chinese腹肌校草洗澡小说_中文无码天天av天天爽_飘雪影院免费版在线观看视频_成全视频高清免费观看在线播放_大地资源中文在线观看官网第二页_军人各种做高h尿在里面_亂伦丰满人妻av怡红院_欧美中字狠狠第一页_小收影院 成人a片产无码免费视频奶头

通向自動(dòng)駕駛之路的五大障礙

share

  人工智能盡人皆知。但是在汽車行業(yè),即使是今天,很多所謂的人工智能產(chǎn)品和服務(wù)事實(shí)上依賴于啟用那些功能的高級(jí)分析(從傳統(tǒng)算法發(fā)展而來(lái)),比如預(yù)測(cè)性維修?! ?950 年,AI 理論就已經(jīng)出現(xiàn)。但是,直到最近幾十年,伴隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,AI 才獲得廣泛使用。這同樣也得益于不斷改進(jìn)的算法和訓(xùn)練方式、更強(qiáng)大的計(jì)算能力和云端海量數(shù)據(jù)的獲得。盡管有了這些發(fā)展,汽車行業(yè)依舊處于 AI 參與的早期。頂尖的 AI 使用范圍依舊很狹窄――它們只在特定任務(wù)中的表現(xiàn)優(yōu)于人類。AI 技術(shù)的水平和實(shí)質(zhì)變化幅度較大,比如「狹義人工智能」包括傳統(tǒng)的導(dǎo)航系統(tǒng)和能夠每秒處理 10 億字節(jié)數(shù)據(jù)的自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù),是當(dāng)前的導(dǎo)航系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)的 100 萬(wàn)倍。人工智能在更多的情況中趕上人類的能力依舊需要很多年。   在所有關(guān)于「AI 能夠做到什么」的討論中,這個(gè)問(wèn)題依舊存在:AI 是炒作,還是公司必須掌握的一項(xiàng)重要技術(shù)?AI 的下一個(gè)發(fā)展可能帶來(lái)巨大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),對(duì)汽車行業(yè)來(lái)說(shuō)尤其如此。為了了解這方面的狀況,麥肯錫調(diào)查了中國(guó)、德國(guó)和美國(guó)的 3000 名消費(fèi)者;訪問(wèn)了汽車行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者,包括汽車行業(yè)從業(yè)者、技術(shù)人員和學(xué)界人員;分析了創(chuàng)業(yè)公司、投資和專利。這些幫助我們形成市場(chǎng)角度(非理論角度)的汽車行業(yè)圖景。   本文中,我們聚焦提升或創(chuàng)造汽車行業(yè)新使用的 AI 系統(tǒng)(運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù))。汽車行業(yè)公司必須搞定以下汽車行業(yè)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和業(yè)務(wù)問(wèn)題: 機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)汽車行業(yè)的重要性如何? 消費(fèi)者接受汽車行業(yè)運(yùn)用 AI 的做法嗎? 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在該行業(yè)的關(guān)鍵使用是什么? 利用該技術(shù)獲得利潤(rùn)必須搞定哪些挑戰(zhàn)? 汽車行業(yè)公司應(yīng)該采取哪些戰(zhàn)略舉措來(lái)做準(zhǔn)備? 除卻炒作,機(jī)器學(xué)習(xí)也可以帶來(lái)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)   機(jī)器學(xué)習(xí)使人工智能成為可能。