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一場汽車行業的人工智能大戰即將打響，自動駕駛是這場戰役的登陸點。

大型數據集在自動駕駛行業是無價的，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，Waymo和特斯拉兩家各自行業的領頭羊，都在使用人工智能和深度學習技術進行系統開發和實際應用。

Waymo工程師們依靠谷歌的基礎設施，包括這家科技巨頭的數據中心網絡和谷歌開發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重要。

一直以來，Waymo是在監督學習下利用標記數據——也就是說，Waymo從測試環境中獲得數百萬英里的注釋數據。近年來，使用大量人工標記數據對深度神經網絡進行監督訓練也是行業的常態。

但這種傳統方式，需要耗費大量的人力資源，并且效率較低。創建這些神經網絡通常是一項耗時的工程，優化神經網絡架構以達到在自動駕駛所需的質量和速度更是一個復雜的微調過程，Waymo此前披露，相關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近日聯合兄弟單位開發了所謂的內容搜索（Content Search），它利用類似于谷歌照片和圖像搜索的技術，讓機器學習系統快速定位Waymo的歷史行駛日志中的幾乎任何物體。

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