Một trong những điểm hấp dẫn trong quá trình keo nha cai 5 EyeSight của SUBARU là khả năng sản xuất nội bộ cao Quan điểm của chúng tôi về việc tạo ra các công cụ mà chúng tôi muốn sử dụng là nhất quán tại SUBARU Lab Ngoài việc keo nha cai 5 AI và phần mềm, chúng tôi còn tạo môi trường mô phỏng để chạy AI và phần mềm, các hệ thống tự động hóa việc học AI và kiểm tra phần mềm cũng như các hệ thống khác được tối ưu hóa cho EyeSight Ngay cả khi một vấn đề được phát hiện hoặc một yêu cầu phát sinh, nó vẫn có thể được giải quyết trong nhóm mà không cần hỏi các bộ phận hoặc nhà cung cấp khác, cho phép keo nha cai 5 nhanh chóng

Hoạt động sản xuất nội bộ của SUBARU Lab không chỉ đơn thuần là sản xuất nội bộ Vì mỗi kỹ sư đang tự tạo ra sản phẩm nên có thể nói mỗi cá nhân đều chịu trách nhiệm Vì vậy, thật dễ dàng để đi tiếp ''Tôi sẽ mang nó về nhà “Xin vui lòng kiểm tra với người phụ trách” ” không có nghĩa như vậy Mọi thứ đều suôn sẻ Ngay cả khi gặp khó khăn, bạn vẫn có thể nhanh chóng tìm được người mình cần và nhận được sự giúp đỡ ngay lập tức Bạn có thể tiếp tục quá trình keo nha cai 5 mà bạn muốn tập trung vào mà không bị gián đoạn

Nhóm của tôi đang tùy chỉnh phương tiện thử nghiệm sẽ mang mô hình AI mà chúng tôi đã tạo để phù hợp với mục đích thử nghiệm của mình Cắt và dán các chức năng AI khác nhau, cài đặt, chạy và dùng thử Có thể tiếp cận gần hơn với chiếc xe thực tế là một lợi ích mà chỉ nhà sản xuất ô tô mới có thể mang lại Tôi chưa bao giờ mong đợi sự keo nha cai 5 và thử nghiệm lại gần nhau đến vậy Điều bất thường là SUBARU không có ai giữ chức vụ lái thử

Chúng tôi tin rằng chúng tôi, những nhà keo nha cai 5, cần phải cải thiện khả năng đánh giá của mình để đạt được hiệu suất mà khách hàng có thể yên tâm sử dụng Chúng tôi có các thành viên tại Phòng thí nghiệm là những người hướng dẫn tại Học viện Lái xe Subaru, vì vậy, chúng tôi, với tư cách là nhà keo nha cai 5, tiến hành đào tạo lái xe bằng khóa học thử nghiệm

Cho đến khi đến SUBARU, tôi chưa bao giờ nghĩ mình sẽ vừa lái xe vừa làm việc Đây là trải nghiệm đầu tiên của tôi với tư cách là một kỹ sư AI

Phương tiện thử nghiệm cho phép bạn xem nhiều loại dữ liệu để bạn có thể cảm nhận về quá trình keo nha cai 5 Trên thực tế, có khá nhiều thứ bạn sẽ không hiểu được cho đến khi lắp nó vào ô tô Ví dụ, với tư cách là một kỹ sư AI, tôi thường thiết kế với mục tiêu đảm bảo rằng mọi nhận dạng trong hình ảnh đều được thực hiện một cách đáng tin cậy Tuy nhiên, khi thực sự ngồi vào ô tô và nhìn vào kết quả đầu ra của AI, bạn có thể thấy rằng kết quả trở nên không ổn định khi xem theo trình tự thời gian do nỗ lực cải thiện độ chính xác của nhận dạng từng khoảnh khắc

Các đường cong rất dễ hiểu và nếu bạn cài đặt một mô hình AI và cố gắng lái nó dọc đường, tùy thuộc vào cách AI được tạo ra, nó sẽ cố gắng điều khiển góc của xe theo đúng các đường cong được nhận dạng trong ảnh Điều này khiến cho xe chạy bị giật và khó chịu Sự đúng đắn nghiêm ngặt tại từng thời điểm không nhất thiết là giải pháp tối ưu trong môi trường thực tế Bạn chỉ có thể hiểu điều này bằng cách thực sự đặt một mô hình AI vào ô tô và tự mình lái nó

Độ chính xác từ góc nhìn của người dùng có thể được định lượng theo những cách khác, nhưng cách tốt nhất để biết cảm giác của người dùng là thực sự đạp xe Ngay cả khi bạn tiếp tục ngồi trên bàn làm việc mà không lái xe, cuối cùng bạn cũng có thể tìm ra cách, nhưng điều đó sẽ làm chậm quá trình nhận ra vấn đề

Mặt khác, tôi đã có kinh nghiệm nhìn vào lộ trình lái xe do mô hình AI suy ra trên bàn của mình trước khi lái xe và tự hỏi, ``Điều này có ổn không?'' Nhưng khi tôi thực sự lái xe, điều đó hóa ra là điều đương nhiên Ngay cả trong tình huống suy luận không ổn định, việc điều khiển vẫn có thể hoạt động trơn tru Cuối cùng, điều quan trọng là mọi người cảm thấy thế nào nên tôi không chỉ dựa vào công nghệ nhận dạng hình ảnh để đảm bảo an toàn, tôi nghĩ chúng ta phải coi trọng cảm giác của người lái xe

Bạn phải xem xét kỹ cảm giác của người dùng Bạn sẽ không biết cho đến khi bạn thực sự lái nó Trên thực tế, bạn sẽ hiểu khi lái nó