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比如说自动驾驶,要从很多的全国的道路采集路况信息,数据收集完了需要做一些预处理,例如给行人、机动车、交通标示牌做标注之类的。做完标注之后,才是真正的训练过程,训练完了之后会产生一些需要部署到生产系统上的模型,所以还要去做模型的管理、模型的部署。假如这些数据分散在不同的存储系统上的话,对使用效率和使用方便程度上来讲,是一个比较大的挑战。所以百度内部使用了一个统一的存储底座来简化数据的管理和流转。