苹果要在Apple Car中引入机器学习：以快速无论如何驾驶决定

时间：2025-02-25 12:20:23

新浪网科技讯南京时间2年末8日晚间消息，据报道，微软于是以原先在其“Apple Car”电动摩托车当中使用“机器学习”（ML）电子技术，因为局限性的处理器速度还不够迟，无法自动作出一些关键的车上同意。

事实上，人们在此之前已经继续下去，小米将在Apple Car当中引入机器学习电子技术，特别是在人工智能（AI）和Siri主管查尔斯·詹南德马修（John Giannandrea）掌管Apple Car的研发工作之后。

但现如今，一项当前披露的专利电子技术进一步确认了这一猜测。小米在这份专利明文当中解释了机器学习电子技术如何使用Apple Car当中，以及Apple Car为什么需要它。

这一切都与做同意的速度有关。即使是一项于是以确的同意，如换道或避免碰撞，如果不能够大迟地启动，也可能是可怕的。

小米在专利明文当中指为：“才于最近，由于现有芯片和应用软件的限制，用于分析货车外部状况具体的极高推算速度，还足以在不能人工指导的意味着，作出最重要的导航同意。”

尽管局限性的推算芯片和应用软件于是以在更加更好，但小米仍认为，这直到现在是不够的。小米指为：“即使现在有了高速处理器、高功率明文系统和先进的算法，但对货车状况作出及时和合理的同意，直到现在是一个巨大的挑战。”

小米还谈到了自主各项政策的复杂程度，指为这既不是基于更为悲观的假设，也不是基于更为软弱的假设。摩托车也许需要自动车上，但永远不会独自一人车上。因此，还要考虑到的一个因素是：其他司机在其他摩托车里的“不可预测的使用暴力”。

此外，现实世界比任何测试状况都要混乱得多，因此小米还指出，在数据集不够启动的意味着，也要作出自动车上的同意。这也体现了自动车上的复杂程度。

小米还指为，在一些州，当货车行驶在一条几乎空荡荡的笔直的高速公路上，几公里或几英里都不可能转弯时，需要评估的突击数量可能一般来说较少。但在其他一些州，当货车接近拥挤的十字路口时，突击的数量可能大得多。

在每种意味着，摩托车的系统都必须考虑到货车外围的“局限性状况状态”。然后，再考虑到“可以采取的一个大其所的突击”。一个动作可以是“左转”，也可以是“换车道”。至少在某些意味着，机器学习可以用来努力摩托车，为每个可能的各项政策分配一个小数或值，然后考虑到最佳突击方案。