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
年度汽车公司
了解 Frost & Sullivan 为何将 AWS 评为推动该行业的主要参与者。
优势
自动驾驶使用案例和解决方案
.042aefe08c2c091d4509818282c81add9d3b7f99.png "自动驾驶汽车软件图标")
详细了解特色解决方案
开始使用精选 AWS 服务
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：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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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）。
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。
