如何解决自动驾驶汽车行业的面临的难题呢？

Question

如何解决自动驾驶汽车行业的面临的难题呢？

Answer 1

目前汽车自动驾驶领域遇到的最大问题应该是标注数据集的质量无法满足AI技术商业化落地的需求。

要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，背后就需要有海量的真实道路数据做支撑。

数据标注存在的意义是让机器理解并认识世界。在汽车自动驾驶领域，数据标注处理的标注场景通常包括换道超车、通过路口、无红绿灯控制的无保护左转、右转，以及一些复杂的长尾场景诸如闯红灯车辆、横穿马路的行人、路边违章停靠的车辆等等。

作为自动驾驶技术的基础，标注数据质量的高低直接影响最终模型效果的好坏。海量且高质量、精细化的数据可以在很大程度上提升汽车自动驾驶的安全性与实用性，助推自动驾驶落地化进程。

Answer 2

自动驾驶技术听起来很酷炫，不过对于很多车企来说却很难实现，本人在altran亚创任技术开发，也算略知一二吧，我就来谈一下自动驾驶汽车行业目前存在着以下的难点：
1、数据量指数级增长
我们日常生活中普通的汽车通常只有二十多种接收数据的传感器，主要为了检测汽车自身的运转功能。然而自动驾驶汽车还需要实时检测周边交通环境、交换高清地图数据乃至天气的情况、汽车内外的人的情况等各种实时数据，是普通汽车的三千倍。
2、数据的挖掘和分析
大量的数据，带来的不仅是存储和传输上的困难，更是对电脑运算能力的考研。在自动驾驶汽车研发测试和使用的过程中都需要对数据实时挖掘和分析，为汽车自动驾驶运转提供判断依据。
3、数据的管理和传感器演变
自动驾驶汽车每天产生的海量数据自然无法像现在一样保存在车身中，而是利用网络通讯传输到云端保存，而对于数据传输与管理过程中的安全及隐私保护也都是生产商们需要解决的问题。同时，随着科技的不断发展，拥有新功能的传感器也在不断出现，数据传输方式和种类也在不断变化增多，这些都是自动驾驶汽车研发的困境。