Escale para lanzar un producto de mapeo para abordar las necesidades cambiantes de sus clientes de conducción autónoma – lasnoticiases

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Resolver los variados desafíos que surgen en la conducción autónoma es una tarea increíblemente compleja, pero incluso intentar comenzar significa asegurarse de tener datos de calidad, precisos y bien anotados. Ahí es donde entra Scale, habiendo identificado desde el principio que la industria AV requeriría la anotación de grandes franjas de datos, incluidas imágenes LiDAR especializadas. Ahora, el cofundador y CEO Alex Wang me dice en TC Sessions: Mobility 2021 (se requiere suscripción a ExtraCrunch) que se está moviendo hacia el mapeo con un nuevo producto que llegará a finales de este mes.

“Nuestro papel ha seguido evolucionando”, dijo Wang, con respecto a cómo trabaja con sus socios de la industria del transporte, que incluyen a Toyota, entre muchos otros. “Ya sabes, mientras trabajamos con nuestros clientes, y les resolvimos un problema relacionado con los datos y el etiquetado de datos de anotaciones, ya sabes, resulta que acuden a nosotros con otros problemas que luego podemos ayudar a resolver también en torno a la gestión de datos. , lanzamos un producto llamado Nucleus para eso. Muchos de nuestros clientes están pensando mucho en la creación de mapas y en cómo implementar mapas más sólidos. Así que creamos un producto, lo anunciaré probablemente a finales de este mes, pero estamos ayudando a abordar ese problema con nuestros clientes “.

A pesar de mi insistencia, Wang no proporcionó ningún detalle específico, pero sí entró en más detalles sobre los desafíos del mapeo y lo que falta en los mapas existentes disponibles para las empresas que trabajan para integrarlos con sistemas AV que incluyen otras señales, como la fusión de sensores y componentes de vehículo a infraestructura.

“Creo que una gran pregunta para el espacio en general ha sido que, históricamente, la industria se ha basado mucho, mucho en el mapeo; nosotros confiamos mucho, mucho en mapas de muy alta calidad y alta definición”, dijo. “Lo complicado del mundo es que a veces estos mapas están mal, y ¿cómo se maneja con eso? […] ¿Cómo se enfrenta a este tipo de desafío de robustez o actualizaciones? Incluso, si lo piensas bien, Google Maps, que es la mejor infraestructura cartográfica del mundo, por un gran margen, sabes que no se actualizan lo suficientemente rápido para [human] conductores “.

Wang dijo que el desafío no es tan diferente del que Scale ha estado resolviendo activamente durante la mayor parte de su existencia, que es el del volante de datos. Con la conducción autónoma, es de suma importancia poder recopilar y anotar datos de forma rápida y precisa, lo que da como resultado una recopilación y anotación cada vez mejores de datos futuros, y una mayor confiabilidad para las suposiciones que el sistema está haciendo sobre su entorno.

“Descubrir cómo lidiar con la naturaleza en tiempo real de cómo cambia el mundo es un componente realmente grande, realmente grande”, dijo. Si bien todavía tenemos que esperar para ver qué ha planeado exactamente Scale, parece seguro asumir que se trata de generar confianza en los mapas y la precisión de los mapas como un ingrediente clave en lo que sea que lancen.

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