辅助驾驶汽车数据工厂
训练更智能、更安全的辅助驾驶模型
优势
为什么数据工厂对于辅助驾驶汽车至关重要
辅助驾驶汽车数据工厂通过推理模型、覆盖长尾场景的数据以及对极端场景的持续迭代，弥合了有能力的原型与可量产的辅助驾驶汽车之间的差距。
高吞吐量数据处理
辅助驾驶汽车通过摄像头、激光雷达、雷达和其他传感器生成数 TB 级的多模态数据。这些数据需要经过大规模摄取、重构、筛选和标注之后，才能用于训练 AI 模型。
持续改进
辅助驾驶系统需要持续改进，通过不断学习新的数据、罕见事件和极端场景，来优化感知、预测和规划能力。
大规模合成数据生成
针对真实世界驾驶的高吞吐量合成数据生成和可扩展的场景重建进行优化。这能够实现对算法变更的高效验证，并利用车队数据实现广泛的场景覆盖。
安全级数据筛选
确保用于训练和验证安全关键型系统的是正确的数据，而不仅仅是更多的数据。
技术
面向辅助驾驶汽车的数据集准备和辅助驾驶数据工厂
汽车行业 NIM
NVIDIA NIM 推理微服务推动智能汽车的未来
利用先进的 AI 模型来简化汽车软件开发并优化云部署。
加速开发
借助用于辅助驾驶汽车、机器人与智能空间开发的开源数据集 — NVIDIA 物理 AI 数据集，打破数据瓶颈。该统一数据集由经过验证的数据组成，用于构建 NVIDIA 物理 AI，现已在 Hugging Face 上免费向开发者提供。
客户案例
资源
AI、加速计算和仿真领域的突破性成果
-
新闻
-
会议
后续步骤
联系我们
了解 NVIDIA 汽车基础设施如何推动辅助驾驶变革，并塑造更安全、更智能的未来出行模式。
汽车新闻
注册以接收 NVIDIA 发布的最新资讯和更新。
NVIDIA 汽车
了解 NVIDIA 解决方案如何提供所需的性能和可扩展性，以设计、可视化、开发和仿真未来驾驶。
