随着自动驾驶等级的提高，汽车系统变得更加复杂。多变的天气、复杂的交通环境、多样的驾驶任务和动态的行驶状态等都为自动驾驶汽车测试评价提出了新的挑战。特别是自动驾驶汽车的测试评价对象已经从传统汽车的人、车二元独立系统变为人-车-环境-任务强耦合系统。

 MLOps是一门工程学科,旨在统一 ML 系统开发(dev)和 ML 系统部署(ops),以标准化过程生产高性能模型的持续交付。

 在国外众多知名网站 2021 年对 Kubernetes 的预测中，人工智能技术与 Kubernetes 的更好结合通常都名列其中。Kubernetes 以其良好的扩展和分布式特性，以及强大的调度能力成为运行 DL/ML 工作负载的理想平台。