Utfordringer fra ende-til-ende autonom kjøring og mestringsstrategier

Selv om ende-til-ende teknologi for autonom kjøring har potensiale, står den fortsatt overfor mange utfordringer, som forklarbarhet, sanntid og pålitelighet, personvern og sikkerhet for data, teknisk terskel og kostnader, datainnsamling, integrasjon og teknisk implementering. I denne forbindelse kan startups gradvis bygge sine egne ende-til-ende-systemer gjennom dataforbedring, syntetiske data, flåtelæring, nøkkelkommentarer, lette modeller, effektiv evaluering og gradvis iterasjon, og fortsette å optimalisere og forbedre dem.