Movilidad autónoma

Acelere el desarrollo de vehículos autónomos con servicios y soluciones específicos de AWS y socios

AWS está impulsando el avance continuo del desarrollo de vehículos autónomos (AV).
Para el desarrollo y la implementación de sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y sistemas de AV se necesita una plataforma de desarrollo con marcos de análisis y aprendizaje profundo con computación, almacenamiento y redes altamente escalables. Esta plataforma necesita capacidades que permitan la recopilación, la ingesta, el almacenamiento, el procesamiento y el análisis, el etiquetado y la anotación, el desarrollo de mapas, el desarrollo de modelos y algoritmos, las simulaciones, la verificación y la validación, y las funciones de administración del lugar de trabajo (incluidos MLOps y DevOps). Los clientes líderes del sector automotriz recurren a AWS con sus plataformas de desarrollo de ADAS o AV debido a la amplitud y la profundidad de nuestros servicios administrados, nuestras soluciones, y nuestra experiencia y comunidad de socios, ya que brindamos la arquitectura y la tecnología necesarias para desarrollar sistemas ADAS autónomos, seguros, confiables y rentables.

Beneficios

Almacenamiento de computación y escala de red inigualables
AWS resuelve las necesidades de procesamiento, almacenamiento y administración de datos a escala de petabytes mediante la entrega de miles de núcleos de computación para desarrollar y validar.
Aceleración del tiempo de lanzamiento al mercado
Crear en AWS ayuda a los clientes a optimizar la ingeniería de software para ser más ágiles, reducir los costos de desarrollo y validación, y fomentar un mejor tiempo de comercialización.
Varias formas de controlar los costos
AWS tiene la mayor cantidad de clases de almacenamiento de cualquier nube, lo que resulta en una mayor rentabilidad, ya que los datos se pueden configurar y pagar en función de la frecuencia de acceso, la durabilidad y los requisitos de disponibilidad.

Casos de uso y soluciones de movilidad autónoma

Explore soluciones por caso de uso

Administración, procesamiento y análisis de datos

Estas soluciones proporcionan a las empresas ciclos de inercia de datos flexibles y escalables, en el que los datos categorizados continúan alimentando cargas de trabajo que se vuelven cada vez más iterativas con cada etapa, optimizando el desarrollo, la simulación, las pruebas y la validación de los modelos.

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Model & Algorithm Development

Cree soluciones potentes para facilitar las funciones críticas de la autoconducción, como el asistente de mantenimiento de carril, el control de recorrido adaptativo y el frenado de emergencia automatizado y acelere su tiempo de comercialización.

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Autonomous Vehicle Software Development

Optimice el desarrollo dentro de los equipos de DevOps globales, aumente la eficiencia y amplíe la cobertura de las pruebas y, al mismo tiempo, reduzca los costos y acelere el tiempo de comercialización.

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Data Labeling & Anonymization

Administre de forma rentable la anonimización y el etiquetado de datos en la nube de AWS mediante la mejora de la automatización, las herramientas y los flujos de trabajo.

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Simulation & Verification

Aumente la cobertura general de las pruebas mediante el uso de datos sin procesar y sintéticos compatibles con las cargas de trabajo de simulación de software en bucle y hardware en bucle.

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Data Collection, Ingestion & Enrichment

Lleve a cabo campañas para un dominio de diseño operativo (ODD), como los sistemas de asistencia para mantenerse en el carril (LKAS) y el frenado de emergencia automatizado (AEB), a fin de desarrollar modelos y algoritmos para la conducción autónoma y la validación en la nube.

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Marco de Datos de Conducción Autónoma (ADDF)

Escale y acelere el desarrollo de ADAS y de la conducción autónoma utilizando las canalizaciones de procesamiento de datos, los mecanismos de visualización, las interfaces de análisis y una interfaz de búsqueda de escenas.

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Weights & Biases para AWS

Weights & Biases (W&B) es la plataforma MLOps líder para desarrolladores que permite crear mejores modelos más rápido. Weights & Biases permite a los equipos de ML realizar un seguimiento de los experimentos, comprender las dependencias de modelos y conjuntos de datos, visualizar y comprender sus conjuntos de datos, y colaborar y compartir hallazgos. 

