自主移动

利用专门构建的 AWS 以及合作伙伴服务和解决方案,加快高级驾驶辅助和自动驾驶功能开发

推动自动驾驶的持续发展
开发和部署高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶汽车(AV)系统,需要一个具有高度可扩展的计算、存储、网络以及分析和深度学习框架的开发平台。端到端平台包括支持数据收集、摄取、存储、数据管理和处理、标注和匿名化、地图开发、模型和算法开发、模拟、验证和校验以及工作区管理功能(包括 MLOps 和 DevOps)的功能。为了扩展和加速开发,领先的汽车和移动客户转而使用 AWS 为其自主开发平台提供支持,以获得我们广泛而深入的托管服务、专用解决方案、经验和合作伙伴社区,从而提供扩展和加速新功能开发所需的架构和技术。

优势

可扩展的基础设施
AWS 通过为开发和验证提供数千个计算核心,满足 PB 级数据处理、存储和管理需求。
简化的数据管理
通过提高整个开发平台工具链的数据管理效率,更快地提供新功能。
工具链兼容性
AWS 提供了将数据湖和复杂工具链连接在一起所需的托管基础设施层。
缩短上市时间
在 AWS 上进行构建可提高灵活性、简化验证并缩短开发时间。

自动驾驶汽车功能开发

自动驾驶功能开发流程

自动驾驶使用案例和解决方案

数据摄取和预处理

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数据摄取和预处理

使用可加快数据摄取的服务更快访问 PB 级数据,然后进行处理,以确保仅存储高质量且相关的数据,并且可以针对边缘案例轻松搜索这些数据
场景

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数据管理、处理和分析

数据标注和匿名化

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数据标注和匿名化

加快标注和注释速度,同时减少操作错误,从而获得高质量的数据集

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数据标注和匿名化

数据管理、处理和分析

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数据管理、处理和分析

通过提高整个开发平台工具链的数据管理效率,更快地提供新功能

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自动驾驶汽车软件开发

模型开发和训练

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模型开发和训练

开发 AI 算法并将机器学习工作负载的运行速度提高 5 倍,同时加强遍布全球的团队之间的协作

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模型和算法开发

AM 软件开发

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AM 软件开发

在通用的云原生环境中进行开发和测试,并可访问行业标准工具链

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数据收集、摄取和丰富

模拟与验证

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模拟与验证

进行数十亿英里的虚拟测试,以提高自动驾驶功能的性能,在几天而不是几个月内实现 KPI

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模拟与验证

自动驾驶数据框架(ADDF)

使用数据处理管道、可视化机制、分析接口和场景搜索界面,扩展和加速 ADAS 和自动驾驶的开发。

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AWS 上的 Rosbag 场景智能

Rosbag 场景智能是一种 AWS 解决方案,可逐步引导您完成提取传感器数据,并利用自定义业务逻辑应用对象检测。

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开始使用精选 AWS 服务

AWS Direct Connect 云服务是通往 AWS 资源的最短路径。传输时,您的网络流量保持在 AWS 全球网络上,不会接触公共互联网。
具有行业领先的可扩展性、可用性和安全性的对象存储,让您可以从任何地方存储和检索任意量的数据。
Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)是一种 Web 服务,可以在云中提供安全并且可应需调整的计算容量。
AWS Batch 让开发人员、科学家和工程师能够轻松高效地在 AWS 上运行成千上万个批处理计算作业。
Amazon SageMaker 通过整合专门为机器学习(ML)构建的广泛功能集,帮助数据科学家和开发人员快速准备、构建、训练和部署高质量的机器学习模型。
Amazon EMR 是行业领先的云大数据解决方案,适用于使用开源框架(如 Apache Spark、Apache Hive、Presto)进行 PB 级数据处理、交互分析和机器学习。
AWS CodeBuild 是一项完全托管的持续集成服务,可编译源代码、运行测试以及生成可供部署的软件包。
AWS CodePipeline 是一种完全托管的持续交付服务,可以帮助您实现发布管道的自动化,从而实现快速而可靠的应用程序和基础设施更新。
Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)是一项托管容器服务,可以在云中和本地运行和扩展 Kubernetes 应用程序。
适用于 Lustre 的 Amazon FSx 是一项完全托管的服务,可为计算工作负载提供经济高效且可扩展的高性能存储。
Amazon SageMaker Ground Truth Plus 可帮助您创建高质量的训练数据集,无需构建标注应用程序或管理标注人力资源。
通过 NICE DCV 和 Amazon EC2,客户可在 EC2 实例上远程运行图形密集型应用程序,并将其用户界面流式处理到更简单的客户端机器,无需昂贵的专用工作站。处理各种 HPC 工作负载的客户可以使用 NICE DCV 满足其远程可视化要求。NICE DCV 流媒体协议还广泛地用于常见服务,例如 Amazon Appstream 2.0、AWS Nimble Studio 和 AWS RoboMaker。在 Amazon EC2 上使用 NICE DCV 不会产生任何额外费用。您只需为用于运行和存储工作负载的 EC2 资源付费。

客户案例

了解领先的汽车公司如何利用 AWS 自动驾驶解决方案实现业务转型。

Torc 徽标

利用基于 Amazon S3 构建的数据湖实现自动卡车运输的转型

了解 Torc Robotics 在使用 Amazon S3 迁移到云端的现代数据湖后提供的关键见解。

 

