自動駕駛

使用專門打造的 AWS 和合作夥伴服務與解決方案,加速進階駕駛輔助和自動駕駛功能開發

年度最佳汽車公司

了解為什麼 Frost & Sullivan 評選 AWS 為業界龍頭企業。

推動自動駕駛汽車的持續發展
開發和部署進階駕駛輔助系統 (ADAS) 和自動駕駛汽車 (AV) 系統,需要一個具有高度可擴展的運算、儲存、網路以及分析和深度學習架構的開發平台。端對端平台包括各項功能,可進行資料收集、擷取、儲存、資料管理和處理、標記和匿名化、地圖開發、模型與演算法開發、模擬、確認與驗證,以及工作區管理功能 (包括 MLOPS 和 DevOps)。為了擴展和加速開發,領先的汽車和運輸客戶轉向 AWS 為自主開發其平台提供技術支援,以使用我們廣泛且深入的受管服務、專門建置的解決方案、經驗和合作夥伴社群,進而提供擴展和加速新功能開發所需的架構與技術。

優勢

可擴展基礎設施
AWS 透過為開發和驗證提供數千個運算核心,滿足 PB 級資料處理、儲存和管理需求。
簡化資料管理
提高整個開發平台工具鏈的資料管理效率,藉此來加速交付新功能。
工具鏈相容性
AWS 提供所需的受管基礎設施層,以將資料湖與複雜的工具鏈連接在一起。
加速上市
在 AWS 上進行建置可提高敏捷性、簡化驗證,以及縮短開發時間。

自動駕駛汽車功能開發

自動假設功能開發程序

自動駕駛使用案例和解決方案

資料擷取與預先處理

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資料擷取與預先處理

使用可加速資料擷取的服務,更快地存取 PB 級資料,然後處理資料以確保僅存放高品質和相關資料,並且可輕鬆搜尋邊緣案例
案例

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資料的管理、處理和分析

資料標記與匿名化

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資料標記與匿名化

加速標記與註釋,同時減少操作錯誤,以實現高質量的資料集

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資料標記與匿名化

資料的管理、處理和分析

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資料的管理、處理和分析

提高整個開發平台工具鏈的資料管理效率,藉此來加速交付新功能

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自動駕駛車輛軟體開發

模型開發與訓練

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模型開發與訓練

開發 AI 演算法並執行機器學習工作負載的速度提升高達 5 倍,同時增加全球分佈團隊之間的協作

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模型與演算法開發

AM 軟體開發

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AM 軟體開發

在可存取業界標準工具鏈的通用雲端原生環境中進行開發與測試

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資料收集、擷取和豐富

模擬與驗證

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模擬與驗證

虛擬測試數十億里程以改善自動駕駛汽車功能表現,在幾天而非數月即可實現 KPI

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模擬與驗證

自動駕駛資料架構 (ADDF)

使用資料處理管道、視覺化機制、分析介面和場景搜尋介面,擴展並加速 ADAS 和自動駕駛開發。

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AWS 上的 Rosbag 場景智慧

Rosbag 場景智慧是一種 AWS 解決方案,可引導您完成擷取感應器資料以及利用自訂業務邏輯套用物件偵測的步驟。

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開始使用所選 AWS 服務

AWS Direct Connect 雲端服務是您 AWS 資源的最短路徑。在傳輸過程中,您的網路流量保留在 AWS 全球網路上,永遠不會接觸公共網際網路。
具有行業領先的可擴展性、可用性和安全性的物件儲存,讓您可以從任何地方存放和擷取任意數量的資料。
Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 是一種 Web 服務,可在雲端提供安全、可調整大小的運算容量。
AWS Batch 可讓開發人員、科學家和工程師在 AWS 上輕鬆且有效率地執行數十萬批次運算任務。
Amazon SageMaker 透過整合專門為機器學習 (ML) 建置的一組廣泛的功能,協助資料科學家和開發人員快速準備、建置、訓練和部署高品質的 ML 模型。
Amazon EMR 是領先業界的雲端大數據解決方案,用於使用開放原始碼架構 (如 Apache Spark、Apache Hive 和 Presto) 來進行 PB 級資料處理、互動式分析和機器學習。
AWS CodeBuild 是全受管的持續整合服務,可編譯來源碼、執行測試,並產生可立即部署的軟體套件。
AWS CodePipeline 是一種全受管持續交付服務,可協助您自動化發行管道,以快速可靠地提供應用程式和基礎設施更新。
Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 是一項受管容器服務,可在雲端或內部部署系統中啟動、執行和擴展 Kubernetes 應用程式。
Amazon FSx for Lustre 為全受管服務,可針對運算工作負載,提供具成本效益的高效能可擴展儲存裝置。
Amazon SageMaker Ground Truth Plus 協助您建立高品質訓練資料集,而無需建置標記應用程式或管理標記人力。
使用 Amazon DCV 及 Amazon EC2,客戶可以在 EC2 執行個體遠端執行圖形密集型應用程式,並將其使用者介面串流至更簡單的用戶端機器,無需昂貴的專用工作站。跨大範圍 HPC 工作負載的客戶使用 Amazon DCV,以滿足其遠端視覺化需求。Amazon DCV 串流協定也被 Amazon Appstream 2.0、AWS Nimble Studio 及 AWS RoboMaker 等熱門服務所使用。在 Amazon EC2 使用 Amazon DCV 無需額外費用。您只需為用來執行和儲存工作負載的 EC2 資源付費。

