每年，超过一百万人在交通事故中丧生。这是一个惊人的统计数据，特别是因为这些死亡的单一最大原因是人为错误。

完善和商业化自动驾驶汽车的最佳理由之一是，它将拯救生命。但这样做一点也不简单。将人类驾驶员从方程式中移除将是汽车历史上最深刻的变化。

当然，我们正在取得进展，正如紧急自动制动(EAB)等主动安全系统在大众市场汽车上的普及所证明的那样。但将它们扩展、推进并整合到可行的自动驾驶汽车中，则是完全不同的障碍。

主要问题是制造商必须考虑的变量数量的纯粹数量。对于系统设计人员，它意味着操纵和解释数据的海啸。少数人比Vanessa Eriksson更好地了解这是一个在未来的两个季节，我们的持续采访中的一系列采访，与人工智能（AI）行业最聪明的思想。

作为Zenseact的首席数字官（CDO），Eriksson位于竞赛的最前沿，为世界上第一个系列生产自主汽车创建一个软件平台。Zenseacct的领导客户是沃尔沃 - 一种与道路安全的品牌代名词 - 谁致力于追求零事故。随着埃里克森强调，“安全第一”主导我们所做的一切，我们可以通过让汽车驾驶来实现它。“

来自测试车的数据是Zenseact瑞典设计和开发团队的原材料。每一辆车都有23个不同的传感器——雷达、声纳和视频——每天产生50兆兆字节的数据。埃里克森表示，管理这些数据需要基本的承诺:确保在整个Zenseact对数据的适当访问，在广泛的合作伙伴生态系统之间共享数据，创新和规划未来，最重要的是，确保有效的问责和治理。

必须遵守一系列的规则和最佳做法。但埃里克森知道，遵循这些规则不仅仅是站在法律的正确一边——组织和个人都必须理性行事。他们应该经常问自己，“我们为什么要使用这些数据?”我们有客户的同意吗?”

在她的主持人肖恩郎的采访中，她冠军并将她的新兴角色定义为CDO，并突出了对多样性的需求。技术是一个男性主导的行业，但多样性差不多多于性别。无论种族，性别，社会经济背景和性身份如何，通过拥抱人们增加多样性创造了一种动态，敏捷和前瞻性的工作环境 - 任何成功组织的关键组成部分。

Eriksson解释了每一个数据驱动的项目面孔的往前存在的二分法。“我们需要更多的数据;我们需要更少的数据！“她概述了联合学习和群体学习等发展的概念将在未来几年内解决这种二分法。两种方法都消除了在中央服务器中传输存储数据的需要。通过联合学习，改用数据被发送到聚合器，其中应用了算法，然后将结果直接返回到车辆。通过群体学习，汽车成为聚合器，输出直接与其他车辆共享。

一场涉及原型自动驾驶汽车的致命事故就能登上世界各地的头条新闻，而全球道路上的人为错误成本却无人质疑，这表明人工智能经常被误解。与此同时，很少有人能比Zenseact更能证明AI的好处。由于每年有超过100万人的生命受到威胁，智能、更安全驾驶的未来很快就会到来。

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