Appen是人工智能生命周期数据领域的全球领导者, 成立于1996年，在数据采购、数据注释和模型评估方面拥有超过25年的经验，帮助客户推出人工智能系统。该公司在全球170国家/地区的70000多个点拥有讲235 多种语言的超过100万的业务熟练的承包商。
虽然自动驾驶汽车仍处于发展的早期阶段，但道路上的许多汽车都具有辅助驾驶的特殊功能，比如对驾驶员意识方面的监控。
几乎 80% 的撞车事故和 65% 的近乎撞车事故与事故发生前三秒内某种形式的驾驶员注意力不集中有关。高质量的训练数据有助于减少这 80%的事故。确保模型得到正确训练使特斯拉汽车的事故率低于平均事故率 4 倍。如果采用质量较差的数据训练模型，未执行其他测试来验证模型是否按预期运行，那么道路上的事故会更多。这种情况下，自动驾驶汽车的可靠性还不如普通的驾驶员。
人工智能驾驶监控技术的核心是先进的监控系统，可基于驾驶员的表现来改变行驶情况。通过机器学习算法实时分析摄像头数据，以监控驾驶员是否在注意道路或被车内发生的其他事情分散注意力。该技术可以与传统、3D 或红外相机配合使用，以便在黑暗中也能观察和识别。人工智能系统可以识别驾驶员是否分心、打电话、瞌睡或参与车内的对话。虽然各种驾驶员监控技术以不同的方式工作，但大多数都具备某种警告系统。如果驾驶员分心了需要重新接管车辆，系统将通过振动、噪音或其他方法提醒驾驶员。
得益于人工智能驾驶监控的发展，如今的汽车可实现多种功能：
– 驾驶员疲劳
– 分心驾驶
– 驾驶障碍
– 监控快递员是否遵守相关规定
每年因疲劳驾驶引起的车祸超过十万起。如今，系统可以检测司机是否疲劳驾驶，并提醒他们靠边停车。此外，汽车还可以改变温度、增加音响音量或振动方向盘以引起驾驶员的注意，并有助于防止因疲劳引起的事故。
如果AI模型注意到驾驶员身体出现异常或出现分心，车辆将即时开启驾驶辅助系统，确保驾驶员、车辆以及道路上其他人的安全。
