$ROVR - 自動駕駛汽車不會失敗，因爲 #AI 不夠聰明。

它們失敗是因爲數據過時。

👉大多數自動駕駛系統是基於靜態地圖和歷史數據集進行訓練的。但現實世界並不靜止。道路被重新規劃。新的建築一夜之間出現。車道標記褪色。天氣改變表面。人類駕駛行爲的演變速度超過了任何模型更新。

在昨天的世界上訓練 AI 會產生盲點。

🌐 @ROVR_Network 的存在是爲了通過將物理世界轉變爲持續更新的真實數據來解決這個問題。ROVR 不再依賴偶爾的調查，而是直接從今天使用的道路上大規模收集實時3D和4D空間數據。

駕駛員使用 ROVR 硬件繪製街道，生成精確到釐米級的高保真數據。這些數據爲自動駕駛汽車、機器人系統和空間 AI 使用的世界模型提供支持。當道路發生變化時，數據也隨之變化。

可以這樣理解：

靜態地圖是照片。

ROVR 數據是實時視頻。

🔹已經在多種地理環境中映射了超過 3500 萬公里，讓 AI 系統接觸到真實世界的變異，而不是理想條件。施工區、繞行、天氣影響和邊緣案例都在發生時被捕捉，而不是幾個月後。

🔹更好的數據意味着更少的假設。更少的假設意味着更安全的自主駕駛。

🔹自動駕駛的未來不僅僅是更聰明的算法或更大的模型。這些已經存在。

真正的優勢來自於在當前世界的真實樣貌、運動和行爲上訓練機器。

當數據跟上現實時，自主性就會提高。