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另外，云原生架构演进是一个持续迭代的过程，每一次迭代都是从企业战略、业务诉求到架构设计与实施的一个完整闭环，整体关系如下图：

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消息队列 RocketMQ 版是阿里云基于 Apache RocketMQ 构建的低延迟、高并发、高可用、高可 靠的分布式消息中间件。该产品最初由阿里巴巴自研并捐赠给 Apache 基金会，服务于阿里集团 13 年， 覆盖全集团所有业务，支撑千万级并发、万亿级数据洪峰，历年刷新全球最大的交易消息流转记录。

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大多数人都梦想着自动驾驶汽车和机器人能够帮助人们完成日常工作和任务。然而，曾经的一些梦想现在变成了现实。电动汽车制造商特斯拉公司首席执行官埃隆·马斯克表示，无人驾驶汽车已经成为现实，将推出全自动驾驶汽车，而机器人服务员在未来有可能取代服务行业人员所做的平凡、重复的工作。

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但是，如何利用人工智能带来的兴奋感来增加采用率呢?

融合幻想和现实更接近家庭

融合对于人工智能的幻想和现实的最佳方法之一是真正了解消费者的想法以及他们认识到该技术的潜力。

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根据一份报告，2018年约有80%的道路交通事故是由于人为错误造成的。因此，将自动驾驶汽车纳入主流的主要目标之一是消除对人类驾驶员的需求并减少道路致死率。使用自动驾驶汽车进行的实验无疑表明在一定程度上减少了道路伤亡人数。

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但是，仍然有很多人经常看到有关自动驾驶汽车事故的新闻，例如Uber自动驾驶汽车事故在美国亚利桑那州撞死了一名行人。发生事故的原因据说是自动驾驶汽车无法准确检测和识别行人。

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例如，假设有两个人写数字九(9)，但是他们两个人都以不同的方式写数字(一个人写9，其他人写一个nine，底部没有清晰的曲线)。除非掌握了所有可能的写数字九的方法，否则深度学习网络以外的AI算法将很难检测到，尽管形状不同，但两个数字都代表九。

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了解复杂的交通行为

驾驶是一个过程，涉及与其他驾驶员和行人的复杂互动。例如，如果骑自行车人打算转弯，那么他或她将做出手势示意，以通知附近的其他驾驶员。然后，驾驶员可以放慢其车辆的速度，从而允许骑自行车的人转弯。

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人类依赖于通用智能来进行这种社交互动。而且，通过深度学习，自动驾驶汽车现在很有可能与其他驾驶员和行人进行社交互动。深度学习神经网络可以帮助自动驾驶汽车检测其他驾驶员和行人给出的导航信号，并采取适当措施避免发生任何碰撞。

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有时，深度学习网络甚至无法实现其本来打算完成的任务。神经网络很难像在不同的视频帧中一样在小图像变换中进行概括。例如，根据一项研究，深卷积网络将狒狒或猫鼬标记为相同的北极熊，具体取决于背景的微小变化。