動態(tài)
-
發(fā)布了文章 2025-12-18 16:33
加速L4級自動駕駛商業(yè)化:aiData全自動化數(shù)據(jù)處理解決方案!
引言在汽車AI領(lǐng)域,無論是高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)還是自動駕駛技術(shù)的研發(fā),都需要數(shù)據(jù)。因此高質(zhì)量、精準且記錄完備的數(shù)據(jù),是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、驗證及仿真測試的核心支撐。然而,數(shù)據(jù)采集往往是AI開發(fā)生命周期中成本最高的環(huán)節(jié),需要投2.3k瀏覽量 -
發(fā)布了文章 2025-12-16 17:34
新品發(fā)布|LOGifyer B2 數(shù)據(jù)采集平臺重磅登場!
ADAS/AD數(shù)據(jù)采集與高性能車載計算解決方案在汽車技術(shù)向智能化、網(wǎng)聯(lián)化加速迭代的當下,ADAS、AD系統(tǒng)及各類車輛技術(shù)(含非公路應(yīng)用)的研發(fā)驗證對數(shù)據(jù)采集、存儲與分析提出了更高要求——海量數(shù)據(jù)的高效處理、多場景的靈活適配、復(fù)雜環(huán)境的穩(wěn)定運行以及精準的時間同步成為核心訴求。為此,康謀重磅推出新一1.2k瀏覽量 -
發(fā)布了文章 2025-12-12 17:32
SimData深度解析:高保真虛擬數(shù)據(jù)集的構(gòu)建與評測
在自動駕駛感知的下半場,數(shù)據(jù)已成為驅(qū)動算法迭代的核心。然而,真實路測數(shù)據(jù)面臨著成本高昂、標注困難、極端場景(CornerCases)難以覆蓋以及安全性受限等“卡脖子”問題。面對這一核心痛點,虛擬仿真數(shù)據(jù)已成為解決方案中的關(guān)鍵角色,成為確保開2.5k瀏覽量 -
發(fā)布了文章 2025-12-09 17:32
免費獲取 | SimData高保真虛擬數(shù)據(jù)集開源發(fā)布,兼容nuScenes,開箱即用!
尊敬的行業(yè)伙伴:在自動駕駛技術(shù)的迭代進程中,高質(zhì)量數(shù)據(jù)集是驅(qū)動感知算法突破的核心要素。然而,真實道路數(shù)據(jù)采集面臨著成本高、標注周期長、極端場景覆蓋率低及安全約束嚴格等行業(yè)痛點,已成為制約研發(fā)效率的關(guān)鍵瓶頸。在此背景下,基于高保真仿真技術(shù)構(gòu)建的SimData自動駕駛虛擬數(shù)據(jù)集,以“低成本、高保真、場景全”的核心優(yōu)勢,為行業(yè)提供了高效的解決方案。為此,康謀依托自442瀏覽量 -
發(fā)布了文章 2025-12-05 17:50
-
發(fā)布了文章 2025-12-05 17:34
賦能智慧隧道施工:工程車輛多模態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
ADAS/AD數(shù)據(jù)采集與高性能車載計算解決方案隨著智慧工地與無人化施工技術(shù)的推進,隧道施工裝備的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為行業(yè)焦點。近期,在和眾多該類客戶的溝通過程中,我們觀察到了一些被頻繁提到的客戶需求和場景痛點,針對于此,以隧道運輸設(shè)備——MSV膠輪車為例,本文為該類客戶量身定制了一套高性能多模態(tài)數(shù)據(jù)1k瀏覽量 -
發(fā)布了文章 2025-11-28 17:32
-
發(fā)布了文章 2025-11-25 17:34
免費閱覽!| 《仿真測試·數(shù)據(jù)采集·數(shù)據(jù)閉環(huán)一線問卷調(diào)研報告》
尊敬的行業(yè)伙伴:當仿真測試的精度與效率難以兼得,當數(shù)據(jù)采集的成本與覆蓋形成矛盾,當數(shù)據(jù)閉環(huán)的流程協(xié)同成為瓶頸——我們意識到,智能駕駛的下一程,需要聽見更多來自一線真實的聲音。為此,康謀發(fā)起了專項調(diào)研,旨在厘清行業(yè)在仿真測試、數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)閉環(huán)三大方向上面臨的核心挑戰(zhàn)與真實瓶頸,希望能為同行者描繪一幅清晰的技術(shù)攻堅“路線圖”。為確保問卷數(shù)據(jù)的真實性和有效1.3k瀏覽量 -
發(fā)布了文章 2025-11-21 17:32
-
發(fā)布了文章 2025-11-18 17:31
攻堅農(nóng)業(yè)仿真挑戰(zhàn):Robotec農(nóng)業(yè)機器人仿真平臺
3DGS與4DGS的核心應(yīng)用實踐與技術(shù)突破!全球農(nóng)業(yè)正面臨糧食需求增長、可持續(xù)發(fā)展壓力及勞動力短缺等多重挑戰(zhàn),農(nóng)業(yè)機器人已從未來愿景變?yōu)楝F(xiàn)實應(yīng)用。真實環(huán)境中測試農(nóng)業(yè)機器人成本高、周期長且存在安全風險,機器人仿真技術(shù)通過構(gòu)建數(shù)字孿生環(huán)境,可提前規(guī)避錯誤,成為農(nóng)業(yè)機器人研發(fā)落地的關(guān)鍵支撐,但農(nóng)業(yè)場景2.5k瀏覽量