Intelligente Fahrdatenlösung 2.0: Die Effizienz der KI-Datenverarbeitung wird umfassend verbessert und die Technologie zur Veröffentlichung von Cloud-Messdaten wird aktualisiert.

Am 24. August fand in Shanghai die China International Autonomous Driving Expo statt. Auf dem Messegelände fanden 10 Konferenzen mit insgesamt 120 Keynote-Vorträgen zu den Themen intelligentes Fahrradar, visuelle Kameras, Karten und Positionierung, Fahrwerksdomänensteuerung und Parken und Parkintegration, Informationssicherheit und funktionale Sicherheit, KI-Daten, Simulationssoftware statt. Intelligentes Netzwerk Diskussionen zu 10 Themen, darunter Konnektivität, intelligentes Cockpit und Lösungen für langsame Szenen

Der General Manager von Cloud Measurement Data nahm am ICVS Intelligent Cockpit Technology Summit 2023 teil. Außerdem waren herausragende Branchenvertreter von FAW Group, Harman China, Xpeng Motors, Quanji Technology, der Tongji University, der China Society of Automotive Engineers und der Beijing University of Technology anwesend. usw. . Bei dem Treffen veröffentlichte Cloud Test Data eine neu aktualisierte KI-Datenlösung 2.0 für intelligentes Fahren, die die optimale KI-Datendienstlösung für die Entwicklung intelligenten Fahrens bietet und neue Impulse für hocheffiziente und qualitativ hochwertige KI-Daten setzt

Unter dem doppelten Einfluss von Richtlinien und groß angelegten Modellen der künstlichen Intelligenz beschleunigt sich der Intelligentisierungs- und Kommerzialisierungsprozess des autonomen Fahrens. Da es sich bei den für das autonome Fahren erforderlichen Szenendaten um Long-Tail-Daten handelt, müssen sie so viele Randsituationen wie möglich abdecken. Die Aktualisierung und Iteration von Algorithmusmodellen erfordert auch kontinuierliche Investitionen in neue Szenendaten, und die Bedeutung von Daten wird immer wichtiger. Von Automobilherstellern bis hin zu Zulieferern der ersten Reihe beginnen verschiedene Teilnehmer in der gesamten Industriekette des autonomen Fahrens, auf den Aufbau eines geschlossenen Kreislaufs autonomer Fahrdaten zu achten

Angesichts des Trends zur schrittweisen Implementierung intelligenten Fahrens und einer Vielzahl von Anwendungsszenarien ist der geschlossene Datenkreislauf zum aktuellen Entwicklungstrend der Branche geworden. Die effektive Verbreitung von Schulungsdaten ist zum Schlüssel zur Verbesserung der Leistung verwandter Unternehmen geworden. Es wird berichtet, dass die Cloud Measurement Data Intelligent Driving AI Data Solution 2.0 im Vergleich zur Version 1.0 in vielen Aspekten umfassend verbessert wurde, z. B. in Bezug auf Daten-Closed-Loop-Funktionen, automatische Anmerkungsfunktionen, Datenverwaltungs-Toolketten und manuelle Leistungsbewertung die integrierte Datenbank als Herzstück. Dies kann die Effizienz der Datenanmerkung und -verbreitung umfassend verbessern und gleichzeitig die Qualität der Datenanmerkung sicherstellen

Um ein vollständiges Closed-Loop-Modell zu erreichen, sind umfangreiche, qualitativ hochwertige Daten mit mehreren Szenarien, hohe Rechenleistung, hohe Effizienz, relativ kostengünstige Algorithmusmodelle, tendenziell automatisierte Datenanmerkungen und -verarbeitungsniveaus erforderlich -Geschwindigkeit und kostengünstige Übertragung sind erforderlich, ebenso wie Sicherheits- und Compliance-Garantien. Durch die Eingabe neuer Daten kann das Closed-Loop-Modell kontinuierlich weiterentwickelt werden, um das automatisierte Wachstum des autonomen Fahrens zu realisieren. Derzeit haben Anbieter autonomer Fahrlösungen wie Haomo Zhixing und Baidu Apollo einzigartige Daten-Closed-Loop-Lösungen auf den Markt gebracht. Sie scheuen keine Mühen bei der Datenerfassungslogik, der Überprüfung des tatsächlichen Datenwerts, der Simulation von Trainingsszenarien, der Iteration von Algorithmusmodellen usw. und sind bestrebt um einen kostengünstigen, groß angelegten, qualitativ hochwertigen und effizienten geschlossenen Datenkreislauf zu erreichen

Der Forschungsbericht von CITIC Securities wies darauf hin, dass mit der Massenproduktion fortschrittlicher autonomer Fahrtechnologie in städtischen Gebieten die Wahrnehmung, Entscheidungsfindung, Ausführung und Kommunikationsarchitektur des Systems ein neues Upgrade einleiten wird. Derzeit nutzen alle Teilnehmer „BEV+Transformer+Data-Closed-Loop“ als Kernarchitektur der neuesten Generation autonomer Fahr-Massenproduktionssysteme. Das Algorithmus-Paradigma und die technischen Routen können vorübergehend konsistent sein die nächste Stufe von 1 nach N. Der Schlüssel

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