談英特爾眼里的智能汽車和智能交通

　大數據時代的智能交通

　　除了面向終端用戶的解決方案以外，夏樂蓓還向我介紹了英特爾在汽車研發、物流管理和智能交通方面的情況，聽了以后我只有一個感覺：無智能，不交通。

　　在研發方面，幾乎每個車主都知道車輛的碰撞測試，這幾乎是一項“真金白銀”的試驗，據說僅通用汽車每年花費于此的費用就達到了50-100萬美元。因此通用在兩年前與英特爾建立了一個34000個機架規模的數據中心，先分析再模擬，以此降低成本并加速上市。

　　其實對于車企來說，幾十年來一塵不變的測試環節，耗費了大量的時間和人力成本，但似乎只有科技企業介入進來才會將這個環節進行根本的改變，不說別的，光是用于模擬分析碰撞測試的英特爾至強處理器和工作站，碰撞瞬間產生的信息就要以億字節來計算，這個數據規模對于英特爾來說舍我其誰呢?

　　至強處理器的另一個應用場景，就是智能交通。夏樂蓓用英式拼音告訴我“臺州”，這座城市部署的至強服務器在交通管理方面發揮的作用簡直是“學霸”級的，實時牌照分析、車跡追蹤這些以往需要15分鐘左右的處理程序，現在只要幾秒鐘，當然這也是借助了分布式大數據平臺的能力，而這種計算能力用在城市的交通管理方面，也是解決“大城市病”的一種手段。

　　而用到大數據的還有物流管理，英特爾推出了一種遠程信息處理盒子，可以安裝到卡車上，能夠獲取駕駛習慣、油耗、車輛位置等信息，并在出現緊急狀況時予以應對，而這種技術已經獲得了交通運輸部的許可。雖然是物流管理，但其實也算是智能交通的一部分，這種解決方案最大的好處其實還是為物流公司節省了運營成本，并且提高了安全指數。

　　后記

　　在采訪的最后，我問了夏樂蓓這樣一個問題：對于英特爾來說，在汽車領域什么最重要?本以為這是個“一句話式”的簡短回答，沒想到在她眼里這是個大話題。

　　在她看來，極快的創新速度、更低的功耗、傳感器計算和數據，這三者的關系最重要。注意，這句話的重點是如何協調這三者的關系，而不是分別處理好三者的發展就完事了，換句話說，英特爾在意的是汽車領域的生態環境，是將過往的經驗與技術整合到一起，為智能汽車領域帶來更深層次的變化。