数据驱动的拯救百万生命任务

每年有一百多万人死于交通事故。这是一个惊人的统计数字，尤其是因为这些死亡的最大单一原因是人为错误。

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太多了。对于系统设计者来说，这意味着操纵和解释大量的数据。很少有人能比瓦妮莎·埃里克森(Vanessa Eriksson)更了解这一点。她是《未来的预言》(Future Says)第二季的嘉宾，这是我们正在进行的一系列对人工智能(AI)行业最聪明的人的采访。

作为Zenseact的首席数字官(CDO)，埃里克森在为世界上首款量产自动驾驶汽车打造软件平台的竞赛中走在了前沿。Zenseact的主要客户是沃尔沃，一个道路安全的代名词，致力于追求零事故。正如埃里克森所强调的，“‘安全第一’主宰着我们所做的一切，我们可以通过让汽车来驾驶来实现这一点。”

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?”

在接受主持人肖恩•朗(Sean Lang)的采访时，她支持并定义了自己作为首席财务官的新角色，并强调了多元化的必要性。科技是一个男性主导的行业，但多元化远不止关乎性别。通过接纳不分种族、性别、社会经济背景和性别身份的人来增加多样性，可以创造一个充满活力、灵活和前瞻性的工作环境——这是任何成功组织的关键组成部分。

埃里克森解释了每个数据驱动项目所面临的始终存在的二分法。“我们需要更多数据;我们需要更少的数据!”她还概述了联合学习和群体学习等概念的发展将如何在未来几年解决这一矛盾。这两种方法都不需要将数据传输到中央服务器中存储。使用联合学习，数据被发送到一个聚合器，在那里应用算法，然后结果直接发送回车辆。通过群学习，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。

点击这里观看我们对埃里克森的完整采访，并跟上《未来说》的其他剧集。