（来源：上观新闻）
一只正在执行巡👶检任务的😳🚑机器狗，🌷在众目睽睽之💟下突然👨👦👦🇵🇹“倒戈”🙃。部署层：目前🤥♋测试都在 💆♂️🍮Jetson⚛ Thor 🍱和 A100，🈲🇷🇸真正的车规级功能🛣安全认证（🇧🇴ISO 2🦸♀️🚜626🆕🇱🇺2 ASI♦🧞♂️L-D）、OE🦡M 整车集成、与🌼🧔现有 FCW/💑🐙AEB🚯 通路⏱的仲裁逻辑都💑⏯还在产品化阶段👘🌪；66 ms 📓预算对😚 L2🥫+ 足够🧀🔀，对 L4 规🧑✴划闭环可能🥌偏紧😗。
我作为公司的🥇CTO，主要角🇧🇳色还是发👗✌展产品和🔭🐞技术，🏴🚉还有团队管🤕🌶理🇲🇲🇮🇱。这种做法能更好💯地利用大规模😙数据进行泛化🏒🇬🇶能力提🇬🇲🧬升，但也面临模型⏩🤴可解释🔡🇬🇧性和长尾场景泛💈🌹化的挑战🏊♀️。
今年3月，德国C🇯🇵🏅ISPA亥姆🇨🇺⏸霍兹信🙂🕷息安全🔒中心发布了一🕐🏬项审计研究，🇸🇯👩❤️💋👩发现在👈😊其调查的17家中🉐转站中，🙆♂️近半数存在模型替😪🙌换行为，性🌃能偏差最高达4🦒7%🤢。
