面向对象程序设计大行其道几十年后
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优化组合 车辆可能在晴朗的天气下行驶，也可能在暴雨中行驶。传感器需要始终可用以测量和监视变量。一种提高可用性的有效方法是部署冗余传感器以补偿可能的故障。法雷奥集团的丹尼在小组会议上说：“观察环境必须有不止一种方法。” “当您完全处于黑暗中或天气恶劣时，您需要多种方式和功能来共同工作。” 传感器在人类视觉处于不利地位的情况下提供帮助，并且传感器的多样性使汽车在所有天气和光照条件下均可靠。 Boulay说：“白天摄像机很好，而在夜晚或有雾或下雨时，其他传感器将不会像摄像机那样'盲目'，它仍然可以工作，只不过处于降级模式。” 确保正确的位置 就像人类的感觉一样，传感器必须在战略上定位，以连续反馈汽车周围的信息。但是传感器的放置位置存在技术限制。例如，前照灯中的冷凝水可能会阻止激光雷达工作。在下雪或寒冷的天气中，霜冻可能导致传感器故障。红外传感器无法穿透玻璃，也不能放在挡风玻璃后面。丹尼说，类似地，在超声波传感器上涂漆可能会改变其声学特性。 沃尔沃的Matha说，传感器的功耗也是一个关键的挑战。 “每个传感器消耗的功率在1到10 W之间。如果添加所有具有ADAS功能的传感器，则可以达到100或200 W，以及最多4 g的二氧化碳。我们必须降低功耗。例如，某些情况下让部分传感器处于低功耗状态。” 热管理是要考虑的另一个限制。 Matha说，挡风玻璃后面的温度可能达到90°C，并且可能没有合适的传感器。 “例如，如果将它们放在另一个区域中，例如前照灯，我们会有一些冷却系统，但这是复杂且昂贵的。” 专家们说，模拟和驾驶测试可以帮助确定传感器的最佳位置。
Yole的Boulay说，最重要的是，“传感器的位置与OEM定位的用例密切相关。从我们目前在将LiDAR用于高速公路自动驾驶的车辆上所看到的来看，LiDAR处于中央位置，几乎与ADAS摄像头和远程雷达对准。对于其他用例，例如停车或城市驾驶，这些LiDAR单元的位置将有所不同，并且预计将位于车辆的侧面或拐角处。” 他们利用了人工智能和数据分析来分析高分辨率图像，并将它们与一个数据集进行比对——该数据集在给定的地块上识别每个树种，并相应地绘制树种地图，来自固定区域的地面数据帮助他们区分俯视图中的不同树种。 弄清楚现代风暴如何影响森林的组成和分布对于全球变暖很有必要。当飓风摧毁森林时会迫使植被分解，向大气中排放出更多的CO2。风暴过后，树木重新生长的时候，由于体积变小，它们会储存更少的碳。因此，随着气候变化导致更多风暴，储存的碳将减少，释放的碳将增加——最终加剧全球变暖。 数据分析可以在创造更宜居和可持续发展的城市方面发挥关键作用。它可以通过处理数据来提高城市的能效，这些数据从智能电表等物联网设备收集，从而预测能源需求。 智能解决方案使当局能够模拟区域法，建立洪泛区，并致力于备灾和城市规划。一个可持续发展的城市管理机构可以设想一个最先进的分析仪表板，显示关于能源使用、水资源可用性、天气和交通的实时数据，使城市更加宜居和高效。 在中国，绿色地平线项目(由IBM开发)可以监控污染源，预测空气污染，并制定可能的计划。例如，它可以建议是关闭特定的发电厂更好，还是在特定区域限制司机数量，使污染等级最小化更好。IBM正在开发另一个系统来帮助城市预测未来的热浪。 该项目将模拟城市气候，并研究一系列不同策略来测试它们如何缓解热浪。例如，数据分析和机器学习模型能够决定种树的最佳位置，以增加绿化面积并减少路面热量。 一个没有数据分析的世界 很难想象没有数据分析的世界，解决全球变暖的计划或者政策都会变得单一：
毫无疑问，数据分析正在重新定义气候变化政策，它已经成为一些计划和程序的核心组成部分。数据分析的潜力至关重要，包括分析大量复杂的气候数据、识别隐藏关联和演示实时见解。
技术能发挥多大的作用，关键把握在人类的手中。请记住，我们没有第二个家园。 （编辑：江门站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
