盖世汽车讯 12月9日，物理人工智能（Physical AI）工具链提供商Foretellix和视觉人工智能数据平台Voxel51宣布推出联合解决方案，该方案可将真实世界的驾驶日志转换为高保真3D场景和神经重建，用于训练、测试和验证自动驾驶汽车（AV）系统。
图片来源： Foretellix
随着自动驾驶汽车（AV）开发商越来越多地采用人工智能驱动的端到端架构（AI AV堆栈），数据量和数据多样性已成为核心瓶颈。真实世界的驾驶数据成本高昂，且很少能捕捉到大规模训练和验证现代AV堆栈所需的独特或复杂事件。Foretellix物理AI工具链利用神经重建和合成传感器数据生成技术，在仿真中重现真实世界的驾驶场景并引入可控的驾驶变化，从而弥补了真实世界驾驶数据的不足。企业也逐渐意识到，基于低质量输入数据进行的错误重建或合成数据生成会导致数周的工程时间和数百万美元的计算成本浪费。
Voxel51的物理AI工作台通过将多模态传感器数据转换为高保真度的仿真就绪数据集，确保每次仿真都从准确、高质量的数据开始。Foretellix和Voxel51的合作使团队能够构建更丰富、更多样化的、基于真实世界条件的驾驶数据集，从而扩展AV的开发、训练、测试和验证规模。
Foretellix和Voxel51集成工作流程
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