Sfide affrontate dalla guida autonoma end-to-end e dalle strategie di coping

Sebbene la tecnologia di guida autonoma end-to-end abbia del potenziale, deve ancora affrontare molte sfide, come la spiegabilità, il tempo reale e l’affidabilità, la privacy e la sicurezza dei dati, la soglia tecnica e i costi, la raccolta dei dati, l’integrazione e l’implementazione ingegneristica. A questo proposito, le startup possono costruire gradualmente i propri sistemi end-to-end attraverso il miglioramento dei dati, i dati sintetici, l’apprendimento della flotta, l’annotazione chiave, i modelli leggeri, la valutazione efficace e l’iterazione graduale, e continuare a ottimizzarli e migliorarli.