数据和云计算，在汽车自动驾驶技术里的作用是什么？可以基于路况、车辆性能、驾驶员操作习惯等因素，提供节能减排、降低驾驶疲劳的驾驶方案。自动驾驶借助汽车上的激光传感器和GPS，车辆通过相对先进的算法进行自我定位。
科技解放人力的趋势从未停止，把人类从繁重重复的机械劳动中解放出来一直是科技进步的原始动力。驾驶，一项需要长期关注的机械任务，已经成为科技发展和应用的主要目标场景之一。自动驾驶汽车的传感器包括高智能摄像头、激光镭等。通过这些技术，我们可以感知汽车在行驶过程中遇到的各种信息。这些信息被传输到云上，在云中进一步集成、机器学习和分析后，将再次分发到车辆上。这种数据传输在高精度实时流量中也发挥着重要作用。
云计算产生大数据，这让自动驾驶技术成为现实。借助汽车上的激光传感器和GPS，车辆通过相对先进的算法进行自我定位。然后，需要确定道路上其他人和车辆的位置，从而预算出自动驾驶所需的安全信息，如周围物体的轨迹和安全距离。这些确定后，加入人工智能系统，分析信号、路径、速度、能源的统计数据，然后通过云端。
大数据云计算技术可以根据车辆在特征道路环境中的行驶特性、不同交通因素以及不同领域驾驶员的驾驶需求，自适应调整车辆危险的预警阈值和驾驶策略，使预警效果更好地满足相应领域和状态下驾驶员的安全需求。基于图大数据信息的挖掘分析，可以基于路况、车辆性能、驾驶员操作习惯等因素，提供节能减排、降低驾驶疲劳的驾驶方案。大数据存储管理技术可用于智能联网车载系统交互数据和控制系统数据的在线监测，提供车辆启动时的数据稳定性和可靠性检查，提供车载控制系统级安全性的在线检查。
在道路上行驶是一个处理大量数据并做出决策的过程，而自动驾驶汽车则使用各种传感器来“观察”道路。这个过程也会产生大量的数据，平均1.5小时左右的驾驶时间会产生4TB的数据。在车辆方面，显然不适合处理和储存如此巨大的工作量。所以最好的办法就是使用云计算和云存储来支持自动驾驶汽车。