Uber AI rešitve za avtomobilsko industrijo in avtonomna vozila
Izkoristite najboljše iz Uberjevih postopkov označevanja podatkov, preizkusov v resničnem svetu in lokalizacije za zagotavljanje natančnosti, varnosti in razširljivosti v avtomobilskem umetni inteligenci in avtonomnih vozilih
Zakaj sodelovati s platformo Uber AI Solutions?
Uberjevo celovito označevanje podatkov, napredni testni okviri in globalna razširljivost omogočajo avtomobilskim in avtonomnim podjetjem doseganje izjemne natančnosti, varnosti in operativne učinkovitosti. Z več kot 8 leti izkušenj in globalno mrežo strokovnih ekip na trgu znanja Uber spodbuja inovacije in pospešuje uvajanje v avtonomnih in avtomobilskih AI aplikacijah.
Visokoprecizni podatki za zanesljivo učenje modela
Večsenzorska fuzija v uLabel omogoča napredno zaznavanje, kar avtonomnim vozilom omogoča razumevanje in odzivanje na zahtevna okolja.
Hitrejši razvoj in krajši čas do lansiranja na trg
Poenostavljeni postopki označevanja in testiranja podatkov pospešujejo razvojne cikle ter omogočajo hitro uvajanje novih avtonomnih tehnologij.
Preverjanje v resničnem svetu in zagotavljanje varnosti
Preizkušanje na podlagi scenarijev zagotavlja, da se vozila lahko spopadajo z nepredvidljivimi pogoji, kar povečuje varnost in zanesljivost.
Operativna učinkovitost in prihranek stroškov
Prilagodljive rešitve zmanjšujejo stroške, omogočajo stroškovno učinkovito rast in učinkovito razporejanje virov med projekti.
Globalna prilagodljivost z lokalizacijskim strokovnim znanjem
Lokalizacija in testiranje zagotavljata, da avtonomni sistemi izpolnjujejo potrebe posameznih regij, od zakonskih zahtev do lokalnih prometnih običajev.
Izboljšana varnost in skladnost
Strogo varnostno testiranje zagotavlja, da avtonomni sistemi izpolnjujejo svetovne varnostne standarde in regulativne zahteve ter tako ščitijo uporabnike in deležnike.
Kako bi se to lahko nanašalo na vas
Visokokakovostno označevanje podatkov za učenje samostojnih modelov
Označite podrobne podatke senzorjev za ustvarjanje celovitih učnih nizov za samostojno sprejemanje odločitev, od zaznavanja predmetov do segmentacije ceste.
Učinek: Omogoča natančnejše in zanesljivejše modele zaznavanja ter izboljšuje varnost in situacijsko ozaveščenost
Testiranje v resničnem okolju in na podlagi scenarijev
Preizkusite avtonomne sisteme v različnih okoljih in voznih scenarijih ter zagotovite zanesljivost v resničnih pogojih.
Vpliv: Povečuje zanesljivost in učinkovitost ter zmanjšuje tveganje za okvare sistema v zahtevnih okoljih
Lokalizacija in prilagodljivost na svetovni ravni
Poskrbi, da so avtonomni sistemi prilagojeni za različne svetovne trge, od mestnih ulic do podeželskih območij, z nastavitvami, prilagojenimi posameznim regijam.
Vpliv: Razširi operativne zmogljivosti na svetovni ravni in omogoča uporabo v različnih regulativnih in geografskih okoljih
Testiranje izdelka za vzdržljivost in razširljivost
Celovito preizkusite zmogljivost vozila, stabilnost sistema in integracijo strojne ter programske opreme za razširljivo uvedbo.
Vpliv: Zagotavlja dosledno delovanje v vseh modelih vozil, regijah in okoljskih pogojih
Kako to naredimo z našimi orodji
- Visoko natančno označevanje za avtonomne sisteme
uLabel ponuja podrobno označevanje za zahtevne vrste podatkov, vključno z LiDAR-jem, radarjem, kamero in senzorji, kar je ključno za učenje modelov za avtonomna vozila.
- Fuzija več senzorjev in 3D označevanje
Omogoča celovito označevanje vizualnih, globinskih in prostorskih podatkov ter zagotavlja enoten nabor podatkov za boljšo situacijsko ozaveščenost in sprejemanje odločitev.
- Dinamična merila za označevanje
Ustvarja nabor podatkov, ki izboljšuje avtonomne modele z uporabo prilagojenih parametrov za zaznavanje predmetov, prometnih znakov, označb na vozišču in okoljskih elementov.
- Nadzor kakovosti v realnem času
Zagotavlja najkakovostnejše označene podatke – z vgrajenimi preverjanji natančnosti in preverjanjem s pomočjo umetne inteligence – za zanesljivo učenje modelov.
- Globalno usklajevanje nalog za obsežne projekte
uTask usklajuje in nadzoruje zahtevne naloge označevanja in testiranja v specializiranih ekipah na platformi Uber ter optimizira delovne tokove za obsežne potrebe po podatkih za avtonomne sisteme.
- Specializirana razporeditev delovne sile
Dodeljuje naloge anotatorjem z izkušnjami na področju avtomobilizma in avtonomije ter zagotavlja natančnost pri označevanju predmetov, vedenja pešcev in dinamičnih scenarijev.
- Celovita analitika in spremljanje napredka
Ponuja sprotne nadzorne plošče z vpogledi v stanje projekta, kazalnike kakovosti in uspešnost ekipe ter tako zagotavlja popolno preglednost projekta.
- Prilagodljiva in razširljiva infrastruktura
Prilagaja se zahtevnim in večmodalnim podatkovnim potrebam, saj je zasnovan za obdelavo obsežnih podatkovnih zahtev pri usposabljanju avtonomnih vozil.
- Simulacija resničnega scenarija
uTest ponazarja različne vozne razmere – od mestnega prometa do avtocestnega okolja – in preizkuša avtonomne sisteme v resničnih situacijah in zahtevnih primerih.
- Lokalizacija in preizkušanje prilagodljivosti okolju
Zagotavlja nemoteno delovanje v različnih geografskih območjih, pri čemer upošteva lokalne predpise o vožnji, cestno infrastrukturo in vremenske razmere.
- Preizkušanje varnosti na podlagi scenarijev
Uporablja resnične podatke za preverjanje varnostno ključnih funkcij, kot so izogibanje oviram, zaviranje v sili in zaznavanje pešcev v nepredvidljivih situacijah.
- Varnost in skladnost z umetno inteligenco
Prepoznava morebitna varnostna tveganja in optimizira delovanje sistema z vpogledi, ki jih omogoča umetna inteligenca in nadzorujejo jih stalni vodje programov na platformi Uber, s čimer se zmanjšajo tveganja pri uvajanju in podpira skladnost z regulativami.
Rešitve
Industrije
Viri
Razišči