Uitdagingen waarmee end-to-end autonoom rijden en coping-strategieën worden geconfronteerd

Hoewel end-to-end autonome rijtechnologie potentieel heeft, wordt deze nog steeds geconfronteerd met veel uitdagingen, zoals uitlegbaarheid, realtime en betrouwbaarheid, gegevensprivacy en -beveiliging, technische drempel en kosten, gegevensverzameling, integratie en technische implementatie. In dit opzicht kunnen startups geleidelijk hun eigen end-to-end-systemen bouwen door middel van dataverbetering, synthetische data, fleet learning, sleutelannotatie, lichtgewicht modellen, effectieve evaluatie en geleidelijke iteratie, en deze blijven optimaliseren en verbeteren.