自駕車模型開發
打造更智慧、更安全的駕駛模型
優勢
模型開發為何對自駕車至關重要
模型開發透過具備推理能力的模型、涵蓋長尾情境的資料，以及針對邊緣案例持續反覆改進，彌合功能完善的原型與可供正式環境使用的自駕車之間的差距。
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
資料集準備與模型訓練
客戶案例
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。
資源
AI、加速運算和模擬的重大突破
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演講
後續步驟
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