客戶案例

了解領先的汽車公司如何使用 AWS 自動駕駛解決方案變革其業務。

Torc 標誌

運用在 Amazon S3 上建置的資料湖轉變自動駕駛貨車運輸方式

了解 Torc Robotics 在透過 Amazon S3 遷移至雲端中的現代資料湖後取得的重要洞察。

 

 

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Torc Robotics 運用在 Amazon S3 上建置的資料湖轉變自動駕駛貨車運輸方式
BMW Group 標誌

在雲端開發一個高度自動化的駕駛平台

瞭解 BMW 如何在雲端中建置其下一代高度自動駕駛開發平台,利用大量資料和 AWS 服務加速場景標注並擴展再處理規模,從而更快地提供新功能。

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BMW Group on AWS:雲端的力量造就更好的駕駛體驗 | Amazon Web Services
Lyft Level 5 標誌

Lyft 使用 Amazon EC2 Spot 執行個體提高模擬能力並降低成本

Lyft 使用 Amazon EC2 Spot 執行個體來改進自動駕駛系統的效能和安全性,從而提高模擬能力並降低成本。

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Toyota Research Institute 標誌

Toyota Research Institute 在全球範圍內使用 AWS 深度學習來加速安全自動駕駛研發

Toyota Research Institute 使用 Amazon EC2 P3 執行個體來高效處理收集的大量資料,從而協助加快其自動駕駛系統的開發速度。

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Momenta 標誌

Momenta 使用 AWS 加速自動駕駛技術發展

Momenta 使用 AWS 儲存和物聯網解決方案,從其自動駕駛汽車的車載感應器收集和處理數百 PB 的資料。

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文遠知行標誌

文遠知行在 AWS 上將自動駕駛機器學習模型的訓練時間從數週縮短到 12 小時

文遠知行在 AWS 上將自動駕駛機器學習模型的訓練時間從數週縮短到 12 小時。

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TuSimple 標誌

使用 AWS 建置 TuSimple 的 Level 4 自動駕駛卡車

TuSimple 在 AWS 上進行了數十億英里的駕駛模擬,並開發了使用複雜深度學習演算法的自動駕駛平台。

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與主要產業合作夥伴一起創新

與在 AWS 上建置解決方案方面展示了技術專長和客戶成功經驗的全球 AWS 合作夥伴社群互動。

DXC Technology 標誌

DXC Robotic Drive on AWS

聯絡

KPIT 標誌

KPIT SIL 平台

聯絡

Capgemini 標誌

駕駛自動化與系統驗證 (DASV)

聯絡

Seagate 標誌

Lyve 行動資料傳輸服務

聯絡

dspace 標誌

Simphera

聯絡

Equinix 標誌

Equinix 互連

聯絡

Ottometric 標誌

Ottometric 平台

聯絡

Weights & Biases 標誌

Weights & Biases MLops 平台

聯絡

Tier IV 標誌

Web.Auto

聯絡

資源

查閱 AWS Automotive 部落格文章、影片、播客和其他資源,進一步了解資訊並及時獲取最新動態。

特色資源

自動駕駛開發電子書

自動駕駛汽車有望實現安全、高效和便利的未來,這將最大程度地減少對人類駕駛員的依賴,並最終消除對人類駕駛員的需求。閱讀此電子書,了解 Toyota Research、Lyft、Momenta 和 TuSimple 如何透過在 AWS 上建置來加速其自動駕駛系統開發。

為自動駕駛建置自動化場景偵測管道縮圖
部落格

為自動駕駛建置自動化場景偵測管道 – ADAS 工作流程

這篇 2020 年的田野筆記部落格文章介紹了如何使用此參考架構建置自動駕駛資料湖。

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公路上的自動駕駛汽車庫存圖片
部落格

自動駕駛卡車如何意外成為自動駕駛汽車發展中的焦點

您每天在公路上看到的 8 級商用卡車通常在相對可預測的條件下長途行駛。這是開發和驗證自動駕駛技術的理想環境。

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在 AWS RoboMaker 中執行模擬縮圖
部落格

在具有 GPU 和容器支援的 AWS RoboMaker 中執行任何高保真模擬

AWS RoboMaker 現在支援為運算密集型工作流程設計的以 GPU 為基礎的模擬任務,例如高保真模擬。

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使用 rviz 和 Webviz 在 AWS 上處理 ROS Bag 資料縮圖
部落格

使用 rviz 和 Webviz 在 AWS 上部署和視覺化 ROS Bag 資料以實現自動駕駛

這篇博文介紹了使用兩種熱門的視覺化工具在 AWS 上部署和視覺化 ROS Bag 資料的三個解決方案。

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Amazon SageMaker Ground Truth 中的影片標記
部落格

使用 Amazon SageMaker Ground Truth 標記影片

隨著模型變得越來越複雜,AWS 客戶越來越多地將機器學習預測運用到影片內容上。自動駕駛可能是其中最受關注的使用案例,出於安全,自動駕駛系統需要能夠即時正確偵測和追蹤路況和移動的物體。

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3D 點雲端標記縮圖
部落格

使用 Amazon SageMaker Ground Truth 標記 3D 點雲端

工作人員透過使用內建的圖形使用者介面 (GUI) 及其導覽和標記捷徑,可以快速準確地將標籤、方塊和類別套用於 3D 物件 (汽車、行人等)。

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Capgemini
相關資源

Capgemini 駕駛自動化系統驗證

協助 OEM 快速採用自動駕駛底層架構和技術。

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DXC
相關資源

DXC 和 AWS Robotic Drive Cloud

在 AWS 上提供工具、服務和基礎後端平台,透過豐富針對自動駕駛特定工作負載最佳化的 AWS 服務,加速自動駕駛功能和軟體的建置。

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開始使用

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