凯捷科技-无人驾驶未来今日：如何通过人工智能、数字化和仿真技术的协同加快实现对无人驾驶功能的高效验证？

  ：IT工程师以迭代的方式解决实际问题，通常使用更多的数据、更大的带宽和增强的计算能力，如更多的中央处理器（CPU）、内存或图形处理器（GPU）。由于开发和验证阶段是相互关联的，多学科的研发和ITDevOps团队需要开发一种共同的语言，并让拥有开发和验证经验的高技能人员参与进来，他们能够在这两个领。”

  1.在整个工程研发过程中，不同的参与者倾向于使用不相同的方法论，如V模型、瀑布或敏捷开发，并使用不相同的衡量标准。

  3.IT工程师以迭代的方式解决实际问题，通常使用更多的数据、更大的带宽和增强的计算能力，如更多的中央处理器（CPU）、内存或图形处理器（GPU）。

  4.由于开发和验证阶段是相互关联的，多学科的研发和ITDevOps团队需要开发一种共同的语言，并让拥有开发和验证经验的高技能人员参与进来，他们能够在这两个领域安全操作，以弥合差距。

  5.随着慢慢的变多的AI和机器学习系统进入市场，特别是进入到无人驾驶汽车领域后，要证明这些系统的可预测性、可靠性、合理性和正确性就变得更困难。

  7.尽管无人驾驶汽车系统和功能的开发挑战巨大，但我们致力于解决当前和下一代SAEL3+级别自主车辆验证和确认（Verification&Validation,V&V）中的关键问题。

  8.本文专门提出了五个主要挑战，针对验证和确认领域，旨在帮助汽车制造商在无人驾驶汽车市场之间的竞争中取得领头羊，以下是这些挑战:1.验证和确认ECO的多重维度的集成2.AI和数字孪生对无人驾驶汽车认证的影响3.数字化和软件在无人驾驶汽车开发和验证中的作用4.新兴的验证和确认方法论5.无人驾驶汽车开发、测试和验证的关键要素除了技术方面的挑战，无人驾驶汽车的发展还面临着法律、道德和社会方面的挑战。

  9.例如，无人驾驶汽车的责任问题、隐私和安全问题、城市规划和交通管理问题等等。

  10.因此，在无人驾驶汽车领域的发展中，不仅需要技术的进步，还需要政府、企业和社会各方的共同努力，形成全方位、多层次的合作机制，推动无人驾驶汽车的发展和普及。

  13.无论是政府、企业还是个人，都需要以开放、包容的态度，积极探索、推动和参与无人驾驶汽车领域的发展。

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