Solutions d'IA d'Uber pour le secteur automobile et les véhicules autonomes
Exploitez l’expertise d’Uber en annotation de données, en tests en conditions réelles et en localisation pour renforcer la précision, la sécurité et l’évolutivité dans l’IA automobile et les véhicules autonomes
Pourquoi collaborer avec Uber AI Solutions?
L’annotation de données de bout en bout d’Uber, des cadres de test avancés et une évolutivité à l’échelle mondiale permettent aux entreprises du secteur automobile et des véhicules autonomes d’atteindre des niveaux inégalés de précision, de sécurité et d’efficacité opérationnelle. Avec plus de 8 ans d’expérience et un réseau mondial d’équipes d’experts sur une place de marché du travail spécialisé, Uber contribue à stimuler l’innovation et à accélérer le déploiement des applications d’IA pour les véhicules autonomes et le secteur automobile.
Données de haute précision pour l’entraînement robuste de modèles
La fusion multicapteurs d'uLabel prend en charge une perception avancée, permettant aux véhicules autonomes de comprendre et de réagir à des environnements complexes.
Développement plus rapide et délai de mise en marché réduit
Des processus rationalisés d'annotation des données et de mise à l'essai accélèrent les cycles de développement, favorisant le déploiement rapide de nouvelles technologies autonomes.
Validation sur le terrain et mesures de sécurité
Les tests fondés sur des scénarios offrent aux véhicules les moyens de faire face à des conditions imprévisibles, ce qui améliore la sécurité et la fiabilité.
Efficacité opérationnelle et économies de coûts
Les solutions évolutives réduisent les frais généraux, ce qui permet une croissance rentable et une répartition efficace des ressources dans l’ensemble des projets.
Adaptabilité à l’échelle mondiale grâce à une expertise en localisation
La localisation et les tests font en sorte que les systèmes autonomes répondent aux besoins propres à chaque région, des exigences réglementaires aux usages routiers locaux.
Sécurité et conformité renforcées
Des essais de sécurité rigoureux permettent aux systèmes autonomes de respecter les normes de sécurité mondiales et les référentiels réglementaires, ce qui protège les utilisateurs et les parties prenantes.
Comment cela pourrait vous concerner
Annotation de données de haute fidélité pour l'entraînement de modèles autonomes
Annotez des données de capteurs complexes pour créer des jeux de données d'entraînement exhaustifs destinés à la prise de décision autonome, de la détection d'objets à la segmentation de la route.
Impact: Permet d'obtenir des modèles de perception plus précis et fiables, ce qui améliore la sécurité et la conscience de la situation
Tests en conditions réelles et basés sur des scénarios
Testez des systèmes autonomes dans divers environnements et scénarios de conduite, en veillant à leur robustesse dans des conditions réelles.
Impact : Augmente la fiabilité et les performances, en réduisant le risque de défaillances du système dans des environnements complexes
Localisation et adaptabilité à l'échelle mondiale
Veille à ce que les systèmes autonomes soient optimisés pour divers marchés à l’échelle mondiale, des rues urbaines aux zones rurales, avec des réglages propres à chaque région.
Impact : Étend les capacités opérationnelles à l’échelle mondiale et appuie le déploiement dans divers contextes réglementaires et géographiques
Mise à l'essai du produit pour la durabilité et l'évolutivité
Testez de manière exhaustive les performances du véhicule, la stabilité du système et l’intégration matériel-logiciel en vue d’un déploiement évolutif.
Impact: Offre un rendement constant pour tous les modèles de véhicules, les régions et les conditions environnementales
Comment nous y parvenons grâce à nos outils
- Annotation de haute précision pour les systèmes autonomes
uLabel propose une annotation détaillée pour des types de données complexes — y compris des entrées de LiDAR, de radar, de caméras et de capteurs —, ce qui est essentiel à l’entraînement de modèles de véhicules autonomes.
- Fusion multi-capteurs et annotation 3D
Prend en charge l’annotation exhaustive des données visuelles, de profondeur et spatiales, afin de fournir un ensemble de données unifié favorisant la conscience de la situation et la prise de décision.
- Critères d'annotation dynamiques
Crée des jeux de données qui renforcent les modèles autonomes en utilisant des param ètres adaptés pour la détection d’objets, les panneaux routiers, les marquages au sol et les éléments environnementaux.
- Assurance de la conformité en temps réel
Offre des données annotées de calibre supérieur — grâce à des contrôles d’exactitude intégrés et à une validation renforcée par l’IA — pour un entraînement de modèles fiable.
- Coordination des tâches à l'échelle mondiale pour des projets de grande envergure
uTask orchestre et supervise des tâches complexes d'annotation et de test au sein des équipes spécialisées d'Uber, et optimise les flux de travail pour répondre à d'importants besoins en données des systèmes autonomes.
- Affectation de la main-d’œuvre spécialisée
Attribue des tâches à des annotateurs ayant une expertise en automobile et en systèmes autonomes, en veillant à la précision de l’annotation des objets, des comportements des piétons et des scénarios dynamiques.
- Analyses complètes et suivi de la progression
Fournit des tableaux de bord en temps réel avec des analyses sur l’état du projet, des indicateurs de conformité et le rendement de l’équipe, offrant une transparence complète du projet.
- Infrastructure évolutive et adaptable
S’adapte à grande échelle pour répondre à des besoins complexes en données multimodales, car il est conçu pour gérer les vastes exigences en matière de données liées à l’entraînement des véhicules autonomes.
- Simulation de scénarios réels
uTest reproduit diverses conditions de conduite — de la circulation urbaine aux environnements autoroutiers — afin de tester des systèmes autonomes face aux contraintes du monde réel et aux cas limites.
- Essais de localisation et d'adaptabilité à l'environnement
Offre des performances sans accroc dans diverses régions, en tenant compte des règlements de circulation locaux, des infrastructures routières et des conditions météorologiques.
- Tests de sécurité fondés sur des scénarios
S’appuie sur des données réelles pour valider des fonctions essentielles pour la sécurité, comme l’évitement des obstacles, le freinage d’urgence et la détection des piétons, dans des situations imprévisibles.
- Sécurité et conformité renforcées par l’IA
Identifie les risques potentiels pour la sécurité et optimise les performances du système grâce à des analyses fondées sur l’IA, que supervisent les gestionnaires de programme à temps plein d’Uber, réduisant ainsi les risques de déploiement et contribuant à la conformité réglementaire.
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