借助其實(shí)際可用的定義,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的三個(gè)關(guān)鍵方面發(fā)揮作用: 在高度復(fù)雜的環(huán)境中運(yùn)作(通過(guò)描述所需的數(shù)據(jù)量進(jìn)行評(píng)估) 搞定直接編程無(wú)法勝任的大量可能性情景 無(wú)需明確指導(dǎo)即可自我提升,通過(guò)非結(jié)構(gòu)方式從未知的情景數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)   對(duì)于汽車中的人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí)必不可少;它將是未來(lái)幾十年巨大競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的技術(shù)基礎(chǔ)與來(lái)源。例如,自動(dòng)駕駛需要機(jī)器學(xué)習(xí),至少在圖像識(shí)別上是這樣,這是人類編程無(wú)法比擬的。機(jī)器達(dá)到人類水準(zhǔn)的圖像識(shí)別能力只需運(yùn)用一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)花費(fèi)兩到四周的時(shí)間完成帶有數(shù)千萬(wàn)參數(shù)的系統(tǒng)訓(xùn)練――這一任務(wù)如果由一個(gè)人手工完成,則需要 1000 到 3000 年。 消費(fèi)者對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)使用的接受度超出預(yù)期   一項(xiàng)清晰的研究發(fā)現(xiàn)很好地預(yù)示了人工智能的發(fā)展:消費(fèi)者希望人工智能更強(qiáng)大,帶來(lái)更多改變(圖表 1)。   尤其出乎意料的是,大部分消費(fèi)者希望人工智能改善其生活方式――只有 25% 的人認(rèn)為這有風(fēng)險(xiǎn)。消費(fèi)者之所以如此接受是由于人工智能使用所帶來(lái)的舒適度與方便性。例如,75% 的消費(fèi)者對(duì)會(huì)做家務(wù)的人工智能機(jī)器人很感興趣。 圖 1:大部分消費(fèi)者把人工智能看作為汽車帶來(lái)更多方便的工具。   消費(fèi)者對(duì)人工智能的興趣和接受也擴(kuò)展到了汽車領(lǐng)域。我們進(jìn)行了自動(dòng)駕駛舒適度的調(diào)查,47% 的人認(rèn)為如果運(yùn)用全自動(dòng)駕駛汽車感覺會(huì)不錯(cuò);在中國(guó)消費(fèi)者、年輕人以及市區(qū)居民中更是如此。   因此,消費(fèi)者很愿意為自動(dòng)駕駛買單。其中 46% 感興趣的消費(fèi)者愿意為自己選擇一輛帶有自動(dòng)駕駛功能的汽車,并愿意為此支付超過(guò) 4000 美元。并且自動(dòng)駕駛功能是如此重要,以至于 65% 的消費(fèi)者愿意更換 OEM 廠商,選擇更好的自動(dòng)駕駛;而在大城市人群和年輕群體中這一比例更是超過(guò) 90%。期望很高,但也需要有所中和。大體來(lái)講,消費(fèi)者希望全自動(dòng)駕駛汽車能在 5 年內(nèi)普及――這一時(shí)間線相當(dāng)緊張,無(wú)論對(duì)監(jiān)管者還是汽車生產(chǎn)商來(lái)說(shuō)。   機(jī)器學(xué)習(xí)將對(duì)汽車產(chǎn)業(yè)帶來(lái)巨大影響,因?yàn)樗粌H提升了生產(chǎn)效率,還開拓了一片藍(lán)海市場(chǎng)。依據(jù)消費(fèi)者興趣,我們發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)可在汽車行業(yè)的很多領(lǐng)域發(fā)揮作用(圖 2)。它們可劃入三個(gè)不一樣的范疇: 1. 處理優(yōu)化和提升生產(chǎn)效率(通常起源于高級(jí)分析,但由機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)提升)2. 新產(chǎn)品或提升后的產(chǎn)品(主要通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)獲得)3. 利用這些新產(chǎn)品打造全新(垂直)的業(yè)務(wù)和消費(fèi)者運(yùn)用案例 圖 2:公司把機(jī)器學(xué)習(xí)使用到汽車上的方式有很多?;跈C(jī)器學(xué)習(xí)的汽車使用有:過(guò)程優(yōu)化、提升的或新的產(chǎn)品、新業(yè)務(wù)。 