大数据使自动驾驶汽车能够处理大量的传感器数据、训练机器学习模型，并改进在现实场景中的决策。自动驾驶系统依赖于来自摄像头、激光雷达、雷达和其他传感器的持续数据流来感知周围环境。大数据基础设施处理这些信息的存储、处理和分析，从而使车辆能够做出安全、明智的决策。如果没有可扩展的数据管道和算法，自动驾驶系统将无法大规模可靠地运行。
首先，大数据支持感知模型的训练和改进。 例如，自动驾驶汽车使用深度学习来识别行人、交通标志和车辆等物体。 训练这些模型需要从各种环境（例如，城市街道、高速公路、不同的天气条件）捕获的 PB 级标记传感器数据。 Waymo 和 Tesla 等公司从测试车辆群中收集数据，以构建包含罕见边缘案例的数据集，例如行人突然穿过道路或交通信号灯被遮挡。 这些数据集使用 Apache Spark 等分布式计算框架进行处理，以加速模型训练。 如果没有大规模、高质量的数据，感知系统将难以适应现实世界的复杂性。
其次，大数据支持实时决策。 在驾驶时，自动驾驶汽车每小时处理 TB 级的数据，将传感器输入与预先绘制的环境和交通更新相结合。 Apache Kafka 或 Flink 等流处理系统过滤并优先处理关键数据（例如，检测盲点中的骑自行车者），同时丢弃无关的噪声。 传感器融合算法将激光雷达点云、摄像头图像和雷达信号合并为车辆周围环境的连贯 3D 表示。 例如，Tesla 的 Autopilot 通过分析数百万英里收集的驾驶数据中的交通流量、道路几何形状和驾驶员行为模式，使用实时数据来调整转向和加速。
最后，大数据有助于驾驶后分析和模拟。 每次行程后，车辆都会将日志上传到云平台以进行离线处理。 工程师使用这些数据来识别系统弱点，例如错误分类的对象或不正确的路径预测。 CARLA 或 NVIDIA Drive Sim 等仿真工具使用真实世界的数据重建场景以测试软件更新。 例如，如果车辆遇到不熟悉的道路标志，工程师可以在模拟中生成该标志的合成变体以重新训练模型。 全车队数据聚合还允许通过无线更新来改进所有车辆的导航策略。 这种数据收集、分析和迭代的循环对于实现长期安全和性能改进至关重要。