随着自动驾驶技术的快速发展，对数据的实时处理能力提出了更高要求。传统云计算模型在处理这类高实时性、低延迟需求时面临挑战，而云边协同架构的出现，为自动驾驶数据实时处理提供了新的解决方案。
云边协同架构是一种将云计算的强大计算能力和边缘计算的低延迟特性相结合的新型计算模式。云计算负责处理大规模数据分析和复杂计算任务，而边缘计算则负责靠近数据源端的数据预处理和实时响应。
自动驾驶系统需要实时处理来自传感器（如摄像头、雷达、激光雷达等）的大量数据，以做出快速、准确的决策。这要求数据处理系统具有低延迟、高可靠性、高吞吐量的特点。
边缘设备负责采集来自自动驾驶车辆的传感器数据，并进行初步的数据清洗和压缩，以减少传输带宽需求。示例代码展示了边缘设备上的简单数据预处理：
def preprocess_data(raw_data):
# 数据清洗示例：移除无效数据
cleaned_data = [d for d in raw_data if d is not None]
# 数据压缩示例：简单平均压缩
compressed_data = [sum(cleaned_data[i:i+10])/10 for i in range(0, len(cleaned_data), 10)]
return compressed_data
预处理后的数据通过高速网络传输到云端，同时，边缘设备也可以缓存部分关键数据以备不时之需。云端接收数据后，进行进一步的分析和存储。
云端利用强大的计算能力，对接收到的数据进行实时分析，如物体识别、路径规划等。同时，云端模型的更新和训练结果也可以实时同步到边缘设备，以提升边缘设备的决策能力。
云端的分析结果通过低延迟通道反馈到边缘设备，再由边缘设备实时控制自动驾驶车辆，形成闭环控制系统。
随着5G、物联网、人工智能等技术的不断发展，云边协同架构在自动驾驶领域的应用将更加广泛。未来，可以期待更加智能、高效、安全的自动驾驶系统，为人们的出行带来更加便捷和舒适的体验。