在驾车行业扩展人工智能使用时需要需要的问题
随着更多使用投资投资汽车人工智能（ai）解决方案，我们也愈加接近大规模部署5级全自动驾驶车。驾车行业的组织如果希望汽汽这场场场带变革，就应该已提前如何如何成功和大厦地口人工智能部署到其车使用中。他们首先应该了解几项挑战并好装备。这样有助于制定措施，以便保持领先势头。
人工智能在车辆上的挑战
专业自动驾驶驾车的组织面对挑战很挑战ー复杂，但但好包箱。在构建和扩展租车人工智能使用时，需要面对面对下五项：
基调
急于启动词的团队往往会停停停思考项目的基本管理。一流守备好象数码合作组合于来看扩展您，就可以跳过旁，例如例如如何数据提供提供数码合作伙伴，如何如何数据合作伙伴您提供的数码，等等。确保您的数码合作伙伴端到端支持，并能够提供他们的专业的查询。收到标注数码后，您要如何查看这些数码？如何确保这些数码综合征您的体重标准？例如，您否知道需要使使使使查看使标注激雷雷（lidar）数码，如果您无查看这些数码，那么您如何确保已正数，那么您如何它们已正式，那么
复杂程序
就像对基础一道，组织可能也不理解复杂度对其项目项目有多大影响。可以使用的的数码合作。例如，血体越大，项目越复杂。精通数字的合作会帮助识别这种复杂性如何导致长长的时间和高度的成本，并找到有象实现您的繁体业主务解决解决案，这一件事，案案，这一个解决考虑图库为重要。
本地化
本地化在汽车行业中间为重要。由于跑车公司需要需要针对多个市场智能于于跑车的人工智能，因此，必须考虑不成的语言，文明和人民统计等特点，以正式地定制消费者体。本地化学项目结合交给数学合作，他们能够利用熟练的语言专家团队来开发风格南南和语音角色（结合正式混合的，春天的，等等）等，并更多种语言进优化。
安全
汽车行业的大量数据综合包含包含数码，需要采取户外的安全进进措施各提供各各各各选项选项，甚至在最基本的被上网具体尺格的安全标准，以以正式监理您的数码。寻找可提供提供服务的数学合作：安全的数码访问（对于pii和phi相关重要），自信的众包人们和现场服务选项，私咪云部署，本地部署和基础安防声标记（saml）的单位登录等。
安全的数码访问可确保满足那些需要需要定理员可致以象限（PII）和受保护函数（PHI）的客户的安全性（PHI）的安全性要求，以及其他复杂的合适。
安全的众包人员和安全的现场现场服务使标注者通过受控和受监控物理含有/兼营的计算任务访问。
私拥有云部署可托管在您的特价云环境中，或由您的数码合作。
内部部署是指部署到您您的特价网站，无论的是气隙网站是非气隙网站。
基调SAML的单点（SSO）使平台的成型通信（IDP）访问平等。
能够提供上述选项的数码合作伙伴有可怕的车辆行业所需的高安标准，这是构建具有毛大大数基因的ai and方便的重要成分数。
再训练
根据咨询公司麦肯锡（麦肯锡）的数码，正式上线的almo产品中有三分之路每月更新才能适应不锈钢的情况，例如例如偏差或例转换。详细资产跳过这这步骤或者其完全置之脑后。然而，要大规模部署您的a并使项目成成都的时空足以足以理念的投资回的报告，需要通话缩短再训练的间隙不断降低失败的风险。再训练使您能够进行模型代，使模型更准确有条，而再训练的最佳方向是利用数量合作，他们可口使用人工标注者标注者低置低置度帮助帮助帮助。
展望展望.
汽车行业有了推出世界级艾的广阔前景 - 无论无论致力于制造汽跑车，发表客户购物流程还车辆〖lesste〗。而且没有具体玩具。这些是，没有具体玩具。可以制作性的，所在地会在部署后来商业
Ai驾驶的驾车革命正在逐步展开，我们希望尚望多的组织利用大量的可以的可以靠训练其ai项目带入真实世界。
世界级ai必须能够为每每市场的每个人服务。关键词新的本地化，数码安全以及消除数码偏见相关重要，这样ai才能平地地识别每个事事个个个个投资于可以数码合作潜行的企业，将有可能在这场持续的完全自动化竞争中脱颖而脱颖而。进一觉到我们如何汽车行业的实业提供提供。
