Mobilité autonome

Accélérer le développement de véhicules autonomes avec les services et solutions sur mesure d'AWS et de ses partenaires

AWS alimente l'évolution continue du développement de véhicules autonomes (VA).
Le développement et le déploiement de systèmes d'aide à la conduite (ADAS, Advanced Driver-Assistance Systems) et de véhicules autonomes requièrent une plateforme de développement dotée de cadres hautement évolutifs de calcul, de stockage, de mise en réseau, d'analytique et de deep learning. Cette plateforme nécessite des fonctionnalités permettant la collecte, l'ingestion, le stockage, le traitement et l'analytique, l'étiquetage et l'annotation, le développement de cartes, le développement de modèles et d'algorithmes, les simulations, la vérification et la validation ainsi que des fonctions de gestion du lieu de travail (comprenant MLOps et DevOps). Afin de profiter de l'architecture et de la technologie nécessaires au développement de systèmes ADAS et autonomes sécurisés, fiables et rentables, les principaux clients du secteur automobile choisissent la plateforme de développement ADAS/VA d'AWS, en raison de l'étendue et de la profondeur de nos services gérés, de nos solutions, de notre expérience et de notre communauté de partenaires.

Avantages

Stockage de calcul et échelle de réseau sans égal
AWS répond aux exigences de traitement, de stockage et de gestion de plusieurs pétaoctets de données en fournissant des milliers de cœurs de calcul pour le développement et la validation.
Accélération du délai de commercialisation
La conception sur AWS permet aux clients d'optimiser leur ingénierie logicielle afin d'être plus agiles, réduisant ainsi les coûts de développement et de validation et accélérant le délai de commercialisation.
Différents moyens de contrôler les coûts
Parmi tous les services cloud, AWS dispose du plus grand nombre de classes de stockage. La rentabilité est améliorée, car les données peuvent être configurées et payées selon la fréquence d'accès, la durabilité et les exigences de disponibilité.

Cas d'utilisation et solutions de mobilité autonome

Découvrez les solutions par cas d'utilisation

Gestion, traitement et analyse des données

Ces solutions offrent aux entreprises un volant d’inertie des données flexible et évolutif, dans lequel les données catégorisées continuent d'alimenter des charges de travail qui deviennent de plus en plus itératives à chaque étape, optimisant ainsi le développement, la simulation, les tests et la validation des modèles.

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Développement de modèles et algorithmes

Créez des solutions puissantes afin de faciliter les fonctions essentielles de la conduite autonome, notamment l'assistance au maintien dans la voie, le régulateur de vitesse adaptatif et le freinage d'urgence automatisé, en accélérant leur mise sur le marché.

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Lac de données sur la conduite autonome

Concevez un pipeline de traitement et d'ingestion des données basé sur MDF4/Rosbag pour la conduite autonome et les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS).

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Weights and Biases pour AWS

Weights & Biases est la meilleure plateforme MLOps de type developer-first, qui facilite la construction plus rapide de meilleurs modèles. Elle permet aux équipes ML de faire un suivi des expériences, de comprendre les dépendances des modèles et des jeux de données, de visualiser et de comprendre leurs ensembles de données, ainsi que de collaborer et de partager les résultats. 

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Démarrez avec certains services AWS

Les instances Amazon EC2 T4g sont optimisées par des processeurs Graviton2 AWS basés sur Arm. Les instances T4g représentent la nouvelle génération de type d'instances extensibles et économiques à usage général. Ce type d'instance offre un niveau de performances du processeur de base avec la possibilité d'étendre l'utilisation du processeur à tout moment et pendant aussi longtemps que nécessaire.
Les instances Amazon EC2 Inf1 offrent l'inférence ML haute performance la plus économique dans le cloud.
Les instances Amazon EC2 P4d offrent des performances parmi les plus élevées pour l'entraînement ML et les applications de calcul haute performance (HPC) dans le cloud.
Les instances P3 d'Amazon EC2 offrent des fonctionnalités de calcul haute performance dans le cloud avec jusqu'à 8 GPU NVIDIA® V100 Tensor Core et un débit réseau pouvant atteindre 100 Gb/s pour les applications de machine learning et HPC (calcul haute performance).
Amazon SageMaker aide les scientifiques des données et les développeurs à préparer, créer, entraîner et déployer rapidement des modèles de ML de haute qualité en rassemblant un large éventail de fonctionnalités conçues spécialement pour le ML.
Amazon SageMaker Ground Truth est un service d'étiquetage des données entièrement géré qui facilite la création de jeux de données d'entraînement précis pour le machine learning.
Amazon SageMaker Ground Truth Plus vous aide à créer des jeux de données d'entraînement de haute qualité sans avoir à créer des applications d'étiquetage ou à gérer une main-d'œuvre d'étiquetage.
AWS Wavelength embarque des services AWS de calcul et de stockage au sein de réseaux 5G, fournissant ainsi une infrastructure mobile de calcul en périphérie pour le développement, le déploiement et la mise à l'échelle d'applications à très faible latence.
AWS Snowcone est le plus petit membre de la gamme AWS Snow Family des appareils de calcul, de stockage en périphérie et de transfert de données.
AWS IoT FleetWise vous facilite la collecte, la transformation et le transfert des données des véhicules vers le cloud et l'utilisation de ces données pour améliorer la qualité, la sécurité et l'autonomie des véhicules.

Témoignages de clients

Découvrez comment de grands constructeurs automobiles transforment leur activité avec les solutions de mobilité autonome d'AWS.

