GE IC600FP910K

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鉴于操作车辆要面对的大量真实世界变量以及针对错误安全要求的相关零容忍度，自动驾驶是可想象的较具挑战性的机器学习用例之一。该应用的成功将直接推动较多要求不高的用例，这就是为什么自动驾驶汽车的发展在许多不同领域(尤其是智慧城市)具有影响的原因。

从自动驾驶汽车的角度来看，关键的机器学习需求涉及训练“感知层”，这意味着使用传感器(无线电、摄像机、激光雷达、惯性测量单元等)来准确“查看”车辆遇到的状况。这是至关重要的，因为采取的任何措施(例如指示车辆进行路径调整)都将取决于准确的感知层视觉。

自动驾驶开发可能会驱动未来用例的原因之一是，训练该重要感知层的机器学习模型和神经网络在种类繁多的大型数据集上表现较佳。而自动驾驶汽车则依赖于庞大的数据集。此外，它还依赖于传统的汽车工程**知识，但是制造自动驾驶汽车所需的平均数据量估计约为150 PB。简而言之，这既是数据分析又是机器学习的挑战，而不仅仅是机械工程方面的挑战。

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从自动驾驶汽车的角度来看，关键的机器学习需求涉及训练“感知层”，这意味着使用传感器(无线电、摄像机、激光雷达、惯性测量单元等)来准确“查看”车辆遇到的状况。这是至关重要的，因为采取的任何措施(例如指示车辆进行路径调整)都将取决于准确的感知层视觉。

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机器学习对于帮助城市、技术供应商和其他利益相关者*简单的监视和报告来自传感器和其他设备的数据，进而基于其做出优化的实时决策至关重要。以运输为例。

监视交通状况并报告拥堵正在发生这一事实是一回事，但利用机器学习通过建议主动地引导市民(例如建议替代路线或主动建议出行者在不同时间出行)是一种较具吸引力的**主张。使用机器学习，这些可以既基于实时条件又可以基于过去的经验。

我们所知道的是，自动驾驶可以教会我们很多有关机器学习的潜力，并引导我们开发许多新应用

主动、优化和实时的决策是机器学习优势的标志，而我们才刚刚开始。关于机器学习的潜力，我们还有很多要学习的东西，并且它的许多未来用例**出了我们当前的想象。

我们所知道的是，自动驾驶可以向我们教会很多有关其潜力的知识，并引导我们走向许多新的应用领域。我们需要确保的基础和生态系统已经到位，以了解**数据管理和数据生命周期的重要性，从而不会**任何机会。

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