ความท้าทายที่ต้องเผชิญกับการขับขี่อัตโนมัติแบบ end-to-end และกลยุทธ์การรับมือ

แม้ว่าเทคโนโลยีการขับขี่อัตโนมัติแบบ end-to-end จะมีศักยภาพ แต่ก็ยังเผชิญกับความท้าทายมากมาย เช่น ความสามารถในการอธิบาย เรียลไทม์และความน่าเชื่อถือ ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล เกณฑ์ทางเทคนิคและต้นทุน การรวบรวมข้อมูล การบูรณาการ และการใช้งานทางวิศวกรรม ในเรื่องนี้ สตาร์ทอัพสามารถค่อยๆ สร้างระบบแบบ end-to-end ของตนเองผ่านวิธีการต่างๆ เช่น การปรับปรุงข้อมูล ข้อมูลสังเคราะห์ การเรียนรู้ฟลีต คำอธิบายประกอบที่สำคัญ โมเดลน้ำหนักเบา การประเมินที่มีประสิทธิผล และการวนซ้ำอย่างค่อยเป็นค่อยไป และดำเนินการเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงต่อไป