自駕車資料工廠
訓練更智慧安全的自駕模型
優勢
資料工廠為何是自駕車的關鍵
自動駕駛車資料工廠透過具備推理能力的模型、涵蓋長尾情境的資料，以及在邊緣案例上持續迭代，彌合可行原型與可投入生產環境的自動駕駛系統之間的差距。
高傳輸量資料處理
自駕車從攝影機、光學雷達、雷達與感應器生成數 TB 的多模態資料。這些資料必須經過大規模擷取、重建、庋用及標記，才能用於訓練 AI 模型。
持續提升
自駕車系統需要持續改善，從新資料、罕見事件與邊緣案例中學習，藉以完善感知、預測與規劃功能。
大規模合成資料生成
針對真實駕駛情況與可擴充場景重建的高傳輸量合成資料生成進行最佳化。這樣一來便可高效驗證各種變化，並透過車隊資料涵蓋廣泛情境。
達到安全標準的資料庋用
確保用於訓練及驗證安全關鍵系統的資料正確無誤，而非一味追求資料量。
技術
用於自動駕駛車的資料集準備與模型自動駕駛訓練資料工廠。
NVIDIA 汽車 NIM
NVIDIA 推論微服務加速自動駕駛汽車的未來
運用先進的 AI 模型簡化汽車軟體開發過程，並且將雲端部署最佳化。
加速開發
透過 NVIDIA 物理 AI 資料集解決資料瓶頸，這是一份用於自動駕駛汽車、機器人和智慧空間開發的開放原始碼資料集。這個統一的集合是由用於打造 NVIDIA 實體 AI 的經驗證資料所組成，如今已在 Hugging Face 上提供給開發人員。
客戶案例
資源
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