自动驾驶

使用 AWS 和合作伙伴专门打造的服务与解决方案加速自动驾驶汽车的开发

AWS 正在推动自动驾驶汽车(AV)开发的持续发展。
开发和部署高级驾驶辅助系统(ADAS)和 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。该平台需要提供的功能包括:数据收集、摄取、存储、处理和分析;标记和注释;地图开发;算法和模型开发;模拟;验证和校验;以及工作空间管理(包括 MLOps 和 DevOps)。领先的汽车客户将 AWS 作为他们的 ADAS/AV 开发平台,因为我们拥有广泛而深入的托管式服务和解决方案、丰富的经验及庞大的合作伙伴社区,并提供开发安全、可靠和成本优化的自动驾驶和 ADAS 系统所需的架构和技术。

优势

无与伦比的计算、存储和网络规模
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。
缩短推向市场的时间
客户通过 AWS 上构建,可优化软件工程,使其更加敏捷,降低开发和验证成本,并缩短推向市场的时间。
多种方式控制成本
AWS 拥有所有云中最多类别的存储,让您能够根据访问频率、持久性和可用性需求对数据进行配置和选择不同费率的产品,从而提高成本效率。

自动驾驶解决方案和服务

AWS 可提供专为汽车行业而构建的解决方案和服务。探索 AWS 自动驾驶解决方案,以加速自动驾驶汽车、高级驾驶辅助系统等的开发。

AWS IoT FleetWise 图标

AWS IoT FleetWise

AWS IoT FleetWise 使汽车制造商能够近乎实时地且轻松、经济高效地收集和转换车辆数据并将这些数据传输到云端,然后使用这些数据来通过分析和机器学习构建应用程序,从而提高车辆质量、安全性和自主性。

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AWS 上的自动驾驶汽车数据湖图标

AWS 上的自动驾驶汽车数据湖

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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DXC 和 AWS Robotic Drive Cloud 图标

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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Capgemini 驾驶自动化系统验证图标

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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AWS 服务

Amazon EC2 T4g 实例由基于 Arm 的 AWS Graviton2 处理器提供支持。T4g 实例是低成本的下一代可突增通用实例类型,它提供基本水准的 CPU 性能,并且能够在需要的情况下随时突增 CPU 使用率。
Amazon EC2 Inf1 实例可在云端以最低成本提供高性能机器学习推理。
Amazon EC2 P4d 实例为云端机器学习训练和高性能计算(HPC)应用提供了理想的性能。
Amazon EC2 P3 实例可在云中提供高性能计算,可支持高达 8 个 NVIDIA® V100 Tensor Core GPU,并可为机器学习和 HPC 应用提供高达 100Gbps 的网络吞吐量。
Amazon SageMaker 通过整合专门为机器学习构建的广泛功能集,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 SageMaker Ground Truth 是一种完全托管的数据标注服务,可让您轻松构建高度准确的训练数据集以用于机器学习。
Amazon SageMaker Ground Truth Plus 可帮助您创建高质量的训练数据集,无需构建标记应用程序或管理标记人力资源。
AWS Wavelength 将 AWS 计算和存储服务嵌入到 5G 网络中,为开发、部署和扩展超低延迟应用程序提供移动边缘计算基础设施。
AWS Snowcone 是 AWS Snow 系列边缘计算、边缘存储和数据传输设备中尺寸最小的设备。

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。

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。

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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