当人工智能遇上驾驶

为何现代汽车会产生海量多模态数据，以及闪存存储为何成为车载计算的基石？

作者：闪迪公司全球汽⻋和物联⽹（IoT）技术市场总监Russell Ruben

从大型机到个人电脑，从互联网到移动端，我们已见证了层层计算浪潮对世界格局的重塑。每一次技术跃迁，都会带来用户规模、应用场景与数据体量的成倍增长。如今，当我们迈入AI驱动时代，增长曲线再度陡然上扬，尤其是在L2+级及以上辅助驾驶及更高级别自动驾驶汽车中，这一点体现得淋漓尽致。这类车辆搭载高级辅助驾驶系统（ADAS）等进阶的自动化功能，以帮助提升安全性与便利性。

现在的L2+级及以上汽车，本质上就是“带轮子的超级计算机”。这些车辆集成了高分辨率摄像头、激光雷达、雷达、声纳、GPS和其他传感器，每秒都会采集海量信息。一个常规的自动驾驶传感器系统，每秒可产生数百MB至数GB的原始数据。行驶一天后，单辆车产生的数据量可高达2TB [1]。

每字节数据都必须被实时调取和处理。单纯依赖云端既不现实，也存在不确定性。为了确保可靠运行，车辆需要直接嵌入车内的新一代、支持边缘计算的存储解决方案。

车规级闪存应运而生。

车轮上的数据中心

如今的汽车与十年前的车型，早已大相径庭。它们不再只是机械器具，而是高度集成软件、传感器、高速电子元件的综合体。驾驶员现在所熟知的盲区预警、自动刹车、自适应巡航控制、车道保持辅助、拥堵辅助等便捷功能，都依赖于由超声波传感器、摄像头与车载 AI 组成的网络持续收集数据，并实现毫秒级决策。正是因为汽车不断收集、处理并解析周边环境信息，上述功能才得以实现。

全球范围内，利用电信技术与车载设备、外部车辆和云端互联的L2+级汽车正迅速成为主流。预计到2030年，全球约95%的新售汽车将具备车载联网功能 [2]。

随着汽车向全自动驾驶方向进化，其数据足迹呈指数级增长。自动驾驶系统需要在雨天、强光、降雪、黑暗及复杂城区等不同环境下，实现360°环境感知。预计到2035年，无人驾驶出租车将在全球40至80座主要城市实现规模化运营，而商用自动驾驶卡车有望占美国新卡车销量的近30% [3]。

车载AI

这些数据的核心，是直接运行在车辆内部的AI模型，可将其视为汽车的“大脑”，它们不断解析环境，制定应对策略并执行。在ADAS中，这些模型持续处理来自摄像头、雷达与其它传感器的信息流，以理解车辆周边情况，包括车道位置、周边车辆的行驶速度，以及行驶路线上是否有行人或骑行者。正是这种实时智能，为自动紧急刹车、车道保持辅助、盲区监测和自适应巡航控制等功能的运转提供了支持。

在全自动驾驶车辆中，数据挑战将变得更为复杂。AI模型不仅要感知路况，还需持续对自身系统进行健康诊断：监测传感器是否被遮挡、激光雷达信号是否因雾气或灰尘而减弱、系统校准是否随时间推移产生偏差。一旦出现异常，车辆必须做出决策：是继续行驶，还是减速并靠边停靠。

在现代汽车中，数据不仅在车载AI内部流转，还会在云端与车辆间双向传输，形成学习闭环。当车辆遇到未知场景时，所遭遇事件会被收集并上传至云端，用于重新训练和优化AI模型。随后，更新的模型再通过OTA软件更新推送给车辆。

存储系统的核心支柱

车载计算与数据处理需要既能应对海量数据，又能处理复杂数据类型的高性能车载存储设备。本质上，L2+级车辆生成的数据流是多模态的，融合了视觉信息、深度与空间数据、运动遥测，环境信号以及车载AI模型输出的数据。每种数据在性能、延迟和调用方式等方面各不相同，均对车辆存储系统提出了特定的要求。

闪存正是这套解决方案的核心之一。车规级闪存存储专为车辆环境的独特需求而设计，可提供实时感知与决策所需的高读写速度。在极端气温、持续振动、潮湿和冲击下，它也能帮助维持稳定运行。同时，它还帮助提供所需的耐久度，以承受数据记录和AI工作负载带来的繁重写入周期。

SANDISK^® iNAND^® AT EU752 UFS 4.1嵌入式闪存驱动器等新一代车规级闪存存储产品，在提升性能的同时，也增强了容量和耐用性 [4]。这种迭代并非渐进式优化，而是推动自动驾驶汽车走向规模化应用的关键因素之一。更快速的接口和更大的存储密度，为车载计算平台提供了所需带宽，以处理传感器数据流、维护高清地图、留存事故分析和合规所需数据。

为何不能只依赖云端？

车载闪存存储之所以不可或缺，原因很简单：驾驶决策必须在瞬间完成。刹车、转向、避让障碍物都刻不容缓。若先把传感器数据上传云端再等待指令返回，速度则会过慢。此外，关乎安全的决策也不可依赖网络连接。车辆经常会驶入隧道、偏远郊区、拥堵城区，以及其他网络信号微弱或时有中断的区域。

尽管云端仍将在AI模型训练、地图更新、整车操作系统及应用软件升级，以及对同体系车辆数据的持续学习等方面发挥重要作用，但车辆的核心运算与数据处理必须能够独立运作，而这正是嵌入式闪存至关重要的原因。它既是车辆的实时运行存储设备，也是长期记录器，负责收集和存储途中的各种事件。

展望前路

随着 L2+ 及以上级别车型逐渐成为市场主流，全自动驾驶汽车和深度融合AI技术的驾驶体验会从试点项目走向规模化应用。从 无人驾驶出租车和商用卡车领域开始，并最终普及至消费级汽车。因此，对高性能车载存储的需求将显著增长。闪存存储已从过去的辅助性零件，蜕变为车载超级计算机的底层技术之一，而这些超级计算机正是我们过去所熟知的汽车和卡车。

参考文献：

1. 西部数据/闪迪与Counterpoint Research, 《未来十年自动驾驶汽车对存储容量的需求》(白皮书), pdf文档，访问日期：2026年1月29日

2. 麦肯锡咨询公司, 《构建业务版图，释放汽车互联价值》, 2023年8月31日

3. 世界经济论坛，《哪些国家在全球自动驾驶汽车竞赛中处于领先地位？》，2025年5月30日

4. 闪迪，《Sandisk闪迪推出首款车规级UFS 4.1存储解决方案，专为先进车载AI系统所打造》，新闻稿，2025年3月11日