所有人都看向了刘洋，吴波皱着眉头道:
“新的架构设计现在还不成熟，在现有条件下想快速的提高人工智能芯片的性能，让系统稳定运行的话是有难度的。”
刘洋也不反驳吴波的话，还点头认同。
“嗯，是的，吴总说得没错，我们现在的新一代人工智能芯片设计还不成熟，可能是没法现阶段用上。
但是我们可以创造其他条件啊。
我们都知道人工智能还有一个提高性能的途径，那就是需要更多的数据来进行训练和调教。
而这种调教和训练不仅仅只是需要在模拟场景、封闭场地进行测试就可以了的。
实际道路上的情况更加复杂多变，因此，我们需要收集车辆在真实环境中的停车数据。
这些数据包括不同城市不同停车场的布局和管理规定、不同地区驾驶员的停车习惯等。
我们现在只有最近十几万车主的数据连接到后台数据中心，说实在的，太少了。
所以我建议把原来所有的老车型全部采集数据加入到后台数据库，这样的话才会有更多的数据拿来进行调教和训练。
这样一来这颗人工智能芯片的性能绝对可以得到更好更快速的提高。”
在坐的所有人都不是小白，当然知道他说的办法有没有用。
人工智能芯片的提升确实需要大量数据进行训练和调教。
海量数据是人工智能芯片训练模型、提升性能的关键基础。
通过大量的数据输入，芯片能够学习到各种不同的模式、特征和规律。
而且丰富的数据可以帮助人工智能芯片不断调整和优化模型的参数，提高模型的准确性。
同时，大量的数据还能增强模型的泛化能力，使芯片在面对新的、未曾见过的数据时，也能做出准确的预测和判断。
就以自动泊车为例！
自动泊车过程中，车辆需要准确感知周围环境，包括车位的位置、大小、形状，以及周围的障碍物如其他车辆、柱子、墙壁等。
不同的停车场环境差异巨大，有露天停车场、地下停车场，其光线、空间布局等各不相同；
车位类型也多种多样，有垂直车位、平行车位、斜车位等。
人工智能芯片只有通过大量的数据训练，才能学会在各种场景下准确识别这些信息。
例如，在光线较暗的地下停车场，芯片需要根据传感器收集到的数据准确判断车位线和障碍物，这就需要基于大量类似场景的数据训练，让芯片掌握不同光线条件下的识别能力。
并且停车场并非静态环境，可能会有行人走动、车辆行驶等动态情况。
人工智能芯片要能够实时感知这些动态变化，并根据变化及时调整泊车策略。
这就需要大量的动态场景数据进行训练，让芯片学会识别和预测动态物体的运动轨迹，以便在自动泊车时避免碰撞。
而且自动泊车需要规划出一条既安全又高效的泊车路径，使车辆能够顺利地停入车位。
这涉及到车辆的转向角度、行驶速度、刹车时机等多个因素的精确控制。
通过大量的数据训练，人工智能芯片可以学习到不同车辆尺寸、不同车位条件下的最佳泊车路径，从而提高自动泊车的准确性和效率。
在实际泊车过程中，车辆的传感器可能会存在一定的误差，例如雷达的测量误差、摄像头的视觉偏差等。
人工智能芯片需要通过大量的数据训练，学会对这些误差进行修正和优化，以确保泊车路径的准确性。
例如:根据以往的数据经验，芯片可以判断出在某个特定的停车场中，某个位置的雷达测量数据可能会存在一定的偏差，从而在路径规划时进行相应的调整。
最后就是在自动泊车过程中，可能会出现一些特殊情况，如车位被占用、车位线不清晰、车辆故障等。
人工智能芯片需要通过大量的数据训练，学会识别这些特殊情况，并采取相应的应对措施。