A Glydways desenvolve o seu primeiro modelo de deteção de peões com as Soluções de IA da Uber
Saiba como a Glydways, uma empresa de veículos autónomos, estabeleceu um fluxo de dados de deteção e alcance de luz (LiDAR) escalável para desenvolver uma capacidade de perceção crítica.
2 de setembro de 2026 | Estados Unidos
Sumário executivo
Quando a empresa de mobilidade autónoma Glydways precisou de construir o seu primeiro modelo de deteção de peões, fez uma parceria com a Uber AI Solutions para estabelecer um pipeline de dados LiDAR escalável que permitiu à empresa desenvolver uma capacidade de perceção crítica e implementá-la em menos de um trimestre.
Principais resultados
99%
Precisão das anotações alcançada em dois meses
Mais de 20 000
Fotogramas LiDAR rotulados
40%
poupança de custos estimada na rotulagem
Deployment requires reliable pedestrian detection
Glydways builds a new category of urban mobility called Flow Networks. It integrates purpose-built autonomous vehicles, real-time orchestration, and dedicated guideways into networks that move riders on-demand without stopping, delivering personal rides at transit fares.
“
We cannot deploy our system without reliably detecting pedestrians throughout our entire system.
”
Farshid Moussavi
Head of Perception, Glydways
Com dados de formação limitados na fase inicial, cada uma das anotações era importante. A Glydways precisava de mais do que capacidade de etiquetagem. Precisava de um processo operacional capaz de produzir dados de treino de elevada qualidade de forma consistente à medida que os seus modelos de perceção evoluíam.
Como Moussavi explicou, "a etiquetagem 3D de nuvens de pontos LiDAR é complexa, especialmente em distâncias maiores, onde existem menos pontos no alvo".
Desenvolvimento de normas de anotação, fluxos de trabalho de controlo de qualidade e revisões colaborativas
Em vez de desenvolver essa capacidade do zero, a Glydways fez uma parceria com a Uber AI Solutions para criar uma operação de dados escalável.
“
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
Juntas, as equipas desenvolveram padrões de anotação, fluxos de trabalho de controlo de qualidade e um processo de revisão colaborativa que aperfeiçoou continuamente a qualidade da rotulagem, ao mesmo tempo que melhorou a eficiência. As experiências de fluxo de trabalho ajudaram a identificar o melhor equilíbrio entre velocidade e precisão, enquanto as recomendações sobre a recolha de dados e a estratégia de anotação reforçaram o conjunto de dados de formação geral.
“
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
Estabelecer uma capacidade repetível para o desenvolvimento da perceção
A parceria produziu mais do que um conjunto de dados de alta qualidade. Estabeleceu uma capacidade operacional repetível para o desenvolvimento futuro de perceção.
“
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
O projeto também criou um processo estruturado para ingestão de dados, anotação e revisão de qualidade que a Glydways pode continuar a utilizar à medida que expande para novos cenários de perceção.
A expandir para classes de objetos e tarefas adicionais
Com um fluxo de dados comprovado e implementado, a Glydways pode expandir com confiança as suas capacidades de perceção para mais classes de objetos e tarefas e para condições operacionais cada vez mais complexas. Resumindo a colaboração, Moussavi explicou: "O resultado mais valioso foi o estabelecimento de um fluxo de etiquetagem fiável e de qualidade e de uma parceria com a qual podemos contar para tarefas futuras."
“
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
Para a Glydways, a colaboração não se limitou à rotulagem de dados. Estabeleceu a base operacional necessária para criar, melhorar e expandir modelos de perceção à medida que a plataforma autónoma de transporte da empresa continua a evoluir.
Saiba como as Soluções de IA da Uber podem colaborar com a sua empresa para impulsionar a sua IA.
Os testemunhos refletem resultados individuais. Os resultados individuais não garantem o mesmo resultado para cada utilizador e a experiência de cada utilizador pode variar.
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