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    没地儿停车怎么办 我有一个好方案

      [  品牌资讯   ]  

            在北京东二环丰联广场上班的小戴最近有点烦,最近他刚刚换了一位领导,今天是周一,早上9点有新领导的第一次早会,为了避免堵车、限行等意外因素迟到给领导留下不好的印象,小戴提前半小时就出了门,8:30顺利到了公司楼下。但马上小戴又傻了眼,四个写字楼公用的停车场本就车位紧张,今天更是满满当当,小戴一问停车管理员才知道,隔壁大厦今天8:00就开动员大会,这可一下子让他慌了:“上哪停车去呢?”

            小戴连忙发动汽车,开始找车位,附近的胡同、马路边、小区里,不是上锁就是不能停要不就是满员,最后无奈只能停在了公司对面高档商场的地下车库,一小时停车费20元,小戴看看表,咬着牙往办公室赶,终于还是迟到了。

            停车难,有时真是难于上青天!

    泊车机器人解决停车难

            泊车机器人并不是今年才出现在人们视野中的,早在两年前就有泊车机器人的概念,通过泊车机器人,可以让停车场的利用率提高40%,而且可以有效避免由于司机驾驶技术不够熟练带来的剐蹭、停车不入位、停车拥堵等问题。尽管目前国内已经有10多家泊车机器人的企业,但是现在的方案普遍需要对现有停车场进行大量改造,因此造价很高,所以一直没有能够大规模商用。

            ABC(爱泊车)公司的工程师就打算更多引入自动驾驶技术,从而开发出更智能的泊车机器人,ABC认为,自动驾驶更多地是让汽车适应道路,而泊车机器人也应该自己适应停车场,而不是让泊车场来适应机器人。所以他们也将目光聚焦到了戴尔PowerEdge服务器身上。

            ABC开发泊车机器人的思路大概与自动驾驶相同,意在实现最后一公里的自动驾驶,相关资料可以在互联网上查找。总之,他们的工程师需要通过采集各种数据:车辆、各种类型的停车场、各种停车场景等等。在采集到所需数据之后,投入到机器学习模型中进行训练,最终让机器人能够自己识别出各种场景并作出相应的反应,与此同时,通过采集数据也可以绘制出停车场的高精度三维地图。

    PowerEdge服务器担纲机器学习

            戴尔PowerEdge服务器之所以被ABC公司选中,不仅是对戴尔PowerEdge长期名列全球服务器销量第一的肯定,更是对戴尔PowerEdge服务器背后的技术先进性、高可用性等方面的信赖。ABC开发自动驾驶的泊车机器人,本身就需要处理大量的数据,对算力有着极高的需求,而且在未来呈现出不断增长的趋势,因此戴尔PowerEdge服务器的优势便体现了出来。

            机器学习为何要处理大量数据?从下边这个简单的例子就可以体现。如果我们要让机器识别一张图片是老虎还是猫,首先我们假设将识别老虎分为两个特征,分布是耳朵的形状和体积大小。我们可以根据已知的数据集,得到老虎的耳朵圆,老虎的体积大的结论。因而用下图的决策树算法,可以让机器得出一张图片究竟是老虎还是猫的结论。

    一个简单的机器学习示意图

            自动驾驶的机器学习模型训练,就是要完成海量的数据运算。一辆数据采集车,每天通过8小时路面测试采集到的数据就可达到TB级,这些数据在经过计算机处理后,从中提取出有价值的部分,通常也有几百GB的大小,这其中可能包含几十万只图片、几百万段短视频。把它们交给机器学习模型之后,让机器按照已知的数据集得出结论,再经过人工二次鉴别之后,增加到已知数据集中。通过反复不断做这样的训练,便可得到一个成熟的模型。目前,自动驾驶领域的先锋:谷歌旗下的Waymo公司的自动驾驶模拟测试历程就已经突破了160亿公里。

            针对人工智能和机器学习应用,戴尔有PowerEdgeT640塔式服务器和PowerEdgeR740机架式服务器两个选择。

            T640:

            —支持高达4个双宽GPU;

            —灵活、可扩展、功能强大;

            —超大容量存储;

            —适合小型企业机器学习、深度学习支持,以及医疗、金融、教育和科学领域的虚拟化、应用程序和映像。

            R740:

            —支持3个双宽GPU;

            —适合环境严苛的主力机型,实现工作负载加速优化;

            —HPC计算引擎:平衡性能、大量存储和GPU或FPGA加速支持。

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