#每日汽车#自动驾驶，谁能笑到最后？( 三 )
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虽然有很多业内人士认为脱离报告的数据作为自动驾驶可作为商业化的积极信号 ， 但也不能神话这一判断标准 。 原因在于即使是简单的驾驶操作 ， 实际上自动驾驶程序的运行远比听起来要难得多 。
尤其是在自动驾驶汽车收集数据非常昂贵的基础上 ， 某些小概率事件很少真实的发生 ， 那么就有可能超出测试车辆模拟环境的深度感知 ， 因为它无法在测试数据中遇到这种情况 。 也就是说当现代机器学习系统拥有大量数据时 ， 它们的性能非常好 ， 而只有少量数据时 ， 它们的性能却非常差 。
一些研究人员认为 ， 除非对道路进行重大改动 ， 否则人类很难拥有广泛的自动驾驶汽车 。 这不仅是一笔昂贵的开支 ， 并且需要在全国范围内的协调 ， 所以交通环境的改善应该是在自动驾驶汽车的广泛应用之前而不是在此之后 。 当然 ， 在这所有之前 ， 也是最重要的是 ， 还需要相关的法律法规来判定自动驾驶所产生的责任 。
文/杨晶
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