自动汽车可能永远不会是完美的。这是为什么。
没有认为自主技术擅长某些事情比系统由人控制。计算机辅助系统只有一个任务——呆在路上,避免对象,和到达最终的目的地。它不厌倦,文本,或看窗外。它可以公园内一毫米的墙或另一辆车没有触及它,每次都这么做,只要一切工作正常。
但科技时代,它的行为不同。传感器,是95%到100%准确的是什么时候生产的,可能只是65%或35%准确经过多年的使用。这些数字可以有很大区别,根据车辆使用。在大风和尘埃的地区,例如,甚至可以影响传感器在汽车什么基本上是喷砂的窗户。得到准确的图像通过与玻璃的难度远远超过通过透明玻璃。对于外部传感器,其影响可能会更糟。
有很多方法来跟踪这些变化,基本上比较输出到参考模型和调整传感器和调整系统,解释这些数据。但这还指出,一个从根本上不同的方法来构建一个车。而不是仅仅关注各个部分的可靠性——很重要但不充分——真正的焦点需要转向传感器产生的数据的可靠性,外部沟通,和任何其他方式的综合数据。
在这种情况下,数据成为关键指标,而不是各个部分的寿命。必须被编程到训练算法用于有意义的数据。它实现的方式推测芯片可以应对,快速和可靠的。
这是非常复杂的东西,它不是完全清楚到底谁最适合管理这个过渡。技能包括数据科学、系统工程、芯片设计、各种级别的测试和监控。此外,所有这些需要设置在软件更新的背景下,监管变化和局部环境条件可能不同于原来编程到这些系统。
难怪回汽车制造商正在推出日期全自动车辆。虽然新车可以被编程找到从a点到B点,没有保证这几年后可以达到同样的目标。所有需要证明,到目前为止,离足够数据显示在所有这些系统的设计有足够的信心。
老化可以模仿,但它不仅仅是单个组件的老化,决定了一个系统的行为。的老化,组件在其他系统中一个特定的用例在一个特定的环境中,和变量的数量进入那张照片是无限的。
所以即使是非常重要的半导体建立严格的规格,只是抓住了表面的可靠性。从根本上讲,这都是关于质量和一致性的数据,这是一个大多数汽车制造商不愿意讨论话题。
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