ADAS 和自动驾驶

开发和部署高级驾驶员辅助和自动驾驶车辆系统需要收集、存储和管理海量数据的能力,需要使用高性能计算容量和先进的深度学习框架,还要有能力实时处理车辆中的本地规则和事件。

AWS 可以为高级驾驶员辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶车辆的开发和部署提供一整套支持服务。AWS 拥有几乎无限的存储和计算容量,支持 Apache MXNet、TensorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架,可以加快您的算法的训练和测试速度。AWS Greengrass 提供边缘计算及机器学习推理功能,可以实时处理车辆中的本地规则和事件,同时最大限度地降低向云传输数据的成本。

TuSimple 使用 AWS 构建具有行业领先感知距离的 L4 自动驾驶系统。

优势

优势 1

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热门主题

丰田研究所利用 AWS 上的深度学习来加快安全自动驾驶的速度

“利用 AWS 云,特别是 Amazon EC2 P3 实例,我们可以构建可扩展且高性能的应用程序堆栈,以有效地处理我们收集的大量数据。”  

- Mike Garrison,Toyota Research Institute 基础设施工程技术主管

使用案例

  • AV 开发
  • AV 开发
  • 无人驾驶汽车开发

    AWS 提供高度可扩展的存储和计算服务以及先进的深度学习框架,让用户可以采集、接收、存储和分析自动驾驶车辆的数据,为自动驾驶车辆的全面开发提供支持。

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案例研究和资源

TuSimple

TuSimple 使用在 AWS 上用 Apache MXNet 开发的复杂的深度学习算法来构建自动驾驶平台。TuSimple 使用 AWS 模拟过数十亿英里的驾驶里程。

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HERE

HERE 利用 AWS 平台的可扩展性、可靠性和全球影响力,向全球客户提供高清实时地图和联网汽车解决方案。

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Drive.ai

DriveAI 开发 AI 软件,用于优先采用机器学习技术的自动驾驶车辆。AWS 让他们能够随着业务的增长无缝扩展,并满足其高性能计算需求。

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nuTonomy

nuTonomy 开发软件,用于生产自动驾驶汽车和自主移动机器人。AWS 让他们能够快速预置计算资源、部署新功能并按需添加 IT 资源。

 


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