為什麼選擇與 Uber AI 解決方案合作？
Uber 擁有端到端的資料標註、先進的測試框架，以及全球規模化能力，協助汽車與自駕車公司實現無與倫比的精準度、安全性與營運效率。憑藉超過 8 年的經驗，以及遍布全球、專業團隊組成的知識型工作市場網絡，Uber 協助推動創新，加速自駕與汽車 AI 應用的部署。
高精度資料，有助於強化模型訓練
uLabel 的多感測器融合技術支援先進感知能力，讓自駕車能夠理解並因應複雜的環境。
更快的開發速度與上市時程
精簡化的資料標註與測試流程能加速開發週期，有助於新自動化技術的快速部署。
實地驗證與安全保障
情境式測試可確保車輛能夠應對不可預測的情況，進一步提升安全性與可靠性。
營運效率與成本節省
可擴展的解決方案能降低管理負擔，讓各項專案能以更具成本效益的方式成長，並有效分配資源。
透過在地化專業實現全球適應力
在地化與測試確保自動化系統能符合各地區的需求，從法規要求到當地道路習慣皆涵蓋在內。
加強安全與合規
嚴格的安全測試確保自動化系統符合全球安全標準與法規基準，保障使用者及相關利益方的安全。
這對你可能有什麼影響
高精度資料標註，用於自動化模型訓練
標註複雜的感測器數據，建立完整的訓練資料集，協助自動化決策，涵蓋從物體偵測到道路分割等多種應用。
影響：可實現更精確且可靠的感知模型，提升安全性與情境感知能力
真實情境與情境模擬測試
在各種環境和行車情境中測試自動化系統，確保其在真實世界條件下的穩定性。
影響：提升可靠性與效能，降低複雜環境中系統故障的風險
在地化與全球適應性
確保自動化系統針對多元的全球市場進行最佳化，無論是城市街道還是鄉村地區，皆能依據各地區特性進行調整。
影響：擴展全球營運能力，協助在不同法規及地理環境下部署
產品耐用性與可擴展性測試
全面測試車輛性能、系統穩定性，以及硬體與軟體的整合，以實現可擴展的部署。
影響：確保在不同車型、地區及各種環境條件 下皆能維持一致的表現
我們如何運用我們的工具來達成這一目標
- 自動化系統的高精度標註
uLabel 提供針對複雜資料類型（包括 LiDAR、雷達、相機及感測器輸入）的詳細標註，這對於訓練自駕車模型至關重要。
- 多感測器融合與 3D 標註
支援對視覺、深度及空間數據進行全方位標註，提供統一的資料集，以提升情境感知與決策能力。
- 動態標註標準
建立可強化自駕模型的資料集，透過針對物體偵測、路標、車道標線及環境元素等量身打造的參數進行優化。
- 即時品質保證
透過內建的準確性檢查與 AI 輔助驗證，確保標註資料品質達到最高標準，讓模型訓練更可靠。
- 大型專案的全球任務協調
uTask 協調並監控 Uber 專業團隊間的複雜標註與測試任務，優化高需求自動化資料的工作流程。
- 專業人力分配
指派具備汽車與自動駕駛專業知識的標註人員負責任務，確保物體、行人行為及動態情境的標註準確無誤。
- 全方位分析與進度追蹤
提供即時儀表板，深入分析專案狀態、品質指標及團隊表現，確保專案全程透明。
- 可擴展且可調整的基礎設施
能夠因應複雜且多元的資料需求，因為其設計可支援自駕車訓練所需的大量資料。
- 真實情境模擬
uTest 模擬各種駕駛情境，從市區交通到高速公路環境，讓自駕系統在真實世界的壓力與極端情況下進行測試。
- 在地化與環境適應性測試
確保在不同地區都能順暢運作，並考量當地行車規範、道路結構及天氣狀況。
- 情境式安全測試
利用真實數據驗證在不可預測情境下的安全關鍵功能，例如障礙物閃避、緊急煞車與行人偵測。
- AI 輔助的安全與合規
利用 AI 驅動的洞察來識別潛在安全風險並優化系統效能，由 Uber 的全職專案經理監督，從而降低部署風險並協助符合法規要求。