用于部署汽车AI项目的全面自动化数据流程

如何创建、优化和扩展汽车 AI 的数据流程

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。

汽车领域的AI应用场景趋势

自动驾驶的研发

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:

自动驾驶

汽车自动化级别分为五个等级,从第 0 级(驾驶员完全控制车辆)到第 5 级(车辆完全自主,无需驾驶员控制)。目前道路上最常见的是 0 级汽车,但据预测,预计会发生变化。到 2024 年,具有一定自动化级别的汽车将占总产量的一半以上,其中 1 级至 3 级增长最为显著。但是,我们与 5 级全自动汽车的商业生产还有一段距离。

车内监控和辅助

驾驶中最危险的因素仍然是驾驶员(超过 90% 的碰撞事故均由驾驶员的错误引起)。驾驶员注意力不集中是造成事故的重要原因,这就是为什么车内监控被视为提高安全性的重要一步。驾驶员监控系统 (DMS) 可以检测到驾驶舱内的情况,并根据需要对环境进行调整。例如,监控系统可以检测到驾驶员是否在注视道路;车内中有多少乘客,他们的身高和体重,并相应调整安全气囊的尺寸;必要时实施制动;在乘客没有系安全带时发出信号。

除安全性外,车内辅助功能还为驾驶员和乘客提供更多增强的体验。它可以根据个人喜好调节车内环境(例如自动调节座椅位置和空调控制)。随着汽车自动化级别的提高,人们也期望看到这些系统的改进。

车载娱乐系统

驾驶不仅与安全有关,而且与整车体验有关。到 2026 年,车载娱乐系统的市场规模预计将超过 200 亿美元。信息娱乐系统中包括的高级功能不仅提供娱乐,还提供信息和通信服务。语音命令和手势交互正在迅速取代手动键盘,成为与车辆交互的新方式。

云智能和集体智能

自动驾驶无需受限于汽车的车载功能。借助云技术,我们可以汇总来自多辆车的基本信息,例如路况和交通。汽车可以有效地相互“交流”即将作出的操作,从而降低发生碰撞的可能性。

基于人工智能的生产自动化

在汽车生产中,AI 可以比人类质检员更快、更准确地检测缺陷,有助于实现生产流程自动化并改善质量控制。AI 还可以扩大模拟环境中的汽车安全性实验。

汽车 AI 数据流程是什么样的?

构建全面的数据流程对于在汽车领域取得长期成功至关重要。用于汽车 AI 的数据流程通常应包括以下五个步骤:

  1. 数据采集
    在汽车内现场收集同步传感器数据,并将其移植到中央处理器 (CPU)。所收集的传感器数据可以来自摄像头(检测交通标线和指示牌的纹理和颜色)、LIDAR(检测行人、汽车和其他结构的形状)和 RADAR(检测物体的位置和速度)。汽车制造商可以选择构建自己的平台,也可以购买第三方供应商的专用数据收集平台。
  2. 数据标注
    理想情况下,可利用由不同个体组成的众包人员标注传感器数据,以匹配模型的输入和输出。图像数据中的相关特征(如指示牌、行人、道路和其他对象)被加上标签。标注数据应分为训练数据集、验证数据集和测试数据集,并共同用于提高模型的准确性。
  3. 模型训练
    将标注训练数据输入到算法中,并对照输入验证输出。对于每种传感器类型,均有专门的模型架构协同工作。
  4. 模型测试
    使用 A/B 测试法,对照冠军模型(性能最佳的模型)来测试竞争者模型。如果竞争者模型的表现优于冠军模型,则竞争者模型成为新的冠军模型。这个阶段也是真实环境中的车辆内部测试。
  5. 模型部署
    完成测试后,即可安装压缩模型。必须选择一个目标硬件平台,例如 Coral System-on-Module。部署后,通过重新培训和测试继续改进模型。

如何优化数据流程

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。

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