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台灣本土新創Turing Drive 利用AWS加速發展自駕車技術

本文共1131字

經濟日報 記者彭慧明/即時報導

IDC預測,2020到2024年,全球L1至L5等級自駕車的年複合成長率將達18.3%。台灣本土自駕車新創公司台灣智慧駕駛(Turing Drive)透過AWS的雲端科技及其在台設立的AWS IoT Lab物聯網實驗室資源,提升處理來自車輛、道路和交通號誌等龐大資料的效率,讓團隊積極發展自動駕駛技術,打造安全的自駕車產品。

隨著5G技術與基礎建設在台持續演進與普及,不斷影響台灣自駕車市場的發展。Turing Drive的技術核心為CPU、GPU平行運算,並且在結合GPS、光達、雷達、影像、車體慣性導航等優勢下,以資料融合定位技術為客戶提供最佳應用方案。自創立以來,一路從封閉環境的桃園農業博覽會、台中麗寶樂園,到台北信義路公車專用道和桃園青埔中型自駕巴士的開放式場域,在多種實際道路場景中累積上路經驗。

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Turing Drive的應用方案服務不同用戶,而不同用戶都會使用不同廠牌提供的硬體,造成在實際操作時遇到諸多棘手問題,而AWS IoT Lab物聯網實驗室團隊透過動手實作協助客戶解決各類場域問題,經過多次測試和驗證提供給客戶客製化的範例程式碼交付(code delivery)。幫助Turing Drive正確使用和搭配不同廠商的硬體方案以達到最大效益。 Drive使用AWS IoT Device SDK,在安全的環境下讓開Turing發團隊能夠遠距登入自駕車系統做軟體更新或回收資料等指令,大幅縮短開發和調校程式的時間,解決工程師必須到現場插拔硬碟的流程。

其次,創新自動駕駛技術的過程中,有效管理並應用蒐集來的大量資料極其重要。每輛配備進階感測器的汽車,每小時最多可以產生2TB的資料,以人工處理實體硬碟的資料存取已不再有效率。在AWS IoT Lab物聯網實驗室建議下,Turing Drive選擇 AWS IoT Core服務,在無需佈建與管理伺服器的情況下,將裝置資料及感測器資料連線集中串聯至雲端,讓團隊能省去數週甚至數月的時間,在幾天之内就可以完成網路服務佈建,從而能更快地梳理資料庫中的資料,持續優化自駕車路線。

最後,在自駕車運行所錄製的影像資料處理上,Turing Drive運用Amazon Kinesis Video Streams(Amazon KVS),安全且便利地將終端裝置的影像資料傳到AWS雲端,運用機器學習進行分析處理,讓Turing Drive不用再耗費人力傳輸影像資料,也幫助開發團隊更輕鬆地運用後續資料。

Turing Drive執行長沈大維認為,在未來10至20年,新世代的智慧車輛會趨向平台化發展,除了智慧城市的硬體環境外,AWS雲端服務也是不可或缺的一環,以此幫助建構數位基礎設施,整合道路號誌及車輛運行資料。

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