机器学习如何赋能WirelessCar互联汽车服务？

机器学习在互联汽车和数字服务发展过程中发挥着至关重要的作用，而数字服务的快速发展是赋能软件定义汽车的关键因素。本文将详细介绍WirelessCar在机器学习方面的工作、机器学习如何促进和提升新的互联汽车服务，以及探讨OEM在这一过程中所扮演的角色。

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个分支，其中计算机算法经过训练，从数据集中学习，而不是单纯的硬编码（从训练数据中找到正确的策略）。我们使用数据集来训练机器学习模型。

在“传统编程”中，程序员通过分解问题，找到潜在模式，然后指导程序如何解决问题。而在机器学习中，我们向模型提供所有相关的输入以及我们希望它预测的正确结果。随后，模型就会自动计算出模式、导致问题的原因，并找到一种准确预测结果的方式，以此生成答案。

就互联汽车和互联汽车数字服务领域而言，机器学习在数据分析方面的作用尤为显著。互联汽车及其传感器产生的海量数据可用于分析和改善汽车所有权管理、车队管理甚至是移动出行全过程的管理。以下是一些示例：

• 异常检测 – 机器学习可以通过检测异常行为来帮助识别问题。通过使用DTC(诊断故障代码)报告对正常和故障模式进行训练，它能够识别偏差，从而加快诊断速度，提高车辆可靠性并降低维护成本。

• 高质量数字服务– 驾驶者偏好和用户模式（未收集或分析个人的详细数据）可以促进互联汽车服务的改进；例如，优化出行路线和改善充电方式等。

• 安全及保障 – 机器学习帮助检测驾驶员安全和汽车网络安全的风险。同时预测维护需求，并更高效地满足这些需求。

WirelessCar强大的的数据科学流程是什么样的？机器学习在其中起到了什么作用？

开始的关键是发现问题——发现亟待解决的问题。根据问题的内容和所获取的互联汽车数据，我们可以决定使用哪种机器学习技术（下文将详细介绍）。

收集到互联汽车数据后，我们要对其进行准备、分析和处理，以适配所选的机器学习技术。数据和机器学习模型必须与当前的工作相关，这样才能为我们解决问题提供实际答案。

随后，机器学习模型开始工作，这个过程被称为训练。模型接收准备好的数据，找出模式，做出预测，并从中学习——不断改进。得出结果后，我们再对其进行分析、讨论如何将其更好地应用到我们的工作中。

WirelessCar 目前采用三种主要的机器学习类型：监督学习、无监督学习和增强学习。

监督学习是指使用标签数据（即已知的、正确的标签信息数据）来训练模型以解决问题的机器学习方式。当数据质量优良，且与我们要解决的问题相关度较高时，监督学习效果会更加显著。例如：我们可以基于已知故障和修复日期的诊断故障代码（DTC）来检测发动机故障。

相反，无监督学习是指通过未标记数据得出结论的机器学习方式。机器学习模型需要对这些无标签数据进行分析并从中找到模式，例如，我们尝试根据某些参数对驾驶员进行分类。我们最初可能不清楚具体的分类，也不知道怎样划分最合适。但通过无监督学习，我们可以找到并评估对我们特定用例最有意义的聚类/分类方式。

强化学习是指机器学习模型通过对其所做工作的持续反馈来学习。以自动驾驶为例：该模型可以根据汽车表现/驾驶情况的好坏给予奖励或惩罚。例如，如果汽车撞上障碍物，就会被扣分，继而学会在未来避免类似情况的出现。

WirelessCar和AWS在数据科学和机器学习领域保持紧密合作。我们将数据存储在 AWS 的安全云服务中——借助AWS SageMaker 和 Redshift训练机器学习模型，并通过QuickSight实现可视化管理。

最重要的是，我们的分析数据都是匿名化的。我们没有任何可追踪的用户信息（驾驶者的社会保险号、车辆编号等），也不可能在机器学习中使用这些信息。此外，我们的机器学习工作不涉及数据的细分。我们关注的是更大的图景，以及如何为所有OEM提供高效的产品和解决方案。

当前，机器学习面临的主要挑战是什么？我们如何克服这些挑战，为OEM提供更好的互联汽车服务？

1. 互联汽车数据收集与分析
从本质上讲，数据的多少是决定互联汽车服务质量的关键。收集到的互联汽车数据越多，机器学习就越能更好地进行分析。尽管并不是所有数据都具有相关性，但随着互联汽车服务数量和复杂性的不断增加，获取尽可能多的数据至关重要。

2. 处理海量数据
即使是小规模的数据集，也可能涉及数百万辆汽车，因此处理海量数据非常复杂。在WirelessCar，我们确保只投资和使用能够满足这些需求的技术，和能够为我们提供大数据管理所需的工具。这是我们不断增强机器学习能力、为OEM提供互联汽车服务（并与之并肩作战）的先决条件。

3. 与OEM密切合作
就机器学习领域而言，紧密合作有利于我们更好地迎接挑战。我们需要了解客户的需求和问题，并据此训练我们的机器学习模型。通过合作，我们不仅能够克服多方面的问题，还能做好准备，更好地迎接未来的挑战。

如果您想了解更多关于我们如何通过机器学习为您的业务提供帮助，请随时联系我们。机器学习是一个博大精深、引人入胜的话题，我们将会在今后的文章中继续探讨。同时欢迎阅读我们新闻博客上的相关文章——出行智慧与可持续发展、电动汽车用户的经验反馈、FREEDOM人工智能项目、汽车网络安全与数据隐私等！