到目前为止没有对数据的一致性。当这种情况发生变化时,汽车行业也将如此。
各州之间的差距越来越大,国家和汽车自主驾驶是把应该是一个合乎逻辑的发展陷入混乱。
考虑在加州发生了什么,它决定继续这场技术革命的领导者。上个月政府放松其测试规则,这样汽车就可以远程监控,实际上没有司机车内。
事实上,比赛已经开始和汽车公司正在争相竞争。根据最近的报告从加州汽车部门,20家公司提起报告(和补充报告)的数量自主行驶里程在2017年在加州。
这些报道尤其深刻,因为他们确定一个广泛的技术问题。例如百度,报道称,创建一个“车辆控制不受欢迎的行为。“日产”报道,自主软件错误导致软件崩溃。“通用报道“AV执行一个右转太广泛。”
的例子不胜枚举。每个公司,每个国家,这个市场争夺的一块。苏格兰议会的成员想要把国家的岛屿变成一个开发网站自主车辆。自己和五角大楼正在加快推进自主车辆计划。
变得清楚从比较所有的这些项目,但是,只是不同地区之间有多少差异,国家,公司和行业。当他们都试图实现相同的目标,最终的竞赛已经开始,以求开发系统与一个赢家通吃的类型的方法。
但也有一些问题。首先,每个实体单独太少数据让这些系统正常。人工智能、机器学习和深度学习所有受益于拥有更多的数据来训练他们的系统,在自动车辆的情况下这意味着从暴风雪到燃烧的热量,坑坑洼洼,不同的驾驶表面,不同的驾驶风格,电子系统和意想不到的障碍,这是意想不到的角落。没有一个汽车制造商或一级供应商可以想象所有的可能性,也可以任何国家,国家或政府机构。
而汽车制造商可以利用数据显示超过数百万英里,自驾车辆需要数百亿英里的数据是有效的。单独,这需要几十年。在更短的时间内,这是可以做到的更多的场景。
第二,没有今天的数据是一致的。甚至相同形式提交给政府机构在很大程度上改变术语和报告的风格。没有客观的标准,被认为是一个严重的问题,还有什么可以影响,或任何深刻的了解可能会出差错。为什么,例如,有故障的系统吗?是不够测试,还是有在硬件或软件设计缺陷?和一个厂商的设计缺陷意味着同样的事情,因为它为另一个吗?当系统年龄不均匀,或在极端温度或振动降低电子产品吗?
但如果数据更一致的,这样就可以将收集在一个更大的样本集和比较,那么所有汽车制造商和供应商必须遵守更严格的标准。在这一点上,很多人会质疑供应链的真正价值在哪里。是汽车OEM,还是权力的AI系统的制造商的汽车吗?不是牵强认为苹果,谷歌,微软或者阿里巴巴可以成为该品牌在汽车,人们关心,或者像通用汽车和大众汽车制造商可以成为物流管理的公司。
在这一点上,有一些规则的无人驾驶的道路。这将改变这种技术开始推出,它几乎肯定不是所有人都会开心。
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