在自动驾驶车辆中应用的关键注意事项

如何组织项目并跟踪进度

1. 利用项目管理工具

当你在做一个复杂的分析项目，且需要与多个团队(如工程、产品和业务等)协作时，一个简单的待办事项列表或基于excel的跟踪器就无法满足需求了。

你可以利用专门的项目管理工具和软件。如果你用谷歌和简单的搜索项目管理工具会发现很多，比如Asana、Trello、JIRA、Monday.com等等。你可以根据团队规模和喜欢的工作方式找到合适的工具。

这个概念征服了我，因为它是一个集多个工作应用于一身的多功能工作区。为了不同的目的而拥有多种工具并不可取，所以可以想象，“多功能”是最有效的营销信息。对我来说，在一个地方做计划、跟踪、知识共享和写博客是一个很好的选择，它还提供了一些模板来帮助制定旅行计划以及跟踪求职进度。
 

在过去的十年左右的时间里，计算化学领域一直在增长。尽管早在那之前，计算方法的使用还是很有限的，但是近年来，它已经成为优化和预测化学研究的非常强大的工具。现在，使用计算方法，化学家可以预测反应的工作方式，最佳参数、要使用的试剂和反应条件，甚至可以使用计算方法来预测他们计划制造的材料/分子的结构和性质。

因此，计算方法可以在整个概念、开发和分析过程中为化学家提供帮助。那么，为什么近年来使用量增加了?首先，化学家对计算化学有了更多的了解，并意识到它可以带来的好处。第二，更多科学家现在更容易获得支持这些模拟所需的计算能力。第三，机器学习算法的进步以及它们在计算化学过程中的集成，使得可以获得更准确的结果-实验进行时，成功的可能性更高。

将机器学习应用于化学过程

像许多实施机器学习的领域一样，它在计算化学领域的用途是从文献中获取所有已知数据，进行推断和分析，并预测最可能的结果。对于化学领域，这通常意味着从不同的反应中获取数据，例如试剂的类型、化学物质的浓度、工艺条件以及可以生产的产品。

所有这些数据都是有价值的，因为它们都是可以决定结果的因素，使反应物成为理想的输入集，而产物则成为输出。这些数据的使用可以被输入到机器学习算法中，并且可以用来做三件事。首先是通过使用现有数据，可以推断出化学结构形成的最可能原因(从反应/过程的角度来看)，并且可以被工业界用来预测执行其所需功能的新分子。

第二种方法更多地与流程本身有关。有时，研究人员会想到一个产品，但不知道其过程。可以从以前的反应中获取数据并进行分析，这使算法能够预测哪些条件和试剂将负责分子中不同化学基团的形成。这使算法可以创建反应路径，该算法显示了逐步构建分子的最可能途径。

第三种方法是完整的分子设计方法，该方法以一个想法开始，但没有定义的产物或反应途径。这采用了其他两点的原则。尽管如此，除了一个变量(产物或反应)外，两者在技术上都是未知的，因此算法需要外推产物和反应条件，以产生可能的结果/途径。这是一项较难执行的任务，但受到了很多关注。

机器学习预测分子

计算化学的另一个主要方面是对材料/分子本身，它们的基本内在特性以及它们在某些情况/环境下的行为进行预测。与工业中通常采用的工艺优化相比，这是计算化学的更基本、更长时间的使用，并且在学术界研究新材料和分子时通常更常用(因为这是时间、金钱和有效产品规模的体现)。应当指出的是，这些努力不仅限于化学领域，因为在生物和工程领域也使用了类似的计算方法。

即使需要关注的因素较少(即仅关注分子，而不是过程和分子)，但在此领域中使用计算化学也很重要，因为它有助于从根本上实现结果。通常是在创建工业流程之前发生的阶段-机器学习也确实帮助提升了这一领域。
 

当然，电动自动驾驶汽车网络需要由最新的解决方案提供动力。代替人类驾驶员，车载计算机需要有关驾驶条件和交通的最新、准确的车道级信息。 TomTom Traffic等服务会分析实时事件和拥塞，以在流量发生之前进行预测。每秒处理数十亿个匿名数据点，自动驾驶汽车将能够避免拥挤的区域并运送乘客。

出行的未来：智能、可持续和高效

当谈到移动行业的未来时，归结为公共机构、企业和公众将在未来几年中扮演的角色。 但是最终将由公共机构来推动建立一个更清洁、更安全、更高效的MaaS系统的责任。为此，各国政府和其他政府将需要支持电动汽车、自动驾驶和智能导航技术的发展，这对于未来的社会发展至关重要。

尽管有必要，但重建系统不应被认为是一项小任务。这样做将花费数年时间，因此创新过程应受到赞赏，而不应视为最终目标。在该过程的每个阶段中，将有各种突破和收益将塑造未来。现在的任务是简单地启动恢复。

（编辑：吉安站长网）

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