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  4. 51Sim合成數(shù)據(jù)平臺丨51Sim確認(rèn)申報2024金輯獎·中國汽車新供應(yīng)鏈百強

51Sim合成數(shù)據(jù)平臺丨51Sim確認(rèn)申報2024金輯獎·中國汽車新供應(yīng)鏈百強

蓋世汽車

51Sim合成數(shù)據(jù)平臺丨51Sim確認(rèn)申報2024金輯獎·中國汽車新供應(yīng)鏈百強

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51Sim合成數(shù)據(jù)平臺丨51Sim確認(rèn)申報2024金輯獎·中國汽車新供應(yīng)鏈百強

申請技術(shù)丨51Sim合成數(shù)據(jù)平臺

申報領(lǐng)域丨汽車軟件

獨特優(yōu)勢:

獨特優(yōu)勢: AI2.0時代,數(shù)據(jù)需求在指數(shù)級增長,現(xiàn)有的數(shù)據(jù)存量與增長速度卻遠(yuǎn)不足支撐更先進AI的訓(xùn)練,合成數(shù)據(jù)依靠自身更高效、更低成本、更高質(zhì)量的優(yōu)勢應(yīng)運而生;合成數(shù)據(jù)可以解決日常感知訓(xùn)練中難以獲取數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)量少、質(zhì)量差等一系列問題,早在2020年51Sim便開始了對合成數(shù)據(jù)的技術(shù)探索與落地應(yīng)用,如今已構(gòu)建起了大量高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù)集及針對3D數(shù)據(jù)生產(chǎn)的工具鏈,并落地了大量的標(biāo)桿案例。

應(yīng)用場景:

應(yīng)用場景: 1、預(yù)期功能安全(SOTIF)是自動駕駛車輛落地的重要保障,主要用于解決由功能不足或者由可合理預(yù)見的人員誤用所導(dǎo)致的危害和風(fēng)險。為了應(yīng)對日常感知訓(xùn)練中難以獲取的數(shù)據(jù),51Sim利用先進的仿真技術(shù)構(gòu)建各類低概率、高風(fēng)險的邊緣場景,以增加訓(xùn)練樣本和多樣性,提升感知算法泛化能力,幫助主機廠加速模型訓(xùn)練,有效解決預(yù)期功能安全問題。 2、隨著國內(nèi)汽車市場競爭日趨激烈,越來越多車企加速海外市場布局。但在實際落地中,主機廠們往往會遭遇嚴(yán)苛的數(shù)據(jù)安全監(jiān)管。部分場景數(shù)據(jù)采集困難,無法完成自動駕駛系統(tǒng)的本地化適應(yīng)性訓(xùn)練,嚴(yán)重阻礙了出海進程。51Sim幫助該車企生成交通標(biāo)志牌、停車場等場景合成數(shù)據(jù),既解決了數(shù)據(jù)獲取的挑戰(zhàn)并兼顧數(shù)據(jù)隱私保護。 3、通過構(gòu)建技術(shù)國際領(lǐng)先、面向視覺模型應(yīng)用落地的多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注的高逼真度合成場景數(shù)據(jù)集,推動視覺預(yù)訓(xùn)練大模型在自動駕駛場景應(yīng)用落地。 4、路側(cè)感知是車路協(xié)同系統(tǒng)的重要組成部分, 這就需要針對道路交通事故、違章行為進行大量算法訓(xùn)練。基于機器學(xué)習(xí)的識別算法需要大量的標(biāo)簽數(shù)據(jù), 而人工打標(biāo)簽被驗證是一個效率極其低下的方式。同時,真實交通場景十分復(fù)雜,基于實采的事故和違章場景數(shù)據(jù)量嚴(yán)重不足,使得訓(xùn)練難度和成本很高,限制了算法的研發(fā)進度。此外雷視一體機硬件也需要廠商提供設(shè)備的識別準(zhǔn)確率,基于路側(cè)模擬難以完全實現(xiàn)。而通過對城市道路的高精路網(wǎng)等全要素還原,并借助TransAI對車流進行了模擬還原,由此形成道路數(shù)據(jù)集。基于數(shù)據(jù)集進行事故和違章場景構(gòu)建,可泛化出數(shù)十萬種不同場景,最大限度還原真實交通環(huán)境中超速、違停、違章變道的相關(guān)特性。在仿真環(huán)境中輸出帶標(biāo)簽的激光雷達點云數(shù)據(jù), 通過與感知算法識別的點云結(jié)構(gòu)化結(jié)果進行對比,驗證感知算法的準(zhǔn)確性。

未來前景:

未來前景:隨著AI的發(fā)展,數(shù)據(jù)需求量越來越大,現(xiàn)有數(shù)據(jù)存量不足以支撐大規(guī)模AI訓(xùn)練,且可獲取的數(shù)據(jù)存在獲取難度大、質(zhì)量低等問題;而合成數(shù)據(jù)則可以很好解決這個問題,合成數(shù)據(jù)不僅可以通過現(xiàn)有數(shù)據(jù)生成動靜態(tài)場景,高度還原多樣性、全要素場景,還可以通過調(diào)整一系列參數(shù)來泛化出多樣化的場景,生成大規(guī)模高質(zhì)量、低成本的合成數(shù)據(jù),來幫助智能駕駛仿真應(yīng)用落地。

金輯獎介紹:

“金輯獎”由蓋世汽車發(fā)起,旨在“發(fā)現(xiàn)好公司,推廣好技術(shù),成就汽車人”, 并圍繞著“中國汽車新供應(yīng)鏈百強”這個主題進行展開,本屆金輯獎重點聚焦智能駕駛、智能座艙、智能底盤、汽車軟件、車規(guī)級芯片、大數(shù)據(jù)及人工智能、動力總成及充換電、熱管理、車身及內(nèi)外飾、新材料十大細(xì)分板塊,進行優(yōu)秀企業(yè)及先進技術(shù)解決方案的評選,向行業(yè)內(nèi)外展示這些優(yōu)秀的企業(yè)和行業(yè)領(lǐng)軍人物,共同推動行業(yè)的發(fā)展和進步。

來源:第一電動網(wǎng)

作者:蓋世汽車

本文地址:http://www.vlxuusu.cn/news/shichang/239585

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