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一場汽車行業(yè)的人工智能大戰(zhàn)即將打響，自動駕駛是這場戰(zhàn)役的登陸點。

大型數(shù)據(jù)集在自動駕駛行業(yè)是無價的，因為它們使基礎人工智能能夠自我改進。在目前全球范圍內(nèi)，Waymo和特斯拉兩家各自行業(yè)的領(lǐng)頭羊，都在使用人工智能和深度學習技術(shù)進行系統(tǒng)開發(fā)和實際應用。

Waymo工程師們依靠谷歌的基礎設施，包括這家科技巨頭的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡和谷歌開發(fā)的張量處理器芯片來測試機器學習模型。此外，人工智能在幫助自動駕駛汽車做出正確決策方面也至關(guān)重要。

一直以來，Waymo是在監(jiān)督學習下利用標記數(shù)據(jù)——也就是說，Waymo從測試環(huán)境中獲得數(shù)百萬英里的注釋數(shù)據(jù)。近年來，使用大量人工標記數(shù)據(jù)對深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行監(jiān)督訓練也是行業(yè)的常態(tài)。

但這種傳統(tǒng)方式，需要耗費大量的人力資源，并且效率較低。創(chuàng)建這些神經(jīng)網(wǎng)絡通常是一項耗時的工程，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)以達到在自動駕駛所需的質(zhì)量和速度更是一個復雜的微調(diào)過程，Waymo此前披露，相關(guān)的工程師團隊可能要花幾個月的時間來完成一項新任務。

速度更快、成本更低、效率更高的AI學習模型，就成為了Waymo的頭等大事。這就是為什么Waymo近日聯(lián)合兄弟單位開發(fā)了所謂的內(nèi)容搜索（Content Search），它利用類似于谷歌照片和圖像搜索的技術(shù)，讓機器學習系統(tǒng)快速定位Waymo的歷史行駛?cè)罩局械膸缀跞魏挝矬w。