系统上市前的成本和研发时间。DXC应用程序使宝马的研发团队能够在几秒钟内收集、存储和管理来自车辆传感器的数据，并训练自动驾驶机器学习算法。
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