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ADAS与自动驾驶存储架构传感器数据记录与模型推理存储需求.docx
资料介绍
ADAS与自动驾驶存储架构——传感器数据记录与模型推理的存储需求
摘要
ADAS和自动驾驶系统对存储的带宽、容量和可靠性提出了极高要求。多路摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器持续产生大规模数据流，需要高带宽存储进行实时写入。自动驾驶域控制器需要在本地存储高精度地图和AI模型，支持实时推理。美光预测L4级自动驾驶至少需300GB内存，单车存储需求持续增长。本文从ADAS存储需求、架构方案与技术挑战等维度，系统分析ADAS与自动驾驶存储技术。
一、传感器数据存储
L2+级ADAS通常配备6至12个摄像头、1至3个激光雷达和5至10个毫米波雷达，每秒产生的数据量可达数GB。需要高带宽存储（UFS 3.1/4.1或BGA SSD）进行实时写入。
二、地图与模型存储
自动驾驶域控制器需要存储高精度地图（30至50GB）和AI模型（10至30GB），支持实时推理。大容量存储（256GB至1TB）是自动驾驶系统的标配。
三、日志记录存储
自动驾驶系统需持续记录运行数据用于事故追溯和模型训练。日志记录对存储的耐久性和可靠性要求高，车规级存储的写入耐久性需满足3至5年连续写入。
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| ADAS与自动驾驶存储架构传感器数据记录与模型推理存储需求.docx | 37K |
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