存储市场将呈指数级增长 监管面临更高要求

存储市场将呈指数级增长 监管面临更高要求

粗略估计,10万辆汽车每天的车联网数据云端存储就要以PB(约等于1000TB)级别计算。行业终将进入智能汽车时代,未来车规级存储市场,以及云端、边缘计算等相关存储市场也必然呈现指数级别的增长。

2021年,一部手机的平均存储容量为105GB,而一辆汽车仅有34GB。不过,到2026年,单车的存储容量将达483GB、甚至512GB,而手机的只有350GB左右。市场研究显示,在汽车 新四化 浪潮下,数据的增长、蔓延与流动加剧了数据管理的挑战。比如,为实现完全的自动驾驶,不仅需要单车智能,车路协同同样必不可少,这无疑需要优质的数据存储方案,以应对未来无限增长的海量数据。

存储市场将迎来指数级增长

据西部数据公司车载存储产品事业部资深产品市场经理额日特向《中国汽车报》记者介绍,从智能化角度看,现在不少新车型都具备自适应巡航、前向碰撞报警、智能车速辅助、车道偏移预警、驾驶员状态监控、泊车辅助等ADAS功能;另外,在上海、北京等城市还有Robotaxi项目投入示范运营,其单车数据容量可以达到4TB,与传统汽车相比有了较大的增幅。这些使用场景对汽车数据存储产品提出了前所未有的新需求,是 新四化 给汽车领域带来的新挑战和新机遇。

而从网联化和电动化角度看,在推动汽车存储市场发展方面,二者相辅相成。比如,此前汽车T-Box的前装率不高,随着电动化的发展,由于新能源汽车必须强制安装,使得其前装率得到较大提升,对数据存储也提出更高要求。

同时,汽车 新四化 还让车载信息娱乐系统 鸟枪换炮 ,以前由于功能单一,其对数据存储的需求并不高,一般不超过32G,但随着消费者驾乘体验要求的不断升级,智能座舱应运而生,对数据存储的需求也增长到64G以上。

西部数据公司中国区汽车电子事业部销售总监王剑松告诉记者,汽车电子在整车中的比重越来越大,起到类似大脑中枢神经的作用。其中,原本就份额最高的主芯片与存储比重也不断提升,存储的份额甚至超过了主芯片。

爱驰汽车首席数据官、资深技术专家李海军表示,汽车智能化的进程才刚刚开始,目前汽车产品对存储、算力的需求较大,主要以造车新势力为主,部分自主品牌企业转型速度相对外资企业快一些,逐步推出了自己的智能汽车产品。

以爱驰U5为例,车联网单车数据10秒30KB,每小时就是10MB;爱驰U6为了提升辅助驾驶等智能化体验,搭载更多的传感器,数据量是U5的30倍左右。粗略估计,10万辆汽车每天的车联网数据云端存储就要以PB(约等于1000TB)级别计算,这还不算智能应用、360 全景等多媒体数据。智能汽车的销量正在逐月增长,行业终将进入智能汽车时代,未来车规级存储市场,以及云端、边缘计算等相关存储市场也必然呈现指数级别的增长。

全产业链价值体系的驱动

事实上,包括消费电子在内的很多商业领域都表现出对数据存储的巨大需求,但汽车市场有其独特之处。李海军从消费体验和智能制造两个维度、四个方面为记者做了解读。

首先,用户对智能化的诉求催生了智能座舱,信息娱乐体验的快速发展对终端存储提出更高要求。智能汽车已深得用户青睐,以爱驰汽车U6为例,其具有窄路辅助、视距内自主泊车、高速领航辅助、高速辅助驾驶、拥堵辅助、超级巡航控制、遥控泊车等智能辅助驾驶功能;配备发烧级的影音空间,全球首款自研车载游戏Project Go;除了自主研发车载应用外,还允许用户进入商城下载个性化应用。以用户极致体验为追求目标,搭建庞大的智能化应用体系,除对算力外,对存储的容量、多样化也提出更高的要求。

