蓋世汽車(chē)訊 據(jù)外媒報(bào)道，以數(shù)據(jù)為中心的AI（人工智能）類(lèi)別制造商Akridata宣布推出行業(yè)首個(gè)邊緣數(shù)據(jù)平臺(tái)Akridata Edge Data Platform?，可創(chuàng)建和管理跨越Edge-Core-Cloud（邊緣-核心-云）資源的智能數(shù)據(jù)管道和AI工作流。當(dāng)來(lái)自物理分散的邊緣（Edge）設(shè)備的豐富數(shù)據(jù)流創(chuàng)建無(wú)法組織、過(guò)濾、訪問(wèn)和處理的大量數(shù)據(jù)時(shí)，可能出現(xiàn)問(wèn)題，而該Akridata軟件可解決這些問(wèn)題。目前，各個(gè)機(jī)構(gòu)每天都會(huì)從單個(gè)自動(dòng)駕駛設(shè)備收集數(shù)十TB（萬(wàn)億字節(jié)）的數(shù)據(jù)。

憑借以數(shù)據(jù)為中心的AI類(lèi)別中的第一個(gè)AI基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)，Akridata提供了一個(gè)分散的結(jié)構(gòu)和可擴(kuò)展的流程，以提供精心策劃、一致且相關(guān)的AI數(shù)據(jù)集。Akridata成立于2018年，旨在解決AI的數(shù)據(jù)問(wèn)題。而解決這個(gè)百萬(wàn)兆級(jí)（Exascale-class）問(wèn)題是將AI從實(shí)驗(yàn)引入現(xiàn)實(shí)世界生產(chǎn)的必要條件。

（圖片來(lái)源：Akridata）

豐田汽車(chē)北美公司工程總監(jiān)Kishore Jonnalagedda表示：“ADAS/AV（高級(jí)駕駛員輔助系統(tǒng)/自動(dòng)駕駛汽車(chē)）的多樣化要求很多，包括深度學(xué)習(xí)、云部署和車(chē)載服務(wù)等。而將所有這些聯(lián)系在一起的是數(shù)據(jù)和海量數(shù)據(jù)問(wèn)題。Akridata為我們帶來(lái)了一個(gè)全面而新穎的解決方案，可以提高效率、降低成本并加速團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。我們將通過(guò)從邊緣位置到云實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管道自動(dòng)化，使數(shù)據(jù)科學(xué)和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)專(zhuān)注于眼前最重大的事情，即提供一流的ADAS/AV解決方案，并為所有人提供移動(dòng)出行可能。”

該Akridata解決方案針對(duì)高級(jí)AI工作負(fù)載進(jìn)行了優(yōu)化，可為面向AI的數(shù)據(jù)組織、轉(zhuǎn)換和過(guò)濾任務(wù)提供內(nèi)置功能。該方案允許追蹤和跟蹤數(shù)據(jù)，從開(kāi)始到結(jié)論，并支持可追溯的AI，進(jìn)一步推動(dòng)行業(yè)實(shí)現(xiàn)可解釋人工智能（XAI）。此外，該方案還可以跟蹤AI模型的演變過(guò)程，并將AI模型在該領(lǐng)域的行為與有助于特定設(shè)備或服務(wù)使用的特定模型的數(shù)據(jù)集聯(lián)系起來(lái)。

Akridata聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Kumar Ganapathy表示：“通過(guò)推出集成的Edge-Core-Cloud數(shù)據(jù)平臺(tái)，Akridata解決了所有現(xiàn)實(shí)世界AI系統(tǒng)的核心數(shù)據(jù)問(wèn)題，從而使在全球?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)駕駛成為可能。未來(lái)，AI與數(shù)據(jù)緊密相關(guān)。Akridata自成立以來(lái)就專(zhuān)注于AI數(shù)據(jù)，因此Akridata具有先發(fā)優(yōu)勢(shì)。我們很高興推出以數(shù)據(jù)為中心的AI類(lèi)別中的首個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品，并能與豐田汽車(chē)公司北美分公司（Toyota Motor Company North America）等客戶(hù)合作?！?/p>

Akridata創(chuàng)新的解決方案支持深度學(xué)習(xí)與推理、邊緣商務(wù)（Edge Commerce）、數(shù)據(jù)治理（Data Governance）和企業(yè)應(yīng)用程序的集成。該方案專(zhuān)為解決因提供高級(jí)AI、自動(dòng)駕駛備和無(wú)人值守服務(wù)而帶來(lái)的百萬(wàn)兆級(jí)的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)而開(kāi)發(fā)。

AI數(shù)據(jù)復(fù)雜性

自動(dòng)駕駛世界依賴(lài)于使用大量復(fù)雜AI數(shù)據(jù)集的持續(xù)深度學(xué)習(xí)，因此必須在Edge-Core-Cloud資源中組織、過(guò)濾、跟蹤和處理數(shù)據(jù)流。而這些數(shù)據(jù)流十分豐富，如視頻和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)等，主要由固定或移動(dòng)邊緣設(shè)備生成。很多設(shè)備都會(huì)在Edge生成大量數(shù)據(jù)，例如，處于測(cè)試階段的自動(dòng)駕駛汽車(chē)可以在一天內(nèi)生成數(shù)TB的數(shù)據(jù)。據(jù)行業(yè)專(zhuān)家稱(chēng)，到2025年，生成的175澤字節(jié)（Zettabytes）新數(shù)據(jù)中， 75%的數(shù)據(jù)將來(lái)自Edge。

Microsoft Azure的HPC（高性能計(jì)算）/AI生態(tài)系統(tǒng)和工作負(fù)載孵化首席項(xiàng)目經(jīng)理Kurt Niebuhr表示：“特別是對(duì)于AD/ADAS開(kāi)發(fā)等較新的工作負(fù)載，HPC/AI工作流越來(lái)越多地面對(duì)百萬(wàn)兆級(jí)數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。對(duì)著從智能邊緣設(shè)備到云的持續(xù)數(shù)據(jù)流輸出，市場(chǎng)對(duì)于數(shù)據(jù)管理具有巨大需求，因?yàn)楣芾韺?duì)于后續(xù)AI和軟件開(kāi)發(fā)及驗(yàn)證管道十分必要。以數(shù)據(jù)為中心的AI決方案，如Akridata的邊緣數(shù)據(jù)平臺(tái)就可滿(mǎn)足上述需求，并能幫助客戶(hù)將其分析和模型的精密性與高質(zhì)量和相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。”

該智能Akridata邊緣數(shù)據(jù)平臺(tái)是分布式的，有助于優(yōu)化跨邊緣、核心和云的數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)和移動(dòng)。Akridata平臺(tái)現(xiàn)已上市，并已證明可以將訪問(wèn)正確數(shù)據(jù)的時(shí)間縮短十倍，計(jì)算和存儲(chǔ)的使用效率提高四倍，數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的生產(chǎn)力提高兩倍。

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