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青岛斯诺尔物流装备有限公司姐: “在我看来,人工智能从业人员整体都很自大,认为电脑可以解决一切。”Mighty AI创始人兼CEO MattBencke说。人工智能系统也都存在同样的问题:电脑需要通过人工添加标签的庞大数据进行“学习”,然后利用这种‘模型’在今后看到类似的物体和形态时将其识别出来。
训练无人车面临的挑战比其他人工智能应用更大,因为汽车所要面临的场景和环境是开放性的。即便是针对不同时间的灯光和天气环境进行调整后,城市环境仍会因为建筑、活动或事故而在一夜之间发生变化。
“标注过程通常都是一项非常隐秘的成本,很少被人提及。”自动驾驶创业公司Drive.ai首席执行官Sameep
Tandon说,“这非常痛苦,也非常麻烦。”
无人车所需的精度也高于其他人工智能系统。汽车之所以能够自动驾驶,是通过将它们借助摄像头和传感器看到的周围环境,与车载3D地图进行比对来实现的。安全是头等大事:如果Google
Photos的面部识别无法正确认出一张照片中的人,那也没什么大不了;但如果Waymo的无人车无法识别行人,就会引发致命事故。
在争相开发无人车的过程中,企业的衡量标准都是他们的累计行驶里程。Waymo今年5月表示,青岛叉车出租价格,他们的汽车已经在公共道路上试驾了300万英里,而特斯拉去年表示,他们已经借助Autopilot系统,通过现有的车主收集了1000多万英里的驾驶数据。
然而,青岛叉车塑料托盘,里程越多,就意味着这些公司的后台数据处理人员需要手工从事更多工作。短短几英里的驾驶里程就会产生数十GB的数据,这些数据很快就会变得过于庞大,以至于无法通过车载无线网络进行传输。相反,必须首先保存在硬盘之中,然后再传输到到外包中心。
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