如何为汽车AI创建，优化和缩放数据管道
当你想到人工智能（AI）时汽车行业在美国，人们马上就会想到未来充满自动驾驶汽车的道路。虽然这还不是我们的现实，但在汽车行业，人工智能已经取得了许多进步，提高了安全性车内体验．随着汽车行业的参与者看到了这一成功，他们也开始在争夺大众市场的竞赛中转向人工智能无人驾驶汽车．
致力于追求AI的公司应在为其战略的一部分创建汽车AI的自动化数据管道时，应设定视力。虽然机器学习管道有许多涉及的复杂性，但是设置一个UP可实现更快的部署和更高效，测试良好的模型。对于公司而言，这意味着获得竞争优势和快速发展的市场中快速扩展的能力。
汽车AI用例的趋势
自动驾驶汽车只是关注的一种AI在汽车行业，许多其他发展都在安全和效率。这些是最新的趋势：
自主驾驶
自动化汽车的级别分为五类，从驾驶员完全控制汽车的第0级到完全自动驾驶、无需驾驶员控制的第5级。0级的车现在在公路上最常见，但是预测期待变化。到2024年，带有一些自动化级别的汽车将代表所有生产车辆的一半以上，具有1至3级，看到最显着的增长。然而，我们仍然远远超过了商业生产中的完全自主，5级汽车。
内部监控和援助
驾驶中最危险的仍然是驾驶员(超过90%的事故是由驾驶员的错误造成的)。司机注意力不集中是导致事故的一个重要原因，这就是为什么车内监控被吹捧为安全方面的重要一步。驾驶员监控系统(DMS)可以检测到机舱内发生的情况，并根据需要对环境做出调整。例如，它们检测司机是否在看路，车里有多少乘客，乘客的大小和重量;可根据需要调整安全气囊大小;如果有需要就刹车，如果乘客没有系安全带就发出信号。
除了安全外，机舱内的帮助为司机和乘客提供了更强的体验。它可以根据个人喜好调整座舱(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，预计这些系统也会得到改善。
车内娱乐
驾驶不仅仅是安全，也是关于整体经验。汽车内娱乐市场被预计值得到2026年超过200亿美元．信息娱乐系统不仅具有娱乐功能，还具有信息通信功能。语音指令和基于手势的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
汽车的车载功能不一定会限制自动驾驶。有了云技术，我们就可以聚合多辆车的基本信息，比如路况和交通状况。汽车可以有效地“沟通”彼此即将做出的决定，以减少碰撞的机会。
基于AI的制造自动化
人工智能在汽车制造中帮助实现了制造过程的自动化，并通过比人类更快、更精确地发现缺陷来改善质量控制。人工智能还可能在模拟环境中增强汽车安全实验。
汽车AI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空间的长期成功至关重要。通常，汽车AI的数据管道应包括以下五个步骤：
- 数据采集
同步传感器数据在车内原位采集，并移植到中央处理单元(CPU)。传感器数据可以从摄像机中收集，用于检测交通标记和标志的纹理和颜色;激光雷达，可以探测行人、汽车和其他结构的形状;以及用于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要么建立自己的平台，要么购买专业数据收集平台从第三方供应商。 - 数据注释
理想地利用多种不同的人群，传感器数据被注释以匹配模型输入和输出。标记有迹象，行人，道路和图像数据中的其他对象等相关功能。注释数据应分为训练集，验证集和测试集，因为这些集体用于提高模型精度。 - 模型训练
算法送入带注释的训练数据bob体育手机下载，并且输出验证对输入。对于每个传感器类型，专用模型架构正在一起工作。 - 模型试验
使用A / B测试方法对冠军模型（执行最佳的模型）测试竞争者模型。如果竞争者模型优于冠军模型，竞争者将成为冠军。此阶段也是在现实环境中发生测试的位置。 - 模型部署
测试后，压缩模型已准备好安装。必须选择目标硬件平台，例如珊瑚系统上模块。部署后，继续通过再培训和测试来改进模型。
如何优化数据管道
有一个数据管道到位后，下一步是优化它以实现更快的部署和高度可扩展性。最大化汽车AI的数据流水线的一种方法是通过与API集成，打算通过自动化信道中的数据移动来提高吞吐量。您实现的自动化越多，您将能够更快地建立生产就绪模型。另一种优化方法是将主动学习技术应用于您的模型。您将希望优先考虑数据以基于模型令人困惑和产生低信心或错误预测的位置来诠释。
当您创建管道时，请务必避免常见的陷阱。数据漂移是导致陈旧，越来越无效模型的现象。使用主动学习来培训并定期在生产中定期调整您的模型将有助于减轻这种效果。同样重要的是，总是有可扩展性;例如，在缩放到不同的市场时，请记住您可能需要在新地理或气候数据上培训您的模型。
建立完全优化的自动化数据管道将增加您的型号的可伸缩性，使您能够实现放置自信并更快地上市。作为竞争汽车AI.在空间密集的情况下，那些精心规划和执行其人工智能战略和流程的组织将脱颖而出。