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Comience con servicios de AWS seleccionados

Las instancias T4g de Amazon EC2 funcionan con los procesadores Graviton2 de AWS basados en Arm. Las instancias T4g son el tipo de instancia ampliable de uso general, de bajo costo y de última generación que proporciona un nivel base de rendimiento de la CPU con la capacidad de ampliar el uso de la CPU en cualquier momento durante el tiempo que sea necesario.
Las instancias Inf1 de Amazon EC2 ofrecen la inferencia de ML de alto rendimiento de menor costo en la nube.
Las instancias P4d de Amazon EC2 ofrecen el mayor rendimiento para la formación del machine learning (ML) y las aplicaciones de computación de alto rendimiento (HPC) en la nube.
Las instancias P3 de Amazon EC2 ofrecen computación de alto rendimiento en la nube con hasta 8 GPU NVIDIA® V100 Tensor Core y hasta 100 Gbps de rendimiento de red que puede utilizar en proyectos de machine learning y aplicaciones HPC.
Amazon SageMaker ayuda a los científicos de datos y a los desarrolladores a preparar, crear, entrenar e implementar con rapidez modelos de ML de alta calidad reuniendo un amplio conjunto de capacidades especialmente creadas para ML.
Amazon SageMaker Ground Truth es un servicio de etiquetado de datos completamente administrado que facilita la creación de conjuntos de datos de entrenamiento de alta precisión para machine learning.
Amazon SageMaker Ground Truth Plus ayuda a crear conjuntos de datos de formación de alta calidad sin tener que crear aplicaciones de etiquetado o administrar el personal de etiquetado por su cuenta.
AWS Wavelength incorpora los servicios de computación y almacenamiento de AWS a las redes 5G, con lo que proporciona una infraestructura de computación de periferia móvil para desarrollar, implementar y escalar aplicaciones de latencia ultrabaja.
AWS Snowcone es el miembro más pequeño de la familia de productos de AWS Snow para la computación de periferia, el almacenamiento de periferia y dispositivos de transferencia de datos.
AWS IoT FleetWise facilita la recopilación, transformación y transferencia de los datos de los vehículos a la nube casi en tiempo real, y le permite usar esos datos para mejorar la calidad, la seguridad y la autonomía de los vehículos.

Historias de clientes

Descubra cómo las empresas líderes del sector automotriz están transformando sus negocios con las soluciones AWS Autonomous Mobility.

Logotipo de Torc

Transforming Autonomous Trucking with a Data Lake Built on Amazon S3 (Transformar el transporte autónomo con un lago de datos basado en Amazon S3)

Obtenga información clave sobre Torc Robotics tras migrar a un lago de datos moderno en la nube con Amazon S3.

 

 

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Torc Robotics Transforms Autonomous Trucking with a Data Lake Built on Amazon S3 (Torc Robotics transforma el transporte autónomo por carretera con un lago de datos basado en Amazon S3)
Icono de Mobileye

Mobileye: Navegación por el sinuoso camino hacia la movilidad sin conductor

Los vehículos autónomos (AV) se están convirtiendo en una realidad, como lo demuestra la variedad de sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y la creciente cantidad de programas de prueba de AV en la carretera. Mobileye, líder mundial en el desarrollo de tecnologías para ADAS y soluciones de conducción autónoma, ha sido parte integral de esta revolución tecnológica.

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Navigating the winding road toward driverless mobility (56:41) (Navegación por el sinuoso camino hacia la movilidad sin conductor)
Logotipo de Lyft Level 5

Lyft aumenta la capacidad de simulación y reduce los costos con las instancias de spot de Amazon EC2

Lyft aumentó la capacidad de simulación y redujo los costos mediante el uso de instancias de spot de Amazon EC2 para mejorar el rendimiento y la seguridad del sistema de conducción autónoma.

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Logotipo de Toyota Research Institute

Toyota Research Institute acelera la conducción automatizada segura con aprendizaje profundo a escala global en AWS

Toyota Research Institute utiliza instancias P3 de Amazon EC2 para manejar y procesar de manera eficiente la enorme cantidad de datos que recopila, lo que ayuda a acelerar el desarrollo de los sistemas de conducción automatizada.

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Logotipo de Momenta

Momenta acelera la tecnología de conducción autónoma con AWS

Momenta utiliza soluciones de almacenamiento e IoT de AWS para recopilar y procesar cientos de petabytes de datos de los sensores integrados en los vehículos autónomos.

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Logotipo de WeRide

WeRide acelera la formación del modelo de machine learning de conducción autónoma de semanas a 12 horas en AWS

WeRide aceleró la formación del modelo de machine learning de conducción autónoma de semanas a 12 horas en AWS.

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Logotipo de TuSimple

Creación del camión de conducción autónoma de nivel 4 de TuSimple mediante AWS

TuSimple simuló miles de millones de kilómetros de conducción y desarrolló su plataforma de conducción autónoma que utiliza algoritmos sofisticados de aprendizaje profundo en AWS.

