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干貨分享 | 從云端到單機的數(shù)據(jù)匿名化全攻略2025-06-04 09:53
在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策時代，企業(yè)面臨隱私合規(guī)與數(shù)據(jù)利用的雙重挑戰(zhàn)（如PIPL、GDPR等隱私規(guī)定要求）。如何在聚焦效率與合規(guī)平衡，助力汽車、零售等行業(yè)在保護敏感信息的同時，安全釋放視頻數(shù)據(jù)價值，破解數(shù)據(jù)處理的合規(guī)與業(yè)務增長難題 -
方案分享 | 高精度時間同步技術的實現(xiàn)與應用2025-05-28 09:49
如何通過硬件級PTSS/CTSS技術實現(xiàn)亞微秒級時間同步，支持多傳感器數(shù)據(jù)精準對齊？PSB+QX550方案采用GPS/PPS/本地時鐘冗余設計，具備動態(tài)容錯功能，適用于自動駕駛測試等需要高精度時間同步的場景。 -
康謀洞察 | L3+智能座艙時代，主機廠三大核心需求揭秘！2025-05-21 09:55
艙內(nèi)感知模型遇數(shù)據(jù)瓶頸？真實采集成本高、隱私限制嚴、長尾場景稀缺！行業(yè)正轉(zhuǎn)向合成數(shù)據(jù)破局，但仍面臨諸多困難。本文為大家詳細揭秘析主機廠和算法供應商的三大需求核心，加速破局！ -
技術分享 | 高逼真合成數(shù)據(jù)助力智駕“看得更準、學得更快”2025-04-29 10:47
自動駕駛研發(fā)如何高效獲取海量訓練數(shù)據(jù)？高逼真合成數(shù)據(jù)技術正在提供新解法。通過仿真平臺可生成多場景、多傳感器的精準標注數(shù)據(jù)。文章詳解如何構建符合nuScenes標準的數(shù)據(jù)集，覆蓋復雜交通場景，為感知模型訓練提供高效、可控的數(shù)據(jù)支持。 -
康謀分享 | 特斯拉AD/ADAS緊急制動安全分析案例2025-04-23 09:34
基于1.5萬公里實測數(shù)據(jù)，本文揭示Autopilot三大緊急制動特征：對鄰車道的過度防御制動、ODD外場景的靜默退出風險及信號燈響應困境。研究通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術，量化分析制動事件，為ADAS系統(tǒng)優(yōu)化提供重要依據(jù) -
方案分享 | ADAS時空融合數(shù)據(jù)采集方案2025-04-16 09:51
隨著傳感器數(shù)量的增加和數(shù)據(jù)規(guī)模的指數(shù)級增長，行業(yè)正面臨一系列挑戰(zhàn)：多源傳感器數(shù)據(jù)的時間同步難題、復雜數(shù)據(jù)格式的適配、測量技術的靈活性不足、設備集成周期冗長等，這些問題正成為自動駕駛研發(fā)與測試的“隱形瓶頸”。 -
康謀分享 | 仿真驅(qū)動、數(shù)據(jù)自造：巧用合成數(shù)據(jù)重構智能座艙2025-04-02 09:50
隨著汽車向智能化、場景化加速演進，智能座艙已成為人車交互的核心承載。從駕駛員注意力監(jiān)測到兒童遺留檢測，從乘員識別到安全帶狀態(tài)判斷，座艙內(nèi)的每一次行為都蘊含著巨大的安全與體驗價值。
