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• 康謀直播| 汽車多總線數(shù)據(jù)采集與分析：方案搭建與應(yīng)用2026-01-22 17:32

  

  1月20日下午，康謀“汽車多總線數(shù)據(jù)采集與分析：方案搭建與應(yīng)用”直播圓滿結(jié)束，感謝各位觀眾的支持與互動。在直播評論區(qū)，康謀感受到了大家的熱情！再次感謝大家的積極提問，促進(jìn)了更多的交流與學(xué)習(xí)。本文摘取了直播熱點(diǎn)問題并邀請講師做出詳細(xì)解答，請查收?。c(diǎn)擊閱讀原文，即可觀看直播回放）此外，文末附本次直播快問快答獲獎名單，大家快來聯(lián)系小助手兌獎啦！額外福利：《ADA

  總線 數(shù)據(jù)采集 汽車 1215瀏覽量

• 汽車多總線數(shù)據(jù)采集：挑戰(zhàn)、架構(gòu)與同步策略全解析2026-01-16 17:35

  

  引言每一次極端天氣下的緊急制動，每一段復(fù)雜路況中的精準(zhǔn)識別，本質(zhì)都在考驗(yàn)算法對現(xiàn)實(shí)世界的適應(yīng)能力。因此，我們可以看到在智能輔助駕駛從“功能驗(yàn)證”到“場景攻堅(jiān)”的關(guān)鍵階段，真實(shí)、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是算法性能提高的基石。尤其在極端天氣、顛簸路面和電磁干擾等

  數(shù)據(jù)采集 汽車 2305瀏覽量

• 全自動化驅(qū)動 ADAS 高精度標(biāo)注：aiData Auto Annotator 深度解析2026-01-09 17:33

  

  引言在ADAS（高級輔助駕駛）開發(fā)領(lǐng)域，高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)是算法迭代的核心基礎(chǔ)。然而，傳統(tǒng)依賴人工標(biāo)注的模式通常成本高昂、周期漫長，每年投入可達(dá)數(shù)百萬美元，處理時(shí)間往往需要數(shù)月，嚴(yán)重制約了研發(fā)效率與項(xiàng)目推進(jìn)速度。這正是康謀為您帶來的aiDataAu

  adas 輔助駕駛 驅(qū)動 194瀏覽量

• 如何高效構(gòu)建與測試非結(jié)構(gòu)化道路場景？2026-01-04 17:33

  

  高保真虛擬數(shù)據(jù)集開源發(fā)布，兼容nuScenes，開箱即用！01引言隨著智能駕駛仿真測試等技術(shù)的快速發(fā)展，行業(yè)評估體系已從單一的“測試?yán)锍虜?shù)”向更全面的“場景覆蓋度”及“邊緣場景”檢驗(yàn)演進(jìn)。在此趨勢下，實(shí)車測試向仿真環(huán)境遷移已成為提升驗(yàn)證效率與安全的必然選擇。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，一套成熟的自動駕駛算法驗(yàn)證

  仿真測試 智能駕駛 測試 630瀏覽量

• 康謀直播Q A | 康謀智駕仿真測試，共筑智駕安全的「信任密碼」！2025-12-31 17:32

  

  12月29日下午，康謀智駕仿真測試，共筑智駕安全的「信任密碼」”線上研討會圓滿結(jié)束，感謝各位觀眾的支持與互動。在直播評論區(qū)，康謀感受到了大家的熱情！再次感謝大家的積極提問，促進(jìn)了更多的交流與學(xué)習(xí)。本文匯總了15個(gè)直播熱點(diǎn)問題并邀請講師做詳細(xì)解答，請查收！（上下滑動可以瀏覽全部Q&A內(nèi)容）。此外點(diǎn)擊閱讀原文，即可觀看直播回放！下期「汽車多總線數(shù)據(jù)采集與分析：方

  HIL 仿真測試 測試系統(tǒng) 3999瀏覽量

• 端到端下半場，如何做好高保真虛擬數(shù)據(jù)集的構(gòu)建與感知？2025-12-29 11:39

  

  01前言隨著自動駕駛技術(shù)的日益升級，以UniAD、FSDV12為代表的“端到端”架構(gòu)正重構(gòu)行業(yè)格局。這一架構(gòu)試圖通過單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接建立從傳感器輸入到車輛控制的映射，從而突破傳統(tǒng)模塊化累積誤差的局限。然而端到端模型對數(shù)據(jù)分布的廣度與深度均有著高要求，尤其是對缺乏歸納偏置的Transformer架構(gòu)而言，“數(shù)據(jù)規(guī)模”與“場景覆蓋度”可謂直接決定了模型上限?，F(xiàn)實(shí)

  仿真 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)集 端到端 自動駕駛 1795瀏覽量

• 基于PTP，如何做好多傳感器微秒級時(shí)間同步？2025-12-26 17:33

  

  01引言自動駕駛車輛行駛過程中，多傳感器（相機(jī)、激光雷達(dá)等）采集的帶有精準(zhǔn)同步時(shí)間戳的數(shù)據(jù)，是車輛實(shí)現(xiàn)高精度感知、定位、決策與規(guī)劃的核心前提。正因如此，在自動駕駛數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中，傳感器與主控單元之間通常會采用(g)PTP協(xié)議，以保障多傳感器的硬件時(shí)間

  PTP 傳感器 自動駕駛 2630瀏覽量

• aiMotive亮相CES 2026：aiSim 6與aiData重新定義自動駕駛開發(fā)！2025-12-23 17:33

  

  點(diǎn)擊藍(lán)字，關(guān)注我們2026年1月6日至9日，全球最具影響力的科技盛會——國際消費(fèi)電子展（CES）將在美國拉斯維加斯舉行。作為全球消費(fèi)電子行業(yè)的“風(fēng)向標(biāo)”，CES每年匯聚超過4500家企業(yè)及14萬余名行業(yè)精英，展示人工智能、自動駕駛等領(lǐng)域的突破性技術(shù)康謀合作伙伴aiMotive將在此頂級舞臺，重磅亮相aiSim6和aiData等產(chǎn)品，為您展示人工智能驅(qū)動的自動

  AImotive 人工智能 自動駕駛 1143瀏覽量

• 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！2025-12-18 16:33

  

  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(zhǔn)且記錄完備的數(shù)據(jù)，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、驗(yàn)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

  數(shù)據(jù)處理 自動駕駛 輔助系統(tǒng) 2142瀏覽量

• 新品發(fā)布｜LOGifyer B2 數(shù)據(jù)采集平臺重磅登場！2025-12-16 17:34

  

  ADAS/AD數(shù)據(jù)采集與高性能車載計(jì)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(dāng)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(yàn)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(yùn)行以及精準(zhǔn)的時(shí)間同步成為核心訴求。為此，康謀重磅推出新一

  數(shù)據(jù)采集 自動駕駛 1033瀏覽量