在云计算平台的强计算能力保障下，面向多车型、多场景以及个性化驾驶的需求，分析自动驾驶汽车系统中AI关于数据质量与访问效率的要求，
研究面向AI的云计算平台数据空间构建技术，实现车云两端多类型、多领域数据的归一化；
研究自动驾驶汽车系统中的车云两端信息数据交互协同技术，构建信息数据交互协同框架，解决车云两端信息数据的无缝对接问题，完成车端的信息数据订阅与云端的信息数据分发。
在此基础上，研究在不同车型、不同驾驶风格下适应多场景的AI算法适配问题，使自动驾驶汽车在感知、决策与执行3个层次均呈现较深的智能化，进而实现自动驾驶汽车整体智能的提升。
1）云端数据空间构建技术
为降低在多场景、多车型与个性驾驶等背景下的自动驾驶系统中AI数据处理和信息服务的复杂性，分析信息数据的分布、异构、时变、海量的数据特征，
研究基于信息数据源的元数据描述方法、元数据的冲突消减技术以及元数据的发布发现技术，实现元数据集的构建与管理；
研究信息数据空间的组织结构与建模技术，构建信息数据空间的对象关联集；
研究基于元数据实体对象的索引和检索技术，实现基于元数据的异构信息数据源的发布与发现能力。
2）车云协同技术
在不同的行车工况与应用场景中，无论是自动驾驶的在线AI学习训练，还是离线的交互信息准备，为实施精准的行车环境感知、智慧的通行决策与优化的行车动作控制，车端与云端之间均需要进行大量的信息数据交互与协同。
基于AI的自动驾驶系统车云协同技术需主要解决信息数据在车端与云平台之间的统一有效传递问题。车身传感器节点的采样数据包括数值型数据（如GPS/INS数据、毫米波雷达数据）和多媒体数据（如摄像头图像），将这些传感器数据按一定频率传输到云端数据库，进行在线处理、离线处理、溯源处理和复杂数据分析。
文中提出的自动驾驶系统包括车端与云端两部分智能子系统，云端系统不仅能够存储海量的传感器实时采集数据，还可以存储采集历史数据，同时借助云计算完成这些海量数据的存储、传输、分析处理，基于AI集成应用算法的智能驾驶控制模型，为车辆决策提供可靠、高效的协同控制方案。
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