Udfordringer fra end-to-end autonom kørsel og mestringsstrategier

Selvom end-to-end autonom kørselsteknologi har potentiale, står den stadig over for mange udfordringer, såsom forklarlighed, realtid og pålidelighed, databeskyttelse og sikkerhed, teknisk tærskel og omkostninger, dataindsamling, integration og teknisk implementering. I denne henseende kan startups gradvist bygge deres egne end-to-end-systemer gennem dataforbedring, syntetiske data, flådeindlæring, nøgleannotering, letvægtsmodeller, effektiv evaluering og gradvis iteration og fortsætte med at optimere og forbedre dem.