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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(dòng)駕駛是這場戰(zhàn)役的登陸點(diǎn)。

大型數(shù)據(jù)集在自動(dòng)駕駛行業(yè)是無價(jià)的，因?yàn)樗鼈兪够A(chǔ)人工智能能夠自我改進(jìn)。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(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)開發(fā)和實(shí)際應(yīng)用。

Waymo工程師們依靠谷歌的基礎(chǔ)設(shè)施，包括這家科技巨頭的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)和谷歌開發(fā)的張量處理器芯片來測試機(jī)器學(xué)習(xí)模型。此外，人工智能在幫助自動(dòng)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(xué)習(xí)下利用標(biāo)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(biāo)記數(shù)據(jù)對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練也是行業(yè)的常態(tài)。

但這種傳統(tǒng)方式，需要耗費(fèi)大量的人力資源，并且效率較低。創(chuàng)建這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是一項(xiàng)耗時(shí)的工程，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以達(dá)到在自動(dòng)駕駛所需的質(zhì)量和速度更是一個(gè)復(fù)雜的微調(diào)過程，Waymo此前披露，相關(guān)的工程師團(tuán)隊(duì)可能要花幾個(gè)月的時(shí)間來完成一項(xiàng)新任務(wù)。

速度更快、成本更低、效率更高的AI學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)快速定位Waymo的歷史行駛?cè)罩局械膸缀跞魏挝矬w。

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