汽車廠商要想從人工智能中獲益需要戰(zhàn)勝三個(gè)挑戰(zhàn)   把機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)使用到汽車非常復(fù)雜,需要迭代整個(gè)汽車生態(tài)的架構(gòu)(圖 3),將會(huì)在汽車內(nèi)外有大量的機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng),一些嵌入式系統(tǒng)可對(duì)后端進(jìn)行偶爾通信與更新,一些云端系統(tǒng)可向汽車實(shí)時(shí)推送信息。所有這些都依賴于廣泛的利益相關(guān)者(包括第三方)與特定的技術(shù)限制原因,并受到當(dāng)?shù)厍闆r和監(jiān)管的影響。 圖 3:汽車生態(tài)系統(tǒng)中的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)將會(huì)接入到多個(gè)交互平臺(tái),共享數(shù)據(jù)   這里,我們可以看到三種挑戰(zhàn):面臨技術(shù)挑戰(zhàn),尤其是汽車嵌入式技術(shù)方面;符合監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn);制定合適的商業(yè)模型。   技術(shù)。汽車行業(yè)的許多機(jī)器學(xué)習(xí)的底層技術(shù)和方式理論上都是可用的。但是,有意義的突破依舊需要該技術(shù)的實(shí)現(xiàn)和嵌入。拿自動(dòng)駕駛和車內(nèi)體驗(yàn)來(lái)說(shuō),這些系統(tǒng)依賴于海量數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)太多以致于無(wú)法所有傳輸),輸出和時(shí)序質(zhì)量非常關(guān)鍵且影響安全性。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠在后端環(huán)境(存在足夠的計(jì)算能力和合適的硬件)中運(yùn)行,嵌入該技術(shù)需要硬件的技術(shù)發(fā)展和連接搞定方案。   汽車行業(yè)大約有 500 家公司運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建專門技術(shù)以宣告其在價(jià)值鏈中的位置(圖 4)。2010 年以來(lái),這些公司已知的總投資額高達(dá) 520 億美元(圖 5),比同期所有共享汽車和智能叫車創(chuàng)業(yè)公司的投資總額多出 320 億。幾乎所有的投資(97%)來(lái)自非汽車行業(yè),如私募基金和技術(shù)公司。這些錢大部分流向開發(fā)自動(dòng)駕駛和車載娛樂(lè)的完整搞定方案提供商。這些投資的時(shí)間點(diǎn)表明競(jìng)賽在加速:2014 到 2017 年的投資額是 2010 到 2013 年投資額的四倍。 圖 4:非自動(dòng)廠商正在投資機(jī)器學(xué)習(xí),瞄準(zhǔn)自動(dòng)駕駛與車內(nèi)體驗(yàn) 圖 5:從 2010 年以來(lái),汽車行業(yè)人工智能技術(shù)共獲得 511 億美元的投資。   法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)。「汽車等級(jí)」要求更高的安全標(biāo)準(zhǔn)和比當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)用案例更高的準(zhǔn)確率。我們期待機(jī)器學(xué)習(xí)可用于特定任務(wù)中,但是,需要考慮傳統(tǒng)規(guī)劃的護(hù)欄,以保證汽車等級(jí)的安全性和質(zhì)量。一般來(lái)說(shuō),汽車行業(yè)中,法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)可能估計(jì)規(guī)模和不一樣系統(tǒng)的融合(例如,OEM 和交通管理系統(tǒng))。該領(lǐng)域的公司可能需要早點(diǎn)制定技術(shù)開發(fā)和使用開發(fā)的過(guò)程標(biāo)準(zhǔn),正如一些公司在防抱死制動(dòng)系統(tǒng)開發(fā)時(shí)所做的那樣。   法規(guī)和環(huán)境,比如基礎(chǔ)設(shè)施,在不一樣地區(qū)和城市各有不一樣。