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一场汽车行业的人工智能大战即将打响，自动驾驶是这场战役的登陆点。

大型数据集在自动驾驶行业是无价的，因为它们使基础人工智能能够自我改进。在目前全球范围内，Waymo和特斯拉两家各自行业的领头羊，都在使用人工智能和深度学习技术进行系统开发和实际应用。

Waymo工程师们依靠谷歌的基础设施，包括这家科技巨头的数据中心网络和谷歌开发的张量处理器芯片来测试机器学习模型。此外，人工智能在帮助自动驾驶汽车做出正确决策方面也至关重要。

一直以来，Waymo是在监督学习下利用标记数据——也就是说，Waymo从测试环境中获得数百万英里的注释数据。近年来，使用大量人工标记数据对深度神经网络进行监督训练也是行业的常态。

但这种传统方式，需要耗费大量的人力资源，并且效率较低。创建这些神经网络通常是一项耗时的工程，优化神经网络架构以达到在自动驾驶所需的质量和速度更是一个复杂的微调过程，Waymo此前披露，相关的工程师团队可能要花几个月的时间来完成一项新任务。

速度更快、成本更低、效率更高的AI学习模型，就成为了Waymo的头等大事。这就是为什么Waymo近日联合兄弟单位开发了所谓的内容搜索（Content Search），它利用类似于谷歌照片和图像搜索的技术，让机器学习系统快速定位Waymo的历史行驶日志中的几乎任何物体。

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