跳至主要内容

自动驾驶

利用亚马逊云科技和合作伙伴打造的解决方案，为自动驾驶开发提速

《运用大语言模型进行智能驾驶开发演示视频》

优势

亚马逊云科技 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。

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。

亚马逊云科技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。

在亚马逊云科技上进行构建可提高灵活性、简化验证并缩短开发时间。

如何借助亚马逊云科技加速自动驾驶研发

2024 年，ADAS 功能在全球汽车市场渗透率持续攀升，本视频将探讨亚马逊云科技如何助力企业企业应对 ADAS 所带来的挑战。

朱宏磊
亚马逊云科技解决方案架构师

观看演讲视频
Missing alt text value

相关案例解析

Missing alt text value

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 亚马逊云科技 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。

获取解决方案

解决方案概述

自动驾驶数据湖解决方案

版本 1.1
上次更新日期：2022 年 4 月
作者：亚马逊云科技
预计部署时间：8 小时

源代码：

图像抽取 场景检测 图像抽取管道 基于 WebViz 的可视化 基于 Rviz 的可视化 数据标注和车道线检测

查看实施指南

阅读博客文章

Architecture diagram illustrating a data lake solution for autonomous driving on AWS, showing end-to-end data ingestion, processing, enrichment, synchronization, scene detection, labeling, and analytics using services such as Amazon S3, EMR, SageMaker, Glue, DynamoDB, Lambda, and other analytics and visualization tools. Diagram is annotated in Chinese.

更多案例

利用基 于AmazonS3 构建的数据湖实现自动卡车运输的转型

Missing alt text value 了解 Torc Robotics 在使用 AmazonS3 迁移到云端的现代数据湖后提供的关键见解。 了解详情

Lyft 使用 AmazonEC2 竞价型实例提高模拟能力并降低成本

Missing alt text value Lyft 大约 77% 的计算实例集使用的是 AmazonEC2 竞价型实例,大幅纵向扩展了计算能力，同时降低总体运营成本。 阅读案例研究

Toyota Research Institute借助加快安全自动驾驶的速度

Missing alt text value TuSimple 在亚马逊云科技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。 阅读博客

Momenta 使用亚马逊云科技加速自动驾驶技术发展

Missing alt text value Momenta 使用亚马逊云科技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。 阅读案例研究

文远知行构建用于汽车自动驾驶的数据处理和机器学习平台

Missing alt text value 文远知行在亚马逊云科技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 阅读案例研究

使用亚马逊云科技构建 TuSimple 的 Level4 自动驾驶卡车

Missing alt text value TuSimple 在亚马逊云科技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。 观看视频