 

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Torc Robotics 利用基于 Amazon S3 构建的数据湖转变自动驾驶卡车运输
Mobileye 图标

Mobileye:在通往无人驾驶的曲折道路上前行

自动驾驶汽车(AV)正在成为现实,先进驾驶辅助系统(ADAS)的涌现和道路上越来越多的 AV 测试程项目便是明证。Mobileye 是 ADAS 和自动驾驶解决方案技术开发的全球领导者,一直是这场技术革命不可或缺的一员。

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在通往无人驾驶的曲折道路上前行(56:41)
Lyft Level 5 徽标

Lyft 使用 Amazon EC2 竞价型实例提高模拟能力并降低成本

Lyft 使用 Amazon EC2 竞价型实例来改进自动驾驶系统的性能和安全性,从而提高模拟能力并降低成本。

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Toyota Research Institute 徽标

Toyota Research Institute 利用 AWS 上全球范围内的深度学习来加快安全自动驾驶的速度

Toyota Research Institute 使用 Amazon EC2 P3 实例来有效处理他们收集的大量数据,从而帮助加快其自动驾驶系统的开发速度。

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Momenta 徽标

Momenta 使用 AWS 加速自动驾驶技术发展

Momenta 使用 AWS 存储和物联网解决方案,从其自动驾驶汽车的车载传感器收集和处理数百 PB 的数据。

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文远知行徽标

文远知行在 AWS 上将自动驾驶机器学习模型的训练时间从数周缩短到 12 小时

文远知行在 AWS 上将自动驾驶机器学习模型的训练时间从数周缩短到 12 小时。

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TuSimple 徽标

使用 AWS 构建 TuSimple 的 Level 4 自动驾驶卡车

TuSimple 在 AWS 上进行了数十亿英里的驾驶模拟,并开发了使用复杂深度学习算法的自动驾驶平台。

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与主要行业合作伙伴携手创新

与在 AWS 上构建解决方案方面展示了技术专长和客户成功经验的全球 AWS 合作伙伴社区互动。

DXC technology 徽标

AWS 上的 DXC Robotic Drive

联系信息

KPIT 徽标

KPIT SIL 平台

联系信息

capgemini 徽标

驾驶自动化和系统验证(DASV)

联系信息

Seagate 徽标

Lyve 移动数据传输服务

联系信息

dspace 徽标

Simphera

联系信息

Equinix 徽标

Equinix 互连

联系信息

Ottometric 徽标

Ottometric 平台

联系信息

weights & biases 徽标

Weights & Biases MLops 平台

联系信息

Tier IV 徽标

Web.Auto

联系信息

资源

查看 AWS 汽车博客文章、视频、博客和其他资源,以了解更多信息并获取有关最新开发的最新信息。

特色资源

自动驾驶开发电子书

自动驾驶汽车有望实现安全、高效和便利的未来,这将最大程度地减少对人类驾驶员的依赖,并最终消除对人类驾驶员的需求。阅读此电子书,了解 Toyota Research、Lyft、Momenta 和 TuSimple 如何通过在 AWS 上构建来加速其自动驾驶系统开发。

为自动驾驶构建自动化场景检测管道缩略图
博客

为自动驾驶构建自动化场景检测管道 - ADAS 工作流程

这篇 2020 年的实地考察记录博客文章介绍了如何使用此参考架构构建自动驾驶数据湖。

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公路上的自动驾驶汽车库存图片
博客

自动驾驶卡车如何意外成为自动驾驶汽车发展中的焦点

您每天在公路上看到的 8 级商用卡车通常在相对可预测的条件下长途行驶。这是开发和验证自动驾驶技术的理想环境。

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在 AWS RoboMaker 中运行模拟缩略图
博客

在具有 GPU 和容器支持的 AWS RoboMaker 中运行任何高保真模拟

为了支持高保真模拟,AWS RoboMaker 现在支持为计算密集型工作流设计的基于 GPU 的模拟作业,例如高保真模拟。

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使用 rviz 和 Webviz 在 AWS 上处理 ROS Bag 数据缩略图
博客

使用 rviz 和 Webviz 在 AWS 上部署和可视化 ROS Bag 数据以实现自动驾驶

这篇博文介绍了使用两种流行的可视化工具在 AWS 上部署和可视化 ROS Bag 数据的三个解决方案。

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Amazon SageMaker Ground Truth 中的视频标记
博客

使用 Amazon SageMaker Ground Truth 标记视频

随着模型变得越来越复杂,AWS 客户越来越多地将机器学习预测应用于视频内容。自动驾驶可能是其中最受关注的用例,出于安全,自动驾驶系统需要能够实时正确检测和跟踪路况和移动的物体。

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3D 点云标记缩略图
博客

使用 Amazon SageMaker Ground Truth 标记 3D 点云

工作人员通过使用内置的图形用户界面(GUI)及其导航和标记快捷方式,可以快速准确地将标签、框和类别应用于 3D 对象(汽车、行人等)。

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Capgemini
相关资源

Capgemini 驾驶自动化系统验证

帮助 OEM 快速采用自动驾驶底层架构和技术。

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DXC
相关资源

DXC 和 AWS Robotic Drive Cloud

在 AWS 上提供工具、服务和基础后端平台,通过丰富针对自动驾驶特定工作负载优化的 AWS 服务,加速自动驾驶功能和软件的构建。

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