Glydways desarrolla su primer modelo de detección de peatones con Uber AI Solutions
Descubre cómo Glydways, una empresa de vehículos autónomos, estableció una canalización de datos escalable de detección y medición por luz (LiDAR) para desarrollar una capacidad de percepción fundamental.
2 de septiembre de 2026 | Estados Unidos
Resumen ejecutivo
Cuando la empresa de movilidad autónoma Glydways necesitó crear su primer modelo de detección de peatones, se asoció con Uber AI Solutions para establecer un sistema de datos LiDAR escalable que permitió a la empresa desarrollar una capacidad de percepción crítica e implementarla en menos de un trimestre.
Resultados principales
99%
Precisión de las anotaciones lograda en dos meses
20,000+
Fotogramas LiDAR etiquetados
40%
ahorro estimado de costos 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 datos iniciales limitados para el desarrollo del modelo, cada anotación era importante. Glydways necesitaba algo más que capacidad de etiquetado. Necesitaba un proceso operativo capaz de producir de manera constante datos de alta calidad para el desarrollo de sus modelos de percepción a medida que estos evolucionaban.
Como explicó Moussavi, "el etiquetado 3D de nubes de puntos LiDAR es complejo, especialmente a largas distancias donde hay menos puntos sobre el objetivo".
Desarrollo de 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
En conjunto, los equipos desarrollaron estándares de anotación, procesos de control de calidad y un sistema de revisión colaborativo que permitió perfeccionar continuamente la calidad del etiquetado y mejorar la eficiencia. Los experimentos con los procesos ayudaron a identificar el equilibrio óptimo entre velocidad y precisión, mientras que las recomendaciones sobre la recopilación de datos y la estrategia de anotación fortalecieron el conjunto de datos utilizado para el desarrollo del modelo 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 percepción
La colaboración generó más que un conjunto de datos de alta calidad. Estableció una capacidad operativa replicable 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, anotación y revisión de calidad de datos que Glydways puede seguir utilizando a medida que se expande a nuevos escenarios de percepción.
Expansión a clases de objetos y tareas adicionales
Con una infraestructura de datos probada, Glydways puede ampliar con confianza sus capacidades de percepción a clases de objetos y tareas adicionales, así como a condiciones operativas cada vez más complejas. Al resumir la colaboración, Moussavi explicó: “El resultado más valioso fue establecer un proceso confiable de etiquetado de calidad y una colaboración en la que podemos confiar para tareas futuras”.
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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 limitó a etiquetar datos. Estableció la base operativa necesaria para construir, mejorar y ampliar los modelos de percepción a medida que la plataforma de transporte autónomo de la empresa continúa evolucionando.
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Los testimonios reflejan resultados individuales. Los resultados individuales no aseguran el mismo resultado para ningún usuario en particular, y la experiencia de cada usuario puede variar.
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