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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)都在考驗算法對現(xiàn)實世界的適應(yīng)能力。因此，我們可以看到在智能輔助駕駛從“功能驗證”到“場景攻堅”的關(guān)鍵階段，真實、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 -
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
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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
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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，促進了更多的交流與學(xué)習(xí)。本文匯總了15個直播熱點問題并邀請講師做詳細解答，請查收?。ㄉ舷禄瑒涌梢詾g覽全部Q&A內(nèi)容）。此外點擊閱讀原文，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 -
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。現(xiàn)實 -
基于PTP，如何做好多傳感器微秒級時間同步？2025-12-26 17:33
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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
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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 -
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(zhǔn)的時間同步成為核心訴求。為此，康謀重磅推出新一 -
SimData深度解析：高保真虛擬數(shù)據(jù)集的構(gòu)建與評測2025-12-12 17:32
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(biāo)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