エンドツーエンドの自動運転とその対処戦略が直面する課題

エンドツーエンドの自動運転技術には可能性があるものの、説明可能性、リアルタイム性と信頼性、データのプライバシーとセキュリティ、技術的な閾値とコスト、データ収集、統合とエンジニアリングの実装など、依然として多くの課題に直面しています。この点において、スタートアップ企業は、データ強化、合成データ、フリート学習、キーアノテーション、軽量モデル、効果的な評価、段階的な反復を通じて独自のエンドツーエンドシステムを徐々に構築し、それらの最適化と改善を続けることができます。