其次,车路协同技术的突破,使得交通控制协同系统对边缘计算存储有更高的要求。车路协同系统能实现交通信号系统及高速行驶车辆之间的通信,为了保证高效稳定、实时性强等性能技术要求,高速公路等周边基础设施按照一定的间距,需要建立协同边缘计算系统。这些系统在模型存储方面,也有工业级要求。

第三,新能源汽车国家云端数据存储和企业提升用户服务体验所需云端数据存储的需求。根据法规要求,新能源汽车需接受相关部门的监管,信息实时上报。据介绍,爱驰汽车从用户智能化服务体验出发,针对车辆行驶数据进行样本分析,智能检测车辆设备健康状态,监控电池健康状态,提供用户驾驶行为报告和车辆安全、电池安全等方面的保障服务。为实现上述功能,需要通过海量数据进行算法模型的训练迭代,不断优化精进,对大数据存储技术提出挑战。

第四,汽车产业链在智能制造方面的升级,也带来智能化存储的需求。汽车产业链涉及研、产、供、销、服、用等领域,结构极其复杂。随着5G、物联网、大数据、AI等技术的快速发展,汽车产业将迎接智能制造的升级。据悉,爱驰汽车自建 工业4.0 标准的智能化工厂,从用户需求、产品研发、生产到物流、交付,打造数据驱动的全产业链价值体系,各个阶段的数据搜集、存储非常重要,尤其是智能工厂的物联网数据。比如在柔性生产方面,用户线上下单,经过实销确认,工厂被推送确定性的单车物料清单(BOM),进而确定生产线的自动化排产,整车下线后,物流转运交付中心,实现交付。

仍存监管、成本、价值等痛点

新四化 在技术上催生了汽车数据存储的需求,而随着这一浪潮的不断席卷,其与外在的环境形成生态,数据量又持续放大;与此同时,政府有关部门也需要借助这些数据履行监管职能。新能源与智能网联汽车独立研究员曹广平向记者感慨道: 未来,没有数据也就没有管理,道路交通管理仅靠人工指挥和管理的时代一去不复返了。

曹广平表示,目前汽车数据存储市场的细分结构,分为车端的EDR、行车记录仪、车机以及企业、监管机构端的服务器、工作站等。从表面上看,行业应用发展得很好,但核心的存储器件以及存储架构、检索、分析、脱敏、检出的核心技术与能力还很不够。当然,这也意味着汽车数据存储行业有很大的发展前景与潜力。

记者了解到,我国新能源汽车面对三级监管,车辆每时每刻运行的数据实时上报,尤其是电池的温度、电压、电流等,这一做法非常具有前瞻性。不过,汽车的智能化数据监管目前还有所滞后。有些车企的智能化脚步激进,引发了车内和周边数据的诸多问题,需要监管部门建立智能化数据的监管体系。智能网联汽车的数据存储工作量更大,建立监管体系和存储设施的难度也更大。

李海军认为,单从汽车终端市场来看,传统燃油车、新能源汽车在智能化的道路上还处于粗放式发展期。车联网、智能辅助驾驶、信息娱乐系统等的数据存储,仍沿用传统汽车架构路线进行,导致存在诸多冗余。此外,数据存储以本地缓存、云端进行分析挖掘,提升车辆安全、远程诊断为主,智能化本地应用还比较欠缺。

与此同时,车规级存储产品价格相对较高,车企在技术选型上通常会出于成本因素考虑,选择低价格或低性能、低容量的产品。有鉴于此,行业和企业需要强大的车载终端OS做支撑,统一规划管理存储资源,从系统级别根据应用类型进行数据管理。

智能座舱等智能化用户体验数据,存在大量冗余将无法产生服务价值,企业需不断优化改善。从数据安全、数据共享角度来看,存储技术在车规级及整个产业链应用方面有比较大的空间,但存储的数据不应局限于服务用户,还要为包括车企、零部件供应商在内的整个汽车产业链提供增值服务。(记者 郝文丽)

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