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自动驾驶

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。

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A digitally rendered wireframe car drives along a futuristic road with a city skyline in the background, representing automotive industry innovation and connectivity with AWS partners.

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。

详细了解特色解决方案

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物体检测。
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开始使用精选 AWS 服务

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服务

Amazon Direct Connect

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。

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服务

Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）

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。

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服务

Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）

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。

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服务

AWS Batch

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。

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服务

Amazon SageMaker

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。

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服务

Amazon EMR

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。

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服务

AWS CodeBuild

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。

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服务

AWS CodePipeline

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。

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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。
阅读博客 >>

在云端开发高度自动化的驾驶平台

了解宝马如何在云端构建其下一代高度自动驾驶开发平台，利用大量数据和 AWS 服务来加速场景标记和扩展再处理，从而更快地提供新功能。
观看视频 »

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。

下载电子书
Line art illustration of a car surrounded by orbital lines and nodes, representing artificial intelligence in automotive technology, on a dark background.

资源

查看所有资源 »
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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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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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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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常见可视化工具在 AWS 上部署和可视化 ROS Bag 数据的三个解决方案。

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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使用案例，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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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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帮助 OEM 快速采用自动驾驶底层架构和技术。

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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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