Uberi tehisintellekti lahendused auto- ja isesõitvatele sõidukitele
Kasuta Uberi andmete märgistamise, reaalse maailma testimise ja lokaliseerimise parimaid võimalusi, et tagada täpsus, ohutus ja mastaapsus automaatikas AI-s ja isesõitvates sõidukites
Miks teha koostööd Uber AI Solutionsiga?
Uberi terviklik andmete märgistamine, täiustatud testimisraamistikud ja globaalne skaleeritavus võimaldavad auto- ja isesõitvate sõidukite ettevõtetel saavutada ületamatu t äpsuse, ohutuse ja töö efektiivsuse. Rohkem kui 8-aastase kogemuse ning teadmiste tööjõuturu ekspertidest koosneva ülemaailmse võrgustikuga aitab Uber edendada innovatsiooni ja kiirendada kasutuselevõttu isesõitvate ning autoalaste tehisintellekti rakenduste vallas.
Kõrge täpsusega andmed usaldusväärseks mudelikoolituseks
uLabeli multisensoriandmete ühendamine toetab täiustatud tajumist, võimaldades isesõitvatel sõidukitel mõista ja reageerida keerukatele keskkondadele.
Kiirem arendus ja turule jõudmise aeg
Tõhustatud andmete märgistamise ja testimise protsessid kiirendavad arendustsükleid, toetades uute autonoomsete tehnoloogiate kiiret juurutamist.
Reaalse maailma valideerimine ja ohutuse tagamine
Stsenaariumipõhine testimine tagab, et sõidukid suudavad toime tulla ettearvamatute olukordadega, parandades ohutust ja töökindlust.
Tõhusam tegevus ja kulude kokkuhoid
Skaleeritavad lahendused vähendavad üldkulusid, võimaldades kulutõhusat kasvu ja tõhusat ressursside jaotamist erinevate projektide vahel.
Globaalne kohanemisvõime tänu lokaliseerimise asjatundlikkusele
Lokaliseerimine ja testimine tagavad, et autonoomsed süsteemid vastavad piirkondlikele nõuetele, sealhulgas regulatiivsetele nõuetele ja kohalikele liikluskommetele.
Tõhustatud ohutus ja vastavusnõuetele vastavus
Põhjalik ohutustestimine tagab, et autonoomsed süsteemid vastavad ülemaailmsetele ohutusstandarditele ja regulatiivsetele nõuetele, kaitstes kasutajaid ja sidusrühmi.
Kuidas see võiks sinu puhul kehtida
Kõrgtäpsusega andmete märgendamine autonoomsete mudelite treenimiseks
Märgista keerulised andurid, et luua põhjalikud treeningandmestikud autonoomseks otsustamiseks – alates objektide tuvastamisest kuni teede segmenteerimiseni.
Mõju: Võimaldab täpsemaid ja usaldusväärsemaid tajumudeleid, parandades ohutust ja olukorrateadlikkust
Reaalse maailma ja stsenaariumipõhine testimine
Testi autonoomseid süsteeme erinevates keskkondades ja sõiduolukordades, et tagada töökindlus päriselu tingimustes.
Mõju: Suurendab töökindlust ja jõudlust, vähendades süsteemirikete riski keerukates keskkondades
Lokaliseerimine ja globaalne kohanemisvõime
Tagab, et autonoomsed süsteemid on optimeeritud erinevateks ülemaailmseteks turgudeks, alates linnatänavatest kuni maapiirkondadeni, kasutades piirkonnale omast häälestust.
Mõju: laiendab tegevusvõimalusi üle maailma, toetades kasutuselevõttu erinevates regulatiivsetes ja geograafilistes tingimustes
Toote testimine vastupidavuse ja laiendatavuse tagamiseks
Testi põhjalikult auto jõudlust, süsteemi stabiilsust ja riistvara-tarkvara integreeritust, et tagada ulatuslik kasutuselevõtt.
Mõju: Tagab ühtlase toimimise erinevate auto mudelite, piirkondade ja keskkonnatingimuste puhul
Kuidas me teeme seda oma tööriistadega
- Kõrgtäpsusega märgistus autonoomsete süsteemide jaoks
uLabel pakub üksikasjalikku märgistamist keerukate andmetüüpide jaoks, sealhulgas LiDARi, radari, kaamera ja andurite sisendite jaoks, mis on olulised autonoomsete sõidukite mudelite treenimiseks.
- Mitmeanduriline andmete ühendamine ja 3D-märgistamine
Toetab põhjalikku märgistamist visuaalsete, sügavus- ja ruumiandmete lõikes, pakkudes ühtset andmekogumit olukorrateadlikkuse ja otsuste tegemise jaoks.
- Dünaamilised märgistamise kriteeriumid
Loob andmekogumeid, mis tugevdavad autonoomseid mudeleid, kasutades kohandatud parameetreid objektide tuvastamiseks, liiklusmärkide, sõiduradade tähiste ja keskkonnaelementide jaoks.
- Reaalajas kvaliteedikontroll
Tagab kõige kvaliteetsemalt märgistatud andmed—kasutades sisseehitatud täpsuskontrolle ja tehisintellektil põhinevat valideerimist—usaldusväärseks mudelikoolituseks.
- Globaalne ülesannete koordineerimine suurte projektide jaoks
uTask korraldab ja jälgib Uberi spetsialiseeritud meeskondade keerulisi märgistus- ja testimisülesandeid, optimeerides töövooge suuremahuliste autonoomsete andmete vajaduste jaoks.
- Spetsialiseeritud tööjõu jaotus
Määrab ülesanded annotaatoritele, kellel on kogemused autotööstuse ja autonoomia valdkonnas, tagades objektide, jalakäijate käitumise ja dünaamiliste stsenaariumide täpse märgistamise.
- Põhjalik analüütika ja edenemise jälgimine
Pakub reaalajas juhtpaneele, mis annavad ülevaate projekti staatusest, kvaliteedimõõdikutest ja meeskonna tulemuslikkusest, tagades täieliku projekti läbipaistvuse.
- Skaleeritav ja kohandatav infrastruktuur
Kohandub keerukate ja mitmeliigiliste andmevajadustega, kuna see on loodud ulatuslike andmenõuete täitmiseks autonoomsete sõidukite koolitamisel.
- Reaalse olukorra simulatsioon
uTest jäljendab erinevaid sõiduolusid – alates linnaliiklusest kuni maanteedeni – testides autonoomseid süsteeme reaalse maailma olukordades ja keerulistes situatsioonides.
- Lokaliseerimise ja keskkonnaga kohanemise testimine
Tagab sujuva toimimise erinevates piirkondades, arvestades kohalikke liiklusreegleid, teede struktuuri ja ilmastikutingimusi.
- Stsenaariumipõhine ohutuse testimine
Kasutab tegelikke andmeid, et kontrollida ohutuse seisukohalt olulisi funktsioone, nagu takistuste vältimine, hädapidurdus ja jalakäijate tuvastamine ettearvamatutes olukordades.
- Tehisintellektiga täiustatud ohutus ja vastavusnõuete täitmine
Tuvastab võimalikke ohutusriske ja optimeerib süsteemi jõudlust tehisintellektil põhinevate teadmiste abil, mida juhivad Uberi täiskohaga programmijuhid, vähendades seeläbi juurutamise riske ja toetades regulatiivsete nõuete täitmist.
Lahendused
Tööstusharud
Ressursid
Avasta