自動駕駛輔助系統 (ADAS) 首先依賴智慧軟體演算法。但如果沒有足夠的硬體，它們將毫無用處。系統設計師了解，資料彙總是實現自動駕駛功能的第一步。ADAS 的安全和成功需要累積的資料在嚴格的環境中進行無延遲管理。為此，設計師必須結合精密的軟體設計和先進的硬體策略。
深度學習訓練和深度學習推論是 ADAS 發展至關重要的資料密集型過程。前者教導深度神經網路執行 AI 任務，而後者則利用該訓練來預測新的和新穎資料的意義。但是，深度學習模型是如何訓練和測試的？而堅固的硬體策略對這個過程有多重要？我們在 Automotive World 上的文章探討了 ADAS 的發展和創新如何依賴這些策略來確保乘客保護、遵守道路安全並實現卓越的車輛性能。