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Innove de la mano de socios clave del sector

Interactúe con una comunidad global de socios de AWS que ha demostrado el conocimiento técnico experto y el éxito de los clientes en la creación de soluciones en AWS.

Recursos

Consulte las publicaciones de blog, los videos, los pódcast y otros recursos de AWS Automotive para obtener más información y mantenerse actualizado sobre los últimos desarrollos.

Recurso destacado

Libro electrónico de desarrollo autónomo

Los vehículos autónomos prometen un futuro seguro, eficiente y accesible que minimizará la dependencia y eventualmente eliminará la necesidad de un conductor humano. Lea este libro electrónico para conocer cómo Toyota Research, Lyft, Momenta y TuSimple crean en AWS y aceleran el desarrollo del sistema de conducción autónoma.

Miniatura de la creación de una canalización de detección de escena automatizada para conducción autónoma
Blog

Building an automated scene detection pipeline for Autonomous Driving – ADAS Workflow (Creación de una canalización de detección de escena automatizada para conducción autónoma: flujo de trabajo de ADAS)

Esta publicación del blog Field Notes de 2020 explica cómo crear un lago de datos de conducción autónoma con esta Arquitectura de referencia.

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imagen de stock de automóviles autónomos en la carretera
Blog

How Autonomous Trucking Became the Unlikely Hero of Autonomous Vehicle Development (Cómo los camiones autónomos se convirtieron en los héroes improbables del desarrollo de vehículos autónomos)

Los camiones comerciales de clase 8, los camiones con remolque que pasa todos los días en la carretera, generalmente registran millas astronómicas en rutas largas con condiciones relativamente predecibles. Es un entorno ideal para desarrollar y probar la tecnología de conducción autónoma.

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Miniatura de la simulación en AWS RoboMaker
Blog

Run any high-fidelity simulation in AWS RoboMaker with GPU and container support (Ejecución de cualquier simulación de alta fidelidad en AWS RoboMaker con compatibilidad con GPU y contenedores)

Para admitir la simulación de alta fidelidad, AWS RoboMaker ahora admite trabajos de simulación basados en GPU diseñados para flujos de trabajo que requieren un uso intensivo de recursos de computación, como la simulación de alta fidelidad.

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Miniatura de datos de bolsa de ROS en AWS utilizando rviz y Webviz
Blog

Deploy and Visualize ROS Bag Data on AWS using rviz and Webviz for Autonomous Driving (Implemente y visualice datos de bolsas de ROS en AWS con rviz y Webviz para conducción autónoma)

Esta publicación de blog describe tres soluciones sobre cómo implementar y visualizar datos de bolsa de ROS en AWS mediante el uso de dos herramientas de visualización populares.

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etiquetado de video en Amazon SageMaker Ground Truth
Blog

Label Videos with Amazon SageMaker Ground Truth (Etiquete videos con Amazon SageMaker Ground Truth)

A medida que los modelos se vuelven más sofisticados, los clientes de AWS aplican cada vez más la predicción del machine learning al contenido de los videos. La conducción autónoma es quizás el caso de uso más conocido, ya que la seguridad exige que las condiciones de la carretera y los objetos en movimiento se detecten y se rastreen correctamente en tiempo real.

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Miniatura de etiquetado en la nube de puntos 3D
Blog

Label 3D Point Clouds with Amazon SageMaker Ground Truth (Etiquete nubes de puntos 3D con Amazon SageMaker Ground Truth)

Con la interfaz gráfica de usuario (GUI) integrada y sus accesos directos para la navegación y el etiquetado, los trabajadores pueden aplicar etiquetas, cuadros y categorías de forma rápida y precisa a objetos 3D (“automóvil”, “peatón”, etc.).

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Capgemini
Recurso relacionado

Validación del sistema de automatización de conducción de Capgemini

Ayuda a los fabricantes de equipos originales (OEM) a adoptar rápidamente la arquitectura y las tecnologías subyacentes de la conducción autónoma.

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DXC
Recurso relacionado

AWS y DXC Robotic Drive Cloud

Proporciona las herramientas, los servicios y la plataforma de backend base en AWS para acelerar la creación de funciones y software de conducción autónoma mediante el enriquecimiento de los servicios de AWS optimizados para cargas de trabajo específicas de conducción autónoma.

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Introducción

Empresas del sector automotriz de todos los tipos y tamaños, desde fabricantes internacionales a empresas emergentes, confían en AWS. Contacte con nuestros expertos e inicie hoy mismo su proceso de traspaso a la nube.