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Das Potenzial der KI für die Automobilbranche freisetzen

Die Produktion von Fahrzeugen der neuesten Generation weiterentwickeln.

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Lösungen für KI in der Automobilbranche

Führende Automobilhersteller investieren derzeit massiv in datengesteuerte Softwareapplikationen, um die wichtigsten Innovationen in den Bereichen autonomes und vernetztes Fahren, Mobilität und Fertigung voranzubringen. NetApp bietet von Analytik über High-Performance-Computing bis hin zu autonomen Entscheidungen eine zukunftssichere Plattform für die KI-Integration. Das bedeutet, Sie können Ihre IT-Investitionen optimieren, nur die relevanten Funktionen bezahlen und einheitliches Arbeiten in Hybrid-Multi-Cloud-Umgebungen ermöglichen.

Den Weg für autonome Fahrzeuge ebnen

Beschleunigen Sie die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen:
  • Daten von Fahrzeugen an Simulations- und Testumgebungen übertragen
  • Computing-Funktionen in einer Multi-Cloud-Umgebung optimieren
  • Die großen Datenmengen, die bei der Entwicklung und dem Betrieb von autonomen Fahrzeugen erfasst werden, mobilisieren Weitere Entwicklung und fortlaufende Verbesserung fördern
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Buntes Poster

Datenmobilität verbessern

Vermarkten Sie die riesigen Datenmengen aus Ihren vernetzten Fahrzeugen innerhalb Ihres Partner-Ecosystems:

  • Das Potenzial der Daten ausschöpfen – ganz gleich, wo und wann sie erstellt wurden
  • In-Place-Analysen vor Ort und in der Cloud ausführen, unