应用案例
了解客户如何通过我们的解决方案和产品提高生产力和可持续性
最新案例
以“实测—仿真”闭环,
重构高校自动驾驶科研与教学范式
针对智能驾驶研发实测风险高、仿真建模难的痛点,建设基于“实测—仿真”双向联动的智能驾驶服务平台。
项目依托数据采集平台获取真实路况数据,通过标准化转换链路导入仿真验证平台,实现复杂工况的数字化重构与自动化评测。不仅大幅降低危险工况的测试成本与合规风险,更为科研教学及产品快速迭代提供可复用的标准化实训与验证资源。
成功案例
通过卓越的技术,协助客户解决从数据采集、处理到仿真测试的全链路挑战,加速自动驾驶技术的落地与迭代
客户之声
以技术实力赢得认可,用落地成果见证价值,听听客户的真实体验与信赖之选
康谋并没有给我们一套“黑盒式”系统,而是和我们一起把数据采集、时间同步和仿真验证的关键问题拆解清楚。
这套平台既能直接用于科研项目,也非常适合教学使用,为我们后续的算法研究和课程建设提供了长期价值。—— 某高校自动驾驶实验室负责人
WoodScape 收集了大量图像数据,会面临违反隐私法规的重大风险。使用像素化等传统方法对身份信息进行匿名
处理会造成伪影,严重影响训练模型的质量。brighter AI深度自然匿名化数据处理技术帮助我们解决了这一难题。—— woodscape.valeo.com/dataset
使用 brighter AI 对人联合车牌进行脱敏处理后,面部特征和物理属性仍然可以被识别,这些数据还可以用来训练
机器学习模型。该方案将技术创新和个人隐私保护相结合,确保数据记录符合GDPR和其他法规的数据保护准则。—— DXC 汽车高级顾问兼创新项目负责人
全栈方案破解测试效率与安全难题
从软件验证到硬件闭环,从场景复现到神经网络重建 →