Glydways 与优步 AI 解决方案合作，打造首个行人检测模型
了解 Glydways 这家自动驾驶车辆公司如何建立可扩展的激光雷达（LiDAR）数据流程，以开发关键的感知能力。
2026年9月2日 | 美国
执行摘要
当自动驾驶出行公司 Glydways 需要构建其首个人行检测模型时，他们与优步 AI 解决方案合作，建立了可扩展的 LiDAR 数据流程，从而帮助公司快速开发关键感知能力，并在不到一个季度内实现部署。
关键结果
99%
两个月内实现了标注准确率
20,000+
已标注的 LiDAR 帧
40%
标注方面的预计成本节省
部署需要可靠的行人检测
Glydways 构建了名为 Flow Networks 的新型城市交通出行方式。他们将专为此打造的自动驾驶车辆、实时调度系统和专用通道融入交通网络，以便按需为乘客提供无需停车的私人行程，且收费与公共交通相同。
“
如果无法在整个系统运行范围内稳定、可靠地检测到行人，我们就无法部署系统。
”
法尔希德·穆萨维
Glydways 感知团队负责人
在早期训练数据有限的情况下，每一条标注都至关重要。Glydways 需要的不仅仅是标注能力，更需要一套能够随着其感知模型不断发展而持续产出高质量训练数据的运营流程。
正如 Moussavi 所解释的，“对 LiDAR 点云进行三维标注非常复杂，尤其是在距离较远、目标点较少的情况下。”
制定标注标准、质检流程及协作审核
Glydways 并未从零开始构建该能力，而是与 Uber AI 解决方案合作，共同打造了可扩展的数据运营体系。
“
Uber AI Solutions 的品质、响应能力、功能、内部工具以及大规模 3D 数据标注方面的经验都令人信服。
”
法尔希德·穆萨维
Glydways 感知团队负责人
团队协作制定了标注标准、质量保障流程，并建立了协作审核机制，在提升效率的同时不断优化标注质量。通过流程实验，团队找到了速度与准确性的最佳平衡点，同时围绕数据收集和标注策略提出的建议也进一步增强了整体训练数据集的质量。
“
团队之间保持坦诚的沟通与合作，是及早发现问题、确保稳步推进的关键。与 Uber AI Solutions 合作是我与数据标注合作伙伴合作以来最顺畅的一次体验。
”
法尔希德·穆萨维
Glydways 感知团队负责人
建立可持续的感知开发能力
此次合作不仅产出了高质量的数据集，还为未来的感知开发建立了可复制的运营能力。
“
Uber AI Solutions 帮助我们获得了第一个由外部团队标注的行人数据集，支持我们完成首个内部训练和部署的行人检测器。
”
法尔希德·穆萨维
Glydways 感知团队负责人
此次合作还为 Glydways 建立了一个结构化的数据导入、标注和质量审核流程，便于其在拓展新的感知场景时持续使用。
扩展到更多对象类别和任务
在已经建立成熟数据流程的基础上，Glydways 可以自信地将其感知能力扩展到更多目标类别和任务，以及日益复杂的运营环境。总结此次合作时，Moussavi 表示：“最有价值的成果是建立了一套可靠且高质量的标注流程，以及我们未来可以信赖的合作关系。”
“
Uber AI Solutions 是我们团队的力量倍增器，也是团队能力的延伸，对于打造安全、可靠的机器学习系统至关重要。
”
法尔希德·穆萨维
Glydways 感知团队负责人
对于 Glydways 来说，这次合作不仅仅是对数据进行标注，更为其自动化出行应用平台的持续发展奠定了构建、优化和扩展感知模型所需的运营基础。
了解 Uber AI 解决方案如何与您的企业合作，共同推动您的人工智能发展。
用户评价仅代表个人体验。每位用户的体验可能不同，实际效果因人而异，无法作为结果的承诺。