Accélérez le développement de fonctionnalités avancées d'assistance au conducteur et de conduite autonome grâce à des services et solutions sur mesure d'AWS et de ses partenaires
Entreprise automobile de l'année
Découvrez pourquoi Frost & Sullivan a désigné AWS comme l'un des principaux acteurs du secteur.
Avantages
Cas d'utilisation et solutions de mobilité autonome
Ingestion et prétraitement des données
Ingestion et prétraitement des données
Accédez plus rapidement à des pétaoctets de données grâce à des services qui accélèrent l'ingestion des données, puis traitez-les pour vous assurer que seules des données pertinentes et de haute qualité sont stockées et facilement consultables pour les cas extrêmes
scénarios
Anonymisation et étiquetage des données
Anonymisation et étiquetage des données
Accélérez l'étiquetage et l'annotation tout en réduisant les erreurs opérationnelles pour obtenir des ensembles de données de haute qualité
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Gestion, traitement et analyse des données
Gestion, traitement et analyse des données
Proposer plus rapidement de nouvelles fonctionnalités en améliorant l'efficacité de la gestion des données tout au long de la chaîne d'outils de la plateforme de développement
Développement de modèles et formation
Développement de modèles et formation
Développez des algorithmes d'IA et exécutez des charges de travail du machine learning jusqu'à 5 fois plus vite, tout en renforçant la collaboration entre les équipes réparties dans le monde entier
Développement de logiciels AM
Développement de logiciels AM
Développez et testez dans un environnement cloud natif commun avec accès aux chaînes d'outils standard du secteur
Simulation et vérification
Simulation et vérification
Testez virtuellement des milliards de kilomètres pour améliorer les performances des fonctionnalités de mobilité autonome et atteindre des indicateurs de performance clés en quelques jours au lieu de plusieurs mois
En savoir plus sur les solutions proposées
Cadre de données sur la conduite autonome (ADDF)
Mettez à l'échelle et accélérez le développement des systèmes ADAS et de la conduite autonome à l'aide des pipelines de traitement des données, des mécanismes de visualisation, des interfaces d'analyse et d'une interface de recherche de scène.
Scene Intelligence with Rosbag sur AWS
Scene Intelligence with Rosbag est une solution AWS qui vous guide à travers les étapes pour extraire les données des capteurs et appliquer la détection d'objets à l'aide d'une logique métier personnalisée.
Démarrez avec certains services AWS
Témoignages de clients
Découvrez comment de grands constructeurs automobiles transforment leur activité avec les solutions de mobilité autonome d'AWS.
Transformer le camionnage autonome grâce à un lac de données construit sur Amazon S3
Découvrez les informations clés de Torc Robotics après la migration vers un lac de données moderne dans le cloud avec Amazon S3.
Développement d'une plateforme de conduite hautement automatisée dans le cloud
Découvrez comment BMW a développé sa plateforme de développement de conduite hautement automatisée de nouvelle génération dans le cloud, en tirant parti de grandes quantités de données et des services AWS pour accélérer l'étiquetage des scénarios et redimensionner le retraitement de l’échelle afin d'offrir de nouvelles fonctionnalités plus rapidement.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Boîte robotisée DXC sur AWS
Plateforme KPIT SIL
Automatisation de la conduite et validation des systèmes (DASV)
Services de transfert de données Lyve Mobile
Simphera
Interconnexion Equinix
Plateforme d'Ottometric
Plateforme MLops Weights & Biases
Web.Auto
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.).
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.
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.
Mise en route
