百度的自动驾驶系统需要处理复杂的路况和实时数据，如何设计一个高并发、低延迟的架构？

答题要点

推荐答题框架：采用分层分析法，从数据采集层、数据处理层、决策层、执行层等方面设计架构。关键要点如下：1. 数据采集层，采用多传感器融合技术，如激光雷达、摄像头等，确保数据全面准确。2. 数据处理层，运用分布式计算框架，如 Hadoop、Spark 等，提高数据处理速度。3. 决策层，采用实时决策算法，如强化学习算法，快速做出决策。4. 执行层，优化硬件设备，确保指令快速执行。5. 整体架构采用微服务架构，提高系统的可扩展性和容错性。示例话术：设计百度自动驾驶系统高并发、低延迟架构时，数据采集层用多传感器融合。数据处理层用分布式计算框架。决策层用强化学习算法。执行层优化硬件。整体采用微服务架构，这样能保证系统高效处理复杂路况和实时数据，实现高并发、低延迟。