知识块 #24B8UM
高等级自动驾驶的里程数据与用例验证的关系
Robin  |  2022-05-28

自动驾驶的 AI 需要大量的里程数据积累这是常识。

图森未来(TuSimple)的一张图展示了里程数据积累和用例验证的关系。

当用例比较简单时,相对少量的里程数据即达到所需要的的机器学习数据。随着用例难度的提升,所需要的数据呈指数级增长。

有些类似某个小孩学习,分数考及格还是很容易的,80-90 分要多付出一些努力。而如希望达到 99~100 分则需要非常之多的努力。

数据来源 TuSimple HSBC
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延伸阅读
自动驾驶 JD Power

附图是 JD Power 针对中国和美国消费者对自动驾驶技术的兴趣调研。

中国消费者普遍对自动驾驶更有兴趣一些,只有很少的人认为自动驾驶没有价值。而美国消费者中,有 20% 多的调研对象认为自动驾驶没有啥优点。

Gen AI Menlo Ventures

Menlo Ventures 在 2024 年底的企业应用调研中,生产式 AI 细分赛道上看,代码生成以 51% 的使用率大幅领先其他方向。

用于企业运营的聊天机器人(support chatbots)的使用率以 31% 的比例位居第二。非常多企业有意愿在诸如客服中引入更有会话能力的聊天机器人。

企业搜索检索、数据提取与转换、会议自动摘要位居第三到五名。

IoT Analysys Mason

物联网(IoT)的应用历史由来已久。如果我们把时间往前提得足够久,那个时候所有的 IoT 应用都是侧重于简单的连接和控制功能,采集到的数据通常也保存在企业内部的某台服务器上。

随着大数据分析和云计算的兴起,越来越多企业需要实时数据分析型 IoT,并且整个应用是托管在云端的主机之上的。

Vodafone 和 Analysys Mason 针对全球多个行业的 IoT 应用开发者调研表明:(1) 58% 的应用已经将 IoT 数据与分析平台在一起使用;(2) 59% 的 IoT 数据存储在云端。

而着眼未来,几乎所有的调研对象都认为 90% 的 IoT 数据会和大数据分析在一起,并且存储于云端。

这个调研结论意味着:纯 IoT 网关等系列服务商,可能面临一种不对称的竞争态势,即公有云巨头会拿走大部分基础设施类的合同。