自動(dòng)駕駛很有可能逐個(gè)城市地慢慢鋪開版圖。此外,很多元素如界面和數(shù)據(jù)類型的標(biāo)準(zhǔn)在不一樣利益相關(guān)者那里也不相同。這些條件需要更高程度的適應(yīng)性。   商業(yè)模型。新的商業(yè)模型的出現(xiàn)對(duì) OEM 廠商帶來(lái)了挑戰(zhàn)。很多新商業(yè)模型可能使傳統(tǒng) OEM 的業(yè)務(wù)向 B2B 的方向轉(zhuǎn)變(比如,銷售業(yè)務(wù)或汽車服務(wù)向城市進(jìn)步),這一項(xiàng)就對(duì)利潤(rùn)帶來(lái)了額外的壓力。另一方面,新服務(wù)的出現(xiàn)要求汽車變得更加以軟件為中心,最終可能會(huì)更像智能手機(jī),最新更新成為必備。 把機(jī)器學(xué)習(xí)用在路上需要智取   人工智能可能成為競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要來(lái)源,且在汽車領(lǐng)域有大量機(jī)會(huì)。但在發(fā)展中,還面臨眾多挑戰(zhàn)。盡管如此,汽車 OEM 廠商從人工智能研究中獲利有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì),特別是因?yàn)榍度胧娇刂泣c(diǎn)。此外,大量消費(fèi)者希望汽車制造商而不是技術(shù)公司引領(lǐng)自動(dòng)駕駛功能的開發(fā),更快地把自動(dòng)駕駛帶入市場(chǎng),特別是在中國(guó)(圖 6)。   消費(fèi)者認(rèn)為汽車制造商在開發(fā)自動(dòng)駕駛功能上是領(lǐng)導(dǎo)者,且期望他們把自動(dòng)駕駛帶入市場(chǎng)利用這些優(yōu)勢(shì),OEM 能夠采取 5 步行動(dòng)發(fā)揮其優(yōu)勢(shì): 1. 專注于核心使用領(lǐng)域。決定開發(fā)汽車機(jī)器學(xué)習(xí)使用各個(gè)領(lǐng)域的合適度上,OEM 應(yīng)該考慮以下幾個(gè)方面: 利潤(rùn)池:終端用戶最相關(guān)、最需要什么,且其利潤(rùn)池有多大? 競(jìng)爭(zhēng)場(chǎng)景:有多少公司?又在此領(lǐng)域扮演什么角色?相比其他公司,自己有什么優(yōu)勢(shì)? 市場(chǎng)定位:與其他人相比,我們定位是什么(例如,是否是第一梯隊(duì)?掌握最新技術(shù)?)從戰(zhàn)略角度來(lái)看,我們要提供什么? 控制點(diǎn)邏輯:我們天然掌握哪個(gè)控制點(diǎn)? 2. 利用數(shù)據(jù)廣泛度。為了創(chuàng)造新的商業(yè)模型,公司需要通過(guò)改進(jìn)收集消費(fèi)者的數(shù)據(jù)更好地了解消費(fèi)者,這對(duì)自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)的開發(fā)同樣非常必要。此外,創(chuàng)造使用(例如交通指導(dǎo))非常依賴收集的數(shù)據(jù),需要 OEM 之間有共同的開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享。 3. 駕駛標(biāo)準(zhǔn)。聯(lián)合其他汽車廠商、政府,積極建立新標(biāo)準(zhǔn)。 4. 提升科技與商業(yè)的聯(lián)系。商業(yè)模型經(jīng)常需要內(nèi)部無(wú)法達(dá)到的能力。對(duì)于長(zhǎng)期分化來(lái)源的領(lǐng)域,需要選擇合適的合作伙伴獲得所需的技術(shù)或消費(fèi)者。對(duì)于短期價(jià)值的領(lǐng)域,則選擇或建立供應(yīng)商。 5. 商業(yè)模型對(duì)沖。新的商業(yè)模型可能會(huì)過(guò)剩?;谀阆胍獏⑴c的程度,建立商業(yè)案例并從可用的商業(yè)模型中進(jìn)行選擇。且最好盡早嘗試不一樣的商業(yè)模型,邊學(xué)邊做,做好在某些領(lǐng)域失敗的準(zhǔn)備。

Q:文檔可能有哪些核心內(nèi)容?
A:沒(méi)有文檔內(nèi)容,無(wú)法確定核心內(nèi)容。
Q:文檔可能會(huì)涉及哪些方面的 FAQ?
A:沒(méi)有文檔內(nèi)容,無(wú)法生成 FAQ。

share