人工智能在汽车业应用的五项挑战

在汽车行业扩展人工智能应用时需要注意的问题

随着更多企业投资于汽车人工智能 (AI) 解决方案,我们也愈加接近大规模部署 5 级全自动驾驶汽车。汽车行业的组织如果希望加入这场 AI 带来的颠覆性变革,就应该已提前考虑如何成功和大规模地将人工智能部署到其汽车应用中。他们首先应该了解几项关键挑战并做好应对准备。这样有助于制定保障措施,以便保持领先势头。

人工智能在汽车应用中的挑战

人工智能在汽车业的应用

专注于自动驾驶汽车的组织面对的挑战很是复杂,但做好准备就能游刃有余。在构建和扩展汽车人工智能应用时,需要面对以下五项挑战:

基础

急于启动项目的团队往往会忘记停下来思考项目的基本原理。一旦您准备好聘请数据合作伙伴来扩展您的项目,就可以跳过一些旁支末节,例如如何将数据提供给数据合作伙伴,如何查看数据合作伙伴向您提供的数据,等等。确保您的数据合作伙伴可提供端到端支持,并能够提供他们的专业知识和指导。收到标注数据后,您要如何查看这些数据?您要如何确保这些数据符合您的质量标准?例如,您是否知道需要使用哪个程序来查看标注的激光雷达 (LiDAR) 数据?如果您无法查看这些数据,那么您如何确保它们已正确且充分的标注,以便您的模型能够正确利用数据?好的数据合作伙伴能够在您项目从开始到结束的各阶段提供支持。

复杂程度

就像对基础一样,组织可能也不理解复杂程度对其项目有多大影响。可靠的数据合作伙伴可以用他们的专业知识为组织提供指导和洞察力。例如,实体越大,项目越复杂。精通数据的合作伙伴会帮助识别这种复杂性如何导致更长的时间和更高的成本,并找到有助于实现您的总体业务目标的解决方案,这一点对于考虑图像和视频因素尤为重要。

本地化

本地化在汽车行业中尤为重要。由于汽车公司需要针对多个市场设计用于汽车应用的人工智能,因此,必须考虑不同的语言,文化和人口统计等特征,以正确地定制消费者体验。本地化项目非常适合交给数据合作伙伴,他们能够利用熟练的语言专家团队来开发风格指南和语音角色(适合正式场合的,聊天的,等等)等内容,并对多种语言进行优化。

安全性

汽车行业的大量数据集合包含敏感数据,需要采取额外的安全措施进行处理。合适的数据合作伙伴将提供各安全选项,甚至在最基本的层面上均具备严格的安全标准,以确保正确处理您的数据。寻找可提供以下服务的数据合作伙伴:安全的数据访问(对于 PII 和 PHI 至关重要),自信的众包人员和现场服务选项,私有云部署,本地部署和基于安全声明标记语言 (SAML) 的单点登录等。

安全的数据访问可确保满足那些需要处理个人可识别信息 (PII) 和受保护健康信息 (PHI) 的客户的安全要求,以及其他复杂的合规需求。

安全的众包人员和安全的现场服务选项使标注者通过受控和受监控物理位置的渠道拥有/运营的计算机访问任务。

私有云部署可以托管在您的特定云环境中,或由您的数据合作伙伴托管和管理。

内部部署是指部署到您的特定网络,无论是气隙网络还是非气隙网络。

基于 SAML 的单点登录 (SSO) 使平台的成员通过您选择的身份提供商 (IDP) 访问平台。

能够提供上述选项的数据合作伙伴将有可能满足汽车行业所需的高安全标准,这是构建具有强大数据基础的 AI 解决方案的重要组成部分。

再训练

根据咨询公司麦肯锡 (McKinsey) 的数据,正式上线的 AI 产品中有三分之一需要每月更新才能适应不断变化的情况,例如模型偏差或用例转换。许多企业跳过这一关键步骤或者将其完全置之脑后。然而,要大规模部署您的 AI 项目并使项目成果的持续时间足以实现理想的投资回报率,需要通过缩短再训练的间隔来不断降低失败的风险。再训练使您能够进行模型迭代,使模型更准确有效,而再训练的最佳方式是利用数据合作伙伴,他们可以使用人工标注者分析低置信度的预测,重新标注数据并为您提供帮助。

展望未来

汽车行业具有推出世界级AI 的广阔前景——无论您致力于制造智能汽车、发展客户购买流程还是增强车内体验。显而易见的是,只有具备充分可操作性的模型才会在部署后带来商业价值,而要避免不太乐观的结果,最好提前解决预期数据和 AI 挑战并确定用例,而这一切都可以通过可靠的训练数据(和适当的数据合作伙伴)来实现。

AI 推动的汽车革命正在逐步展开,我们希望越来越多的组织利用大量的可靠训练数据将其 AI 项目带入真实世界。

世界级 AI 必须能够为每个市场的每个人服务。关注最新的本地化、数据安全以及消除数据偏见至关重要,这样 AI 才能平等地识别每个事物和每个人。接受这一概念并投资于可靠数据合作伙伴的企业,将有可能在这场持续的完全自动化竞争中脱颖而出。澳鹏能够应对这一挑战。进一步了解我们如何为汽车行业的企业提供帮助。

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