Lösungen für autonome Fahrzeuge und Fahrassistenzsystem
Beschleunigen Sie die Entwicklung und Vermarktung von Lösungen für das autonome Fahrzeug (AV) und für erweiterte Fahrassistenzsysteme (Digital Assisting System, ADAS) auf einer skalierbaren, offenen und kostengünstigen Cloud-Infrastruktur.
Lösungen
Lösungen für autonome Fahrzeuge und ADAS
Lösungen zum Entwickeln, Bereitstellen und Verwalten von Anwendungen für autonome Fahrzeuge und ADAS im großen Maßstab
End-to-End-Simulation mit HPC
Nutzen Sie das Hochleistungs-Computing von Google Cloud für Arbeitslasten für die Fahrzeugsimulation, um Millionen von simulierten Kilometern zu generieren, zu testen und zu validieren.
Erfahren Sie, wie Cruise Millionen von Simulationen von selbstfahrenden Autos mit Google Cloud ausführt.
Multi-Cloud- und hybride Softwareentwicklung
Erstellen Sie eine vollständig verwaltete CI/CD-Pipeline mit Open-Source-Portabilität auf einer einheitlichen Plattform, die in mehreren Bereitstellungsumgebungen funktioniert.
Hier erfahren Sie, wie Sibros es ermöglicht, neue Anwendungsfälle für verbundene Fahrzeuge zu erstellen und auf den Markt zu bringen.
Intelligente und nachhaltige Cloud
Mit Active Assist erhalten Sie proaktiv automatisierte Empfehlungen. So lassen sich Kosten senken, die Leistung steigern, die Sicherheit verbessern und nachhaltigere Entscheidungen treffen.
Datenaufnahme auf der Straße vom Rand aus
ETL-Pipelines für Flottendaten
Mit der von Google Cloud verwalteten, sicheren und leistungsstarken Appliance können Sie die Datenaufnahme von lokalen Umgebungen zur Cloud und Fahrzeugberechnung vereinfachen.
Weltumspannender Speicher
Cloud Storage verfügt über erweiterte Storage-Bucket-Standorte, um Daten mit einem hohen Maß an Verfügbarkeit und Leistung zu speichern.
Cruise nutzt Cloud Storage als Data Lake für Petabyte an On-the-Road-Daten für eine schnelle und effiziente Datenaufnahme.
Neural Architecture Search (NAS) für SiL und HiL
Vertex AI Neural Architecture Search (NAS) generiert neuronale Netzwerke zur Optimierung der Modellleistung.
MLOps für Bereitstellung und Betrieb
Unterstützen Sie ML- und Data-Science-Teams mit Vertex AI Notebooks und Diensten bei schnellem Prototyping und der Modellentwicklung.
Deep Learning für Wahrnehmungs-/Verhaltens-KI-Modelle
Unterstützen Sie GPUs für verteilte ML-Trainingscluster, reduzieren Sie nicht ausgelastete GPUs für Inferenzarbeitslasten und erweitern Sie neuronale Netzwerke.
Hier erfahren Sie, wie Google Cloud bis zu 16 A100-GPUs in einer einzelnen VM mit insgesamt 640 GB GPU-Arbeitsspeicher bereitstellen kann.
Kunden
Wie Unternehmen, die auf autonome Fahrzeuge und ADAS spezialisiert sind, mit Google Cloud skalieren
Für die Entwicklung autonomer Technologien müssen immens große Datenmengen verarbeitet werden. So bewältigen Google Cloud-Kunden die komplexesten Herausforderungen der Welt.
Partner
Empfohlene Automobilpartner
Mit unseren Branchenpartnern können Sie geschäftliche Herausforderungen meistern und neue Wachstumschancen erschließen. Dabei stehen Ihnen optimierte Implementierungen und vorkonfigurierte oder individuelle integrierte Lösungen zur Verfügung.
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