对于像我这样在新泽西长大的人来说，学车是件大事。我经常问周围的人是否期待无人驾驶汽车。不用饱受堵车煎熬这一点，的确很吸引人，但不管我们是否期待，无人驾驶汽车正在变成现实。
　　
　　在人工智能的帮助下，无人驾驶汽车有望改善交通安全、节约燃料，并且带来更轻松自在的驾驶体验。这是从驾驶员的角度来说。从数据中心角度来看则有很大的不同。对于数据中心运营商来说，无人驾驶汽车的普及会带来空前的挑战。
　　
　　仅仅是在无人驾驶汽车的研发阶段，车辆就会产生海量的数据。一辆无人驾驶汽车，每天行驶90分钟就会产生大约4TB的数据。一些汽车制造商每个月会产生1PB的数据。数据中心对于无人驾驶汽车开发过程中整合、管理和分析数据是至关重要的。把汽车数据传输到数据中心本身就是一大挑战。目前，每辆正在开发的无人驾驶汽车所需的数据中心基础设施就要花费约100万美元，因此我们要做的还有很多。到2020年，大约1000万量汽车需要数据中心的支持，我们需要对计算、网络、存储和其它基础设施投入大量资金。
　　
　　数据的DNA：推动数字化转型
　　
　　我们正处于转折点。用于无人驾驶的数据中心将是“机架规模”的——不再在服务器层面架构，而是在数据中心机架层面(集成大约40台或更多服务器)。我们现在需要新的数据中心方案，以满足交通价值链的新需求，从数据摄取和分析到人工智能、应用和模拟功能。对于人工智能组件，我们需要数据中心技术可扩展，以满足训练无人驾驶汽车的深度学习模型的需求。对于这个新的角色，数据中心将成为无人驾驶汽车的老师。
　　
　　我很高兴看到数据中心在云计算崛起过程中扮演的重要角色。现在，数据中心将是交通转型的关键。我们正在设计新的技术和机架层面的开发，以提供无人驾驶所需的规模和经济效益。这些技术推动着无人驾驶平台的优化。例如，英特尔®傲腾固态硬盘将用以支持数据摄取和数据管理层。英特尔推出了面向人工智能的处理器，包括英特尔®至强融核™和未来的ASIC，例如LakeCrest，旨在为训练无人驾驶提供性能保障。此外，英特尔对网络工作负载的优化也很重要，因为这是5G连接数百万辆汽车通信的关键。

       英特尔无人驾驶汽车
　　
　　最后，在全面实现无人驾驶汽车的征途中，英特尔拥有得天独厚的优势。我们的系统级技术互补组合——从汽车到云——将让很多独立的系统和功能无缝配合，让无人驾驶汽车变成现实。
　　
　　编辑：Harris