Glydways desarrolla su primer modelo de detección de peatones con Uber AI Solutions
Descubrí cómo Glydways, una empresa de vehículos autónomos, estableció una canalización de datos escalable de detección y medición de luz (LiDAR) para desarrollar una capacidad de percepción fundamental.
September 2, 2026 | Estados Unidos
Resumen ejecutivo
Cuando la empresa de movilidad autónoma Glydways necesitó construir su primer modelo de detección de peatones, se asoció con Uber AI Solutions para establecer una canalización de datos LiDAR escalable que le permitió desarrollar una capacidad de percepción fundamental y desplegarla en menos de un trimestre.
Resultados clave
99%
Precisión de anotaciones alcanzada en dos meses
20,000+
Fotogramas LiDAR etiquetados
40%
ahorro de costos estimado en el etiquetado
El despliegue requiere una detección confiable de peatones
Glydways desarrolla una nueva categoría de movilidad urbana llamada Flow Networks. Integra vehículos autónomos diseñados específicamente para este propósito, coordinación en tiempo real y vías exclusivas en redes que trasladan usuarios bajo demanda y sin paradas, y ofrece viajes individuales a tarifas de tránsito.
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No podemos implementar nuestro sistema sin detectar de manera confiable a los peatones en todo nuestro sistema.
”
Farshid Moussavi
Director de Percepción, Glydways
Con una cantidad limitada de datos de entrenamiento en las primeras etapas, cada anotación era importante. Glydways necesitaba más que capacidad para etiquetar. Necesitaba un proceso operativo capaz de producir datos de entrenamiento de alta calidad de manera constante a medida que evolucionaban sus modelos de percepción.
Como explicó Moussavi, "el etiquetado 3D de nubes de puntos LiDAR es complejo, especialmente a largas distancias donde hay menos puntos en el objetivo."
Desarrollar estándares de anotación, flujos de trabajo de control de calidad y revisiones colaborativas
En lugar de desarrollar esa capacidad desde cero, Glydways se asoció con Uber AI Solutions para crear una operación de datos escalable.
“
La calidad, la capacidad de respuesta, las funcionalidades, las herramientas internas y la experiencia previa de Uber AI Solutions en el etiquetado 3D a gran escala resultaron muy convincentes.
”
Farshid Moussavi
Director de Percepción, Glydways
Juntos, los equipos desarrollaron estándares de anotación, flujos de trabajo de aseguramiento de calidad y un proceso de revisión colaborativo que refinó continuamente la calidad del etiquetado mientras mejoraba la eficiencia. Los experimentos de flujo de trabajo ayudaron a identificar el mejor equilibrio entre velocidad y precisión, mientras que las recomendaciones sobre la recolección de datos y la estrategia de anotación fortalecieron el conjunto de datos de entrenamiento en general.
“
La comunicación abierta y el trabajo conjunto entre los equipos fueron clave para identificar problemas desde el principio y mantener un progreso constante. Colaborar con Uber AI Solutions ha sido la experiencia más fluida que he tenido al trabajar con un socio de etiquetado de datos.
”
Farshid Moussavi
Director de Percepción, Glydways
Establecer una capacidad repetible para el desarrollo de la percepción
La colaboración produjo más que un conjunto de datos de alta calidad. Estableció una capacidad operativa repetible para el desarrollo futuro de percepción.
“
Uber AI Solutions nos permitió obtener nuestro primer conjunto de datos etiquetados externamente para peatones. Esto nos llevó a desarrollar nuestro primer detector de peatones entrenado y desplegado internamente.
”
Farshid Moussavi
Director de Percepción, Glydways
La colaboración también creó un proceso estructurado para la incorporación de datos, su anotación y revisión de calidad que Glydways puede seguir utilizando a medida que se expanda a nuevos escenarios de percepción.
Expansión a clases de objetos y tareas adicionales
Con una canalización de datos comprobada, Glydways puede expandir con confianza sus capacidades de percepción a clases de objetos y tareas adicionales, así como a condiciones operativas cada vez más complejas. Resumiendo la colaboración, Moussavi explicó: "El resultado más valioso fue el establecimiento de una canalización de etiquetado confiable y de calidad, y una asociación en la que podemos confiar para tareas futuras."
“
Uber AI Solutions es un multiplicador de fuerza y una extensión de nuestro equipo, fundamental para ofrecer un sistema basado en aprendizaje automático seguro y fiable.
”
Farshid Moussavi
Director de Percepción, Glydways
Para Glydways, la colaboración no se trató simplemente de etiquetar datos. Estableció la base operativa necesaria para construir, mejorar y escalar modelos de percepción a medida que la plataforma de tránsito autónomo de la empresa sigue evolucionando.
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Los testimonios reflejan resultados individuales. Los resultados individuales no garantizan el resultado para cada cliente, y la experiencia de cada cliente puede variar.
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