Herausforderungen für durchgängiges autonomes Fahren und Bewältigungsstrategien

Obwohl die End-to-End-Technologie für autonomes Fahren Potenzial hat, steht sie noch vor vielen Herausforderungen, wie z. B. Erklärbarkeit, Echtzeit und Zuverlässigkeit, Datenschutz und Sicherheit, technische Schwellenwerte und Kosten, Datenerfassung, Integration und technische Umsetzung. In dieser Hinsicht können Startups schrittweise ihre eigenen End-to-End-Systeme durch Datenverbesserung, synthetische Daten, Flottenlernen, Schlüsselanmerkungen, leichtgewichtige Modelle, effektive Auswertung und schrittweise Iteration aufbauen und diese weiterhin optimieren und verbessern.