如何为汽车人工智能创建、优化和扩展数据管道
当你想到人工智能(AI)在汽车工业在美国，人们可能会立即想到未来充满自动驾驶汽车的道路。虽然这还不是现实，但汽车行业有很多人工智能的进步，提高了安全性车内的经验。当汽车行业的参与者看到这一成功时，他们也在全面争夺大众市场的竞赛中转向人工智能无人驾驶汽车。
致力于发展人工智能的公司应该把为汽车人工智能创建自动数据管道作为其战略的一部分。尽管机器学习管道涉及许多复杂性，但设置一个机器学习管道可以使部署更快，并提供更有效、经过良好测试的模型。对公司来说，这意味着获得竞争优势，并在快速发展的市场中迅速扩大规模。
汽车AI用例的趋势
自动驾驶汽车只是人们关注的焦点之一汽车行业的人工智能在安全和效率方面也有许多其他的发展。以下是需要注意的最新趋势:
自主驾驶
自动化汽车等级分为五类，从第0级(驾驶员完全控制车辆)到第5级(车辆完全自动，不需要驾驶员控制)。0级的车现在在公路上是最常见的，但是预测期待改变。到2024年，具有一定自动化水平的汽车将占到所有汽车产量的一半以上，其中1至3级的增长最为显著。然而，我们距离5级全自动汽车投入商业生产还有一段时间。
舱内监控和协助
开车最危险的事情还是司机(超过90%的车祸都是由司机的失误造成的)。驾驶员不注意是导致事故的一个重要原因，这也是车内监控被吹捧为安全进步的重要一步的原因。驾驶员监控系统(DMS)可以检测机舱内发生的情况，并根据需要对环境做出调整。例如，它们可以检测司机是否在看路，车内有多少乘客，他们的体型和重量;可以相应地调整安全气囊的大小;必要时踩刹车，并在乘客没有系安全带时发出信号。
除了安全，机舱内的协助为司机和乘客提供了更好的体验。它可以根据个人喜好调整客舱(例如，通过自动调整座位位置和气候控制)。随着汽车自动化水平的提高，这些系统也将得到改进。
车内娱乐
驾驶不仅关乎安全，也关乎整体体验。预计车内娱乐市场的价值到2026年将超过200亿美元。信息娱乐系统包括高级功能，不仅提供娱乐，而且提供信息和通信服务。语音指令和手势交互正在迅速取代手动键盘，与车辆进行交互。
云计算和集体智慧
汽车的车载功能并不会限制自动驾驶。有了云技术，我们可以从多辆汽车上收集道路状况和交通等关键因素的信息。汽车之间可以有效地“沟通”即将作出的决定，以减少碰撞的机会。
基于人工智能的制造业自动化
汽车制造中的人工智能通过比人类更快、更精确地检测缺陷，帮助实现制造过程的自动化，并提高质量控制。人工智能还可以在模拟环境中增强汽车安全实验。
汽车人工智能的数据管道是什么样的?
建立一个全面的数据管道对于汽车领域的长期成功至关重要。一般来说，汽车AI的数据管道应该包括以下五个步骤:
- 数据收集
同步的传感器数据在车内就地收集，并移植到中央处理器(CPU)。可从摄像头收集传感器数据，用于检测交通标志和标志的纹理和颜色;激光雷达，可以探测行人、汽车和其他建筑物的形状;以及探测物体位置和速度的雷达。汽车制造商可能会选择这样做建立他们的平台或购买一个专门的数据采集平台从第三方供应商。 - 数据注释
理想情况下，可以利用一群不同的人，对传感器数据进行注释，以匹配模型的输入和输出。图像数据中的相关特征(如标识、行人、道路和其他对象)被标记。带注释的数据应该被分割成训练集、验证集和测试集，因为这些集合可以提高模型的准确性。 - 模型训练
该算法输入带注释的训练数据，并根据输入对输出进行验证。bob体育手机下载对于每种传感器类型，都有专门的模型架构协同工作。 - 模型试验
竞争者模型与冠军模型(表现最好的模型)使用A/B测试方法进行测试。如果一个竞争者模型比冠军模型表现更好，那么这个竞争者就会成为冠军。这一阶段也是在现实环境中进行车内测试的阶段。 - 模型部署
测试之后，压缩的模型就可以安装了。必须选择一个目标硬件平台，例如Coral System-on-Module。部署之后，通过再培训和测试继续改进模型。
如何优化数据管道
一旦有了数据管道，下一步就是优化它，以实现更快的部署和更高的可伸缩性。为汽车AI最大化数据管道的一种方法是集成api，打算通过在通道中自动移动数据来增加吞吐量。您实现的自动化程度越高，您就能越快地构建可用于生产的模型。另一种优化方法是将主动学习技术应用到你的模型中。您将希望根据模型出现混淆和产生低可信度或错误预测的地方来对数据进行注释。
在创建管道时，请确保避免常见的陷阱。数据漂移是一种导致陈旧、越来越无效的模型的现象。在生产中使用主动学习来定期重新培训和调整模型将有助于减轻这种影响。同样重要的是，要始终把可伸缩性放在心上;例如，当扩展到不同的市场时，请记住，您可能需要在新的地理或气候数据上训练您的模型。
构建完全优化的、自动化的数据管道将增加模型的可伸缩性，并使您能够部署有信心更快地进入市场。作为竞争对手汽车的人工智能随着空间的加强，仔细规划和执行AI战略和流程的组织将脱颖而出。
