Glydways 透過 Uber 人工智慧團隊解決方案建立首個行人偵測模型
瞭解自動駕駛車輛公司 Glydways 如何建立可擴展的光學雷達 (LiDAR) 資料管道，以開發關鍵感知能力。
2026 年 9 月 2 日 | 美國
Executive Summary
自動駕駛公司 Glydways 需要建立首個行人偵測模型時，該公司與 Uber 人工智慧團隊解決方案合作，建立可擴展的光學雷達 (LiDAR) 資料管道，使該公司能夠開發關鍵感知能力，並在不到一季的時間內完成部署。
主要成果
99%
兩個月內達成標註準確率
20,000+
已標示的光學雷達畫面
已省下約 40%
標註作業中的預估成本節省
Deployment requires reliable pedestrian detection
Glydways 建構了一種名為「流動網路」的新型城市交通方式。它將專用自動駕駛車輛、即時協調系統和專用導軌整合到網路中，使乘客可以按需出行而無需停靠，並以公共交通票價提供個人化出行服務。
“
We cannot deploy our system without reliably detecting pedestrians throughout our entire system.
”
Farshid Moussavi
Head of Perception, Glydways
由於早期訓練資料有限，每個註解都很重要。Glydways 需要的不僅是標記能力。隨著感知模型的發展，該公司需要一個能夠一致地生成高品質訓練資料的操作流程。
正如 Moussavi 所解釋的：「光達點雲的 3D 標記很複雜，特別是在較遠的範圍，目標上的點較少。」
制定註解標準、品質保證工作流程，以及協作審查機制
Glydways 並沒有從零開始建立這項能力，而是與 Uber 人工智慧團隊解決方案合作，建立可擴展的資料作業。
“
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
團隊共同制定註解標準、品質保證工作流程，以及協作審查流程，持續改善標記品質，同時提升效率。工作流程實驗有助找出速度與精準度之間的最佳平衡，而有關資料收集和註解策略的建議，則強化了整體訓練資料集。
“
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
建立可重複的感知開發能力
此合作關係不僅產生了高品質的資料集，還建立了可重複的營運能力，可供未來的感知開發使用。
“
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
此次合作還建立了一個結構化的管道，用於資料擷取、註解和品質審查，方便 Glydways 在擴展至新的感知情境時，可以繼續使用。
擴展至更多物件類別與任務
建立經過驗證的資料管道後，Glydways 就能有信心將感知能力擴展至更多物件類別和任務，並因應日益複雜的運作環境。Moussavi 在總結此次合作時表示：「最有價值的成果，是建立了一套可靠且高品質的資料標籤管道，以及在未來任務中值得信賴的合作夥伴關係。」
“
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
對 Glydways 來說，合作不僅僅是標記資料。隨著公司的自動駕駛公共交通平台持續發展，此合作奠定了建立、改善和擴展感知模型所需的營運基礎。
瞭解 Uber AI 解決方案如何與貴企業合作，攜手推動 AI 發展。
客戶推薦內容反映個別成效。個別成效無法保證任何特定客戶皆能達到相同結果，實際體驗可能因客戶而異。