想到汽车行业的人工智能 (AI) 时，脑海中可能会立即浮现未来的道路上遍布自动驾驶汽车的情景。虽然这一切尚未实现，但汽车行业已在 AI 方面取得诸多进步，不仅安全性提高，车内体验也得到改善。看到这一成功的汽车行业参与者们也在借助 AI 抢占全自动驾驶车辆的大众市场。
致力于 AI 技术的企业在制定发展战略时应考虑为汽车 AI 创建自动化数据流程。虽然机器学习流程涉及许多复杂的问题，但创建之后可以实现更快的部署，并获得更高效、经过良好测试的模型。对于企业而言，这意味着在快速发展的市场中获得竞争优势和快速扩展的能力。
创建数据流程后，下一步即对数据流程予以优化，以实现更快的部署和更高的可扩展性。最大限度地扩展汽车 AI 数据流程的一种方法是与 API 集成，这样可以通过渠道中数据的自动移动提高吞吐量。实施的自动化程度越高，构建生产就绪模型的速度就越快。另一种优化方法是将主动学习技术应用于模型。您需要根据模型出现混淆和产生低可信度或错误预测的地方来对要注释的数据进行优先级排序。
创建流程时，要确保避免常见的陷阱。数据偏差会导致模型陈旧和效率日益下降。要规避这种影响，可以利用主动学习技术，在生产中定期重新训练和调整模型。同样重要的是，务必将可扩展性牢记于心。例如，在扩展到不同的市场时，请记住，您可能需要根据新的地理或气候数据训练模型。
构建全面优化的自动化数据流程将提高模型的可扩展性，使您能够自信地部署并更快地推向市场。那些精心规划和执行 AI 战略和流程的组织，将会在汽车 AI 领域不断加剧的竞争中脱颖而出。
汽车行业AI 的发展除了关注自动驾驶这一类别之外，也较多表现在安全性和效率方面。以下是需要注意的最新趋势：
