Glydways가 Uber AI Solutions와 함께 최초의 보행자 감지 모델을 개발합니다
Glydways라는 자율주행 차량 회사가 중요한 인지 기능을 개발하기 위해 확장 가능한 라이다(LiDAR) 데이터 파이프라인을 구축한 방법을 알아보세요.
September 2, 2026 | 미국
요약 보고
자율주행 모빌리티 기업 Glydways가 최초의 보행자 감지 모델을 구축해야 했을 때, Uber AI Solutions와 협력하여 확장 가능한 LiDAR 데이터 파이프라인을 구축했고, 이를 통해 중요한 인지 역량을 개발하고 분기 내에 배포할 수 있었습니다.
핵심 결과
99%
2개월 이내에 주석 정확도 달성
20,000+
라이다 프레임에 라벨이 지정됨
40%
라벨링에서 예상되는 비용 절감
Deployment requires reliable pedestrian detection
글라이드웨이즈는 플로우 네트워크(Flow Networks)라는 새로운 유형의 도시 이동 수단을 구축합니다. 이 네트워크는 특수 설계된 자율주행 차량, 실시간 운영 관리, 전용 유도로를 통합하 여 정차 없이 승객을 이동시켜 대중교통 요금으로 개인 맞춤형 이동 서비스를 제공합니다.
“
시스템 전체에서 보행자를 안정적으로 감지하지 못하면 시스템을 배포할 수 없습니다.
”
파르시드 무사비
글리드웨이즈 지각 책임자
초기 단계의 학습 데이터가 제한적인 상황에서, 모든 주석이 중요했습니다. Glydways에는 단순한 라벨링 역량 이상의 것이 필요했습니다. 인지 모델이 발전함에 따라 지속적으로 고품질의 학습 데이터를 생산할 수 있는 운영 프로세스가 필요했습니다.
Moussavi가 설명했듯이, "LiDAR 포인트 클라우드의 3D 라벨링은 특히 더 먼 거리에서 대상에 포인트가 적을 때 복잡합니다."
주석 표준 개발, QA 워크플로우 및 협업 리뷰
그 기능을 처음부터 직접 구축하는 대신, Glydways는 Uber AI Solutions와 협력하여 확장 가능한 데이터 운영을 구축했습니다.
“
Uber AI Solutions' quality, responsiveness, capabilities, internal tooling, and prior experience with 3D labeling at scale were all compelling.
”
Farshid Moussavi
Head of Perception, Glydways
함께 팀들은 주석 표준, 품질 보증 워크플로, 그리고 협업 검토 프로세스를 개발하여 라벨링 품질을 지속적으로 개선하고 효율성도 높였습니다. 워크플로 실험을 통해 속도와 정확성 사이의 최적의 균형을 찾았으며, 데이터 수집 및 주석 전략에 대한 권장 사항은 전체 학습 데이터셋을 강화하는 데 기여했습니다.
“
Open communication and teamwork across teams were key to identifying issues early on and maintaining steady progress. Working with Uber AI Solutions is the smoothest experience I've ever had working with a data labeling partner.
”
Farshid Moussavi
Head of Perception, Glydways
지각 개발을 위한 반복 가능한 역량 구축
이 파트너십은 고품질 데이터셋 이상의 성과를 냈습니다. 이는 향후 인지 개발을 위한 반복 가능한 운영 역량을 구축했습니다.
“
Uber AI Solutions enabled us to get our first externally labeled dataset for pedestrians. This led to our first internally trained and deployed pedestrian detector.
”
Farshid Moussavi
Head of Perception, Glydways
이번 협업을 통해 Glydways가 새로운 인지 시나리오로 확장할 때에도 계속 활용할 수 있는 데이터 수집, 주석 달기, 품질 검토를 위한 체계적인 파이프라인이 구축되었습니다.
추가 객체 클래스 및 작업으로 확장
검증된 데이터 파이프라인이 구축됨에 따라, Glydways는 추가적인 객체 분류와 작업, 그리고 점점 더 복잡해지는 운용 환경으로 인식 능력을 자신 있게 확장할 수 있습니다. 협업을 총평하며 Moussavi는 “가장 가치 있는 성과는 신뢰할 수 있고 품질이 보장된 라벨링 파이프라인과 앞으로의 과제에서도 의지할 수 있는 파트너십을 구축한 것이었습니다.”라고 설명했습니다.
“
Uber AI Solutions is a force multiplier and extension of our team that is critical to delivering a safe, reliable ML-based system.
”
Farshid Moussavi
Head of Perception, Glydways
Glydways에게 이번 협업은 단순히 데이터를 라벨링하는 것에 그치지 않았습니다. 이는 회사의 자율주행 교통 플랫폼이 계속 발전함에 따라 인지 모델을 구축하고 개선하며 확장하는 데 필요한 운영 기반을 마련하는 과정이었습니다.
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후기는 개인의 결과를 반영합니다. 개인별 결과는 모든 고객에게 동일한 결과를 보장하지 않으며, 고객 경험은 다를 수 있습니다.