第209章 大数据中心

一个标识，比如同样三条狗，我们可以标识上单身狗，单身狗，还是单身狗这样具体的标识。

正是经过这样上百万次的训练，就能将误差逐渐收敛，甚至输入和输出端匹配度达到99%，甚至100%。

这就是马斯克提出的神经元网络算法，也是端到端核心的优势。

这样的自动驾驶，最好的学习材料自然就是行车数据，大量多样化的数据，来自真实世界的驾驶训练数据，也是自动驾驶ai能应对各种路况、交通问题的最好辅助。

李毅为什么要依靠给各厂家提供配套的车辆方案，甚至不惜赔本也要把车辆感应设备给安装上去，就是想要在ff未来汽车将来一开始上市，就有海量的数据，海量的行车数据，作为自身的养分，提升ff未来汽车自身智能驾驶的能力，在市场上直接形成优势。

等到ff未来汽车能瞬间完成道路上各种动静目标、道路标识、交通符号的语义识别，反应速度甚至比人脑条件反射更快的时候，李毅心目中的自动驾驶也就完成了。

所以这个纯视觉的训练方案，就是ff未来汽车自动驾驶的地基。

有了地基，有了材料，还有汤凌云他们这样杰出的工程师，ff未来汽车想要的这种自动驾驶，李毅觉得，从实现时间还有效果上，超过特斯拉还是没有问题的。