从目前的自动驾驶车辆分级来看，L3级以上的自动驾驶对高精地图需求较大，而测绘资质是研发高精地图所必备的。因此，自动驾驶厂商通常会与图商达成合作，或者以收购的形式获取技术与资质后进行高精地图研发。
深度学习本质上是基于统计的科学，所以大规模的样本数据对于深度学习的效果至关重要。更大规模和更复杂的神经网络模型已经被证明非常有效，并在产品中有广泛的使用，同时这也让深度学习对计算能力有着更大要求和消耗。
《金融时报》使用AI技术解决的另一大难题，在于发现经济体之内与市场当中的种种趋势。作为一家英国媒体，《金融时报》自身的内容就很适合进行这类分析，并结合其他数据源给出令人眼前一亮的汇总性结论。
展望未来，研究人员打算继续训练该算法，并希望将其算法应用于由TESS收集的更大的候选系外行星样本，以及将来的任务，例如ESA计划中的行星轨道和恒星振荡（PLATO）任务。
人工智能使DevOps团队能够更好地相互协调，特别是在远程地理位置。人工智能驱动的洞察力有助于了解共享需求和规范如何反映本地化、独特的客户需求以及特定的性能基准。
海洋垃圾已经成为一个世界性难题。纵然能够收集到与之相关的所有数据，访问难度仍然难以克服——除非，你有Sam这位海洋问题专家的帮助。