Icône Mobileye

Mobileye : Navigating the winding road toward driverless mobility

Les véhicules autonomes (VA) deviennent une réalité, comme le montrent l'ensemble des systèmes d'aide à la conduite (ADAS) et le nombre croissant de programmes de test de VA sur la route. Mobileye, un des leaders mondiaux du développement de technologies pour les solutions de conduite autonome et d'ADAS, fait partie intégrante de cette révolution technologie.

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Navigating the winding road toward driverless mobility (56:41)
Logo Lyft Level 5

Lyft augmente la capacité de simulation et réduit les coûts à l'aide des instances Spot d'Amazon EC2

Grâce aux instances Spot d'Amazon EC2, Lyft a augmenté la capacité de simulation et réduit les coûts afin d'améliorer les performances et la sécurité de son système de conduite autonome.

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Logo Toyota Research Institute

Toyota Research Institute accélère la conduite automatisée sécurisée à l'aide du deep learning à l'échelle mondiale sur AWS

Toyota Research Institute utilise les instances P3 d'Amazon EC2 afin de gérer et de traiter efficacement les importantes quantités de données collectées. Cela lui permet d'accélérer le développement de ses systèmes de conduite automatisée.

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Logo Momenta

Momenta accélère la technologie de conduite autonome avec AWS

Momenta utilise des solutions IoT et de stockage AWS afin de collecter et de traiter les centaines de pétaoctets de données provenant des capteurs embarqués de ses véhicules autonomes.

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Logo WeRide

WeRide accélère l'entraînement du modèle de machine learning de conduite autonome sur AWS, le faisant passer de plusieurs semaines à 12 heures

WeRide a accéléré l'entraînement de son modèle de machine learning de conduite autonome sur AWS, le faisant passer de plusieurs semaines à 12 heures.

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Logo TuSimple

Conception du camion autonome de niveau 4 de TuSimple à l'aide d'AWS

TuSimple a simulé des milliards de miles de conduite et a développé sa plateforme de conduite autonome fonctionnant avec des algorithmes de deep learning sophistiqués sur AWS.

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Innover avec des partenaires clés du secteur

Collaborez avec une communauté mondiale de partenaires AWS qui ont démontré une expertise technique et des réussites client dans leur conception de solutions sur AWS.

Ressources

Consultez les articles de blog, vidéos, podcasts et autres ressources d'AWS pour le secteur automobile afin d'en savoir plus et de rester informé des derniers développements.

Ressources à la une

eBook de développement autonome

Les véhicules autonomes sont garants d'un avenir sécurisé, efficace et accessible qui minimisera, puis éliminera, la nécessité de conducteurs humains. Consultez cet eBook pour découvrir comment Toyota Research, Lyft, Momenta et TuSimple accélèrent le développement de leurs systèmes de conduite autonome grâce à AWS.

Vignette Building an automated scene detection pipeline for autonomous driving
Blog

Building an automated scene detection pipeline for autonomous driving – ADAS Workflow

Ce billet de blog de notes pratiques de 2020 explique comment créer un lac de données de conduite autonome à l'aide de cette architecture de référence.

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image de stock voitures autonomes sur une autoroute
Blog

How Autonomous Trucking Became the Unlikely Hero of Autonomous Vehicle Development

Les camions de classe 8, ces semi-remorques que vous dépassez chaque jour sur l'autoroute, comptabilisent en général des kilométrages astronomiques sur de longues routes dans des conditions relativement prévisibles. Voilà l'environnement idéal pour le développement et la démonstration des technologies autonomes.

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Vignette Simulation dans AWS RoboMaker
Blog

Run any high-fidelity simulation in AWS RoboMaker with GPU and container support

Afin de permettre des simulations haute-fidélité, AWS RoboMaker prend désormais en charge les tâches de simulation de GPU conçues pour des flux gourmands en calcul, comme la simulation haute-fidélité.

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Vignette Données ROS Bag sur AWS avec rviz et Webviz
Blog

Deploy and Visualize ROS Bag Data on AWS using rviz and Webviz for Autonomous Driving

Ce billet de blog décrit les trois solutions de déploiement et de visualisation des données ROS bag sur AWS avec deux outils de visualisation populaires.

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étiquetage de vidéos dans Amazon SageMaker Ground Truth
Blog

Label Videos with Amazon SageMaker Ground Truth

Alors que les modèles deviennent plus sophistiqués, les clients d'AWS appliquent de plus en plus la prédiction de machine learning au contenu vidéo. La conduite autonome représente sans doute le cas d'utilisation le plus connu. En effet, la sécurité requiert que les conditions routières et les objets en mouvement soient détectés et suivis correctement et en temps réel.

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Vignette étiquetage en nuage de points 3D
Blog

Label 3D Point Clouds with Amazon SageMaker Ground Truth

Grâce à l'interface graphique (GUI) intégrée et à ses raccourcis de navigation et d'étiquetage, les employés peuvent appliquer des étiquettes, des cadres et des catégories de manière efficace et rapide aux objets 3D (« voiture », « piéton », etc.).

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Capgemini
Ressource associée

Validation des systèmes de conduite autonome de Capgemini

Permet aux fabricants d'équipement d'origine d'adopter rapidement l'architecture et les technologies sous-jacentes à la conduite autonome.

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DXC
Ressource associée

Cloud de conduite robotisée d'AWS et DXC

Propose les outils, les services et la plateforme de backend de base sur AWS permettant d'accélérer la conception de fonctions et de logiciels de conduite autonome en enrichissant les services AWS optimisés pour les charges de travail relatives à la conduite autonome.

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Mise en route

Les entreprises automobiles de tous types et de toutes tailles, des fabricants internationaux aux start-ups, font confiance à AWS. Contactez nos spécialistes et entamez votre transition vers le cloud dès aujourd'hui.