品玩2月9日訊 ， 據新浪科技引市場消息 ， 蘋果公司正計劃在其“Apple Car”電動汽車中使用“機器學習”（ML）技術 ， 因為當前的處理器速度還不夠快 ， 無法自動做出一些關鍵的駕駛決定 。
事實上 ， 人們之前已經預料到 ， 蘋果將在Apple Car中引入機器學習技術 ， 尤其是在人工智能（AI）和Siri主管約翰·詹南德雷亞（John Giannandrea）掌管Apple Car的開發工作之后 。
如今 ， 一項最新披露的專利技術進一步證實了這一猜測 。 蘋果在這份專利文件中解釋了機器學習技術如何應用于Apple Car中 ， 以及Apple Car為什么需要它 。
蘋果在專利文件中稱：“直至最近 ， 由于現有硬件和軟件的限制 ， 用于分析車輛外部環境相關的最高計算速度 ， 還不足以在沒有人工指導的情況下 ， 做出重要的導航決定 。 ”
盡管當前的計算硬件和軟件正在變得更好 ， 但蘋果仍認為 ， 這依然是不夠的 。 蘋果稱：“即使現在有了高速處理器、大容量內存和先進的算法 ， 但對車輛環境做出及時和合理的決定 ， 依然是一個巨大的挑戰 。 ”
蘋果還談到了自主決策的復雜性 ， 稱這既不是基于過于悲觀的假設 ， 也不是基于過于樂觀的假設 。 汽車也許能夠自動駕駛 ， 但永遠不會獨自駕駛 。 因此 ， 還要考慮到的一個因素是：其他司機在其他汽車里的“不可預測的行為” 。
【高通驍龍|蘋果或在Apple Car中引入機器學習：以快速做出駕駛決定】此外 ， 現實世界比任何測試環境都要混亂得多 ， 因此蘋果還指出 ， 在數據不夠完成的情況下 ， 也要做出自動駕駛的決定 。 這也體現了自動駕駛的復雜性 。
蘋果還稱 ， 在一些州 ， 當車輛行駛在一條幾乎空蕩蕩的筆直的高速公路上 ， 幾公里或幾英里都不可能轉彎時 ， 需要評估的行動數量可能相對較少 。 但在其他一些州 ， 當車輛接近擁擠的十字路口時 ， 行動的數量可能會大得多 。
每種情況下 ， 汽車的系統都必須確定車輛周圍的“當前環境狀態” 。 然后 ， 再確定“可以采取的一組相應的行動” 。 一個動作可以是“左轉” ， 也可以是“換車道” 。 至少在某些情況下 ， 機器學習可以用來幫助汽車 ， 為每個可能的決策分配一個數字或值 ， 然后確定最佳行動方案 。
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