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自动驾驶数据工厂
训练更智能、更安全的自动驾驶模型
自动驾驶物理 AI 数据工厂
开发安全且可扩展的自动驾驶汽车（AV）需要能够应对真实驾驶场景全部复杂性的推理模型。Covariant AI 整合了用于微调和蒸馏的基础模型、可扩展的数据整理与后训练流水线，以及专用计算资源，支持从云端到车载端训练并部署生产级驾驶模型。
统一 AI 训练平台，融合软件、基础设施与专业知识，助力企业级模型开发。
面向数据中心规模的高性能模型训练与微调。
面向物理 AI 的开放平台，集成世界基础模型、视频数据处理库、视频评估及后训练框架。
大规模数据集处理与元数据生成。
PB 级数据搜索与筛选。
合成数据生成、视频质量评分及规模化评估。
优势
数据工厂对自动驾驶汽车的重要性
自动驾驶数据工厂通过具备推理能力的模型、覆盖长尾场景的数据集，以及对边缘案例的持续迭代，弥合了功能原型与量产级自动驾驶汽车之间的差距。
高吞吐量数据处理
自动驾驶汽车通过摄像头、激光雷达、雷达和传感器生成数 TB 的多模态数据。这些数据必须经过大规模摄取、重建、筛选和标注，才能用于训练 AI 模型。
持续改进
自动驾驶系统需要持续改进，通过从新数据、罕见事件和边缘案例中学习，不断优化感知、预测和规划能力。
大规模合成数据生成
优化用于真实驾驶场景的高通量合成数据生成和可扩展场景重建。这能够从车队数据中高效验证变更并实现广泛场景覆盖。
安全级数据整理
确保使用正确的数据（而非仅仅是更多数据）来训练和验证安全关键系统。
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