用于车载体验的汽车数据服务

汽车

使用训练数据来加速开发用于无人驾驶汽车的机器学习模型、通过精准的实地测试来改进语音交互、车载导航等系统、以提高用户体验

随着无人驾驶汽车和车联网的兴起、汽车行业正迎来一波巨大的商机。

这种不断加强的趋势不仅源于行业引入新技术的动力、还源于消费者不断演变的期望。随着消费者越来越多地使用手机上或家中的语音助手、人们也越来越强烈地期望在汽车中也得到类似的体验。

对于汽车制造商来说、这是一个脱颖而出的好机会。凭借合适的技术和训练数据、汽车制造商可以让消费者不仅仅是在驾驶汽车、而是在一系列舒适的体验中平顺地从A地移动到B地。

自动驾驶汽车

作为一种非常复杂的机器、自动驾驶汽车所表现出来的人工智能是由机器学习驱动的。在汽车向前行驶时、它会处理大量的视觉数据、就像驾驶员透过挡风玻璃查看路况一样。汽车需要给大量的图片数据赋予含义、例如标识树木或行人、然后将反馈给它的人工智能系统对信息进行判断和处理。
语音交互

传统仪表板、以及最近发展的移动设备、占据了驾驶员的双手和眼睛、让驾驶员无法集中精力开车、语音设备则不会这样。联网汽车需要访问大量的语音数据以训练语音交互平台、从而为全球消费者提供最佳的驾驶体验。
行为预测

语音识别技术和可追踪驾驶员情绪的摄像头是人机交互系统的下一个重要步骤。这些技术使得使汽车能够识别说话者的情绪和所说的内容、从而判断驾驶员何时有负面情绪、并据此做出反应。