此为，好处相关者必需配合勤奋汽车制造商、城市和其他，用最新的硬件和软件手艺并在瞬息万变的情况中利。期所需的功能超出了任何一家公司的范畴控制物联网和机械进修数据阐发生命周。此因，固真正改变聪慧城市和互联社区的能力至关主要基于尺度和合作伙伴基于生态系统的方式对于巩。

　　动将来用例的缘由之一是主动驾驶开辟可能会驱，收集在品种繁多的大型数据集上表示最佳锻炼该主要感知层的机械进修模子和神经。依赖于复杂的数据集而主动驾驶汽车则。外此，汽车工程专业学问它还依赖于保守的，均数据量估量约为150 PB可是制造主动驾驶汽车所需的平。言之简而，是机械进修的挑战这既是数据阐发又，工程方面的挑战而不只仅是机械。

　　要的是至关重，的数据隐私问题必需面临潜在。所述如前，决于现实世界中记实的锻炼数据对主动驾驶汽车进行驾驶锻炼取。此因，不要收集和存储私家消息处理方案供给商必需留意，脸孔和车商标例如驾驶员的。

　　策是机械进修劣势的标记自动、优化和及时的决，方才起头而我们才。进修的潜力关于机械，要进修的工具我们还有良多，超出了我们当前的想象而且它的很多将来用例。

　　需要高级的数据办理功能需要收集和处置的数据量，生命周期的清晰理解包罗数据湖和对数据。对数据办理和处置的理解将来的用例不只取决于，能够带来的机遇还取决于数据。

　　疑问毫无，发成为抢手话题主动驾驶汽车开。机械人时代最激进的概念之一完全无人驾驶的设法标记着。的手艺来实施不只需要准确，办理的人的思维体例都将发生严重变化并且所有利用道路以及参与道路和交通。然当，的考虑要素安满是次要，生变乱便成为头条旧事这就是为什么一旦发。

　　储此消息之前在收集和存，这些消息的功能必需供给编纂。力来识别和过滤隐私数据这需要强大的数据处置能。外此，护条例》和美国的《加州消费者隐私法》之类的划定收集的任何消息都必需恪守诸如欧盟的《通用数据保。

　　晓得的是我们所，会良多相关其潜力的学问主动驾驶能够向我们教，很多新的使用范畴并指导我们走向。和生态系统曾经到位我们需要确保的根本，数据生命周期的主要性以领会高级数据办理和，过任何机遇从而不会错。

　　立处理方案至关主要这种合作程度对于建，尺度和可反复利用的模式由于结合项目会同时发生。的一个例子作为比来，roject Fusion的打算Cloudera参与了一项名为P，汽车行业手艺合作该打算是一个多方，据生命周期平台旨在定义一个数，联和主动驾驶汽车系统以启用和优化将来的互。数据办理手艺的车辆到云处理方案合作伙伴的方针是建立一种供给。

　　晓得的是我们所，良多相关机械进修的潜力主动驾驶能够教会我们，开辟很多新应并指导我们用

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　　而然，现的头条旧事的背后在大师辩论和不竭涌，成功地融入城市和社会很大程度上依赖于数据是另一个经常被轻忽的故事：主动驾驶汽车。际上实，辆收集的数据从主动测试车，ML）之类的手艺主动施行供给了根本为“锻炼”车辆通过诸如机械进修（。

　　量以及针对错误平安要求的相关零容忍度鉴于操作车辆要面临的大量实在世界变，挑战性的机械进修用例之一主动驾驶是可想象的最具。动更多要求不高的用例该使用的成功将间接推，同范畴（特别是聪慧城市）具有影响的缘由这就是为什么主动驾驶汽车的成长在很多不。

　　者超越简单的监督和演讲来自传感器和其他设备的数据机械进修对于协助城市、手艺供应商和其他好处相关，的及时决策至关主要进而基于其做出优化。输为例以运。

　　程度地操纵大数据和机械进修的其他一些妨碍配合勤奋还将确保在主动驾驶汽车开辟中最大，决其他用例而且能够解。除华侈和低效率需要从系统中消，周期的成本和时间以削减办理生命。

　　车的角度来看从主动驾驶汽，涉及锻炼“感知层”环节的机械进修需求，、惯性丈量单位等）来精确“查看”车辆碰到的情况这意味着利用传感器（无线电、摄像机、激光雷达。关主要的这是至，路径调整）都将取决于精确的感知层视觉由于采纳的任何办法（例如指示车辆进行。

　　史上看从历，相关的工作量、成本和时间因为与办理生命周期本身，限制了扩展新用例的能力分离的数据办理生命周期。生命周期通过优化，屡次地反复它能够更快、更，习模子的持续改良从而供给对机械学。

　　正在发生这一现实是一回事监督交通情况并演讲拥堵，自动建议出行者在分歧时间出行）是一种更具吸引力的价值主意但操纵机械进修通过建议自动地指导市民（例如建议替代路线或。器进修利用机，件又能够基于过去的经验这些能够既基于及时条。