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。
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：
