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，未来的巷道充满自动驾驶汽车可能会立即想到。虽然这不是我们的现实，但汽车行业的众多AI进步，具有增强的安全性以及车内体验。随着汽车行业的球员认为这一成功，他们也是全面转向竞争的大众市场上的AI自动车辆。
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
自动驾驶汽车只是一种焦点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：
自动驾驶
自动化汽车中的水平分为五类，从0级开始，其中驾驶员完全控制车辆到5级，车辆完全自主，并且不需要驾驶员控制。在0级的汽车现在最常见，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
关于驾驶的最危险的事情仍然是驾驶员（超过90％的崩溃是由驾驶员错误引起的）。司机不关注的是事故的重要原因，这就是为什么乘坐室内监测作为安全的重要阶梯。驾驶员监控系统（DMS）可以检测机舱内发生的情况，并根据需要进行对环境的调整。例如，他们检测驾驶员是否正在看路，汽车中有多少乘客，尺寸和重量;可以相应地调节安全气囊尺寸;如果需要，刹车，如果乘客没有戴安全带，则发出信号。
除了安全外，机舱援助还为驾驶员和乘客提供更具增强的体验。它可以调整机舱以适应个人的偏好（例如，通过自动调节座椅位置和气候控制）。随着汽车培养自动化水平，期望看到这些系统也有所提高。
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2026年以上超过20亿美元。信息娱乐系统包括高级功能，不仅提供娱乐，还提供信息和通信服务。语音命令和基于手势的交互是快速替换手动键盘与车辆交互。
内云和集体智力
汽车的车载能力不需要限制自动驾驶。通过云技术，我们可以在道路状况和交通等基本因素上汇总来自多辆车的信息。汽车可以在即将到来的决定上彼此有效地“沟通”，以减少碰撞机会。
基于AI的制造自动化
汽车制造中的AI有助于自动化制造过程，并通过比人类对应者更快，更精确地检测缺陷而改善质量控制。AI还可以在模拟环境中增加汽车安全实验。
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辆中收集在车辆中并移植到中央处理单元（CPU）。可以从摄像机收集传感器数据，检测交通标记和符号的纹理和颜色;激光器，检测行人，汽车和其他结构的形状;和雷达，它检测对象位置和速度。汽车制造商可以选择建立他们的平台或购买专业数据收集平台来自第三方供应商。 - 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。 - 模型培训
该算法馈送注释的训练数据，并将输出与输入验证。bob体育手机下载对于每个传感器类型，专用模型架构正在一起工作。 - 模型测试
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。
如何优化数据流水线
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.空间加剧，仔细计划和执行他们的AI战略和流程的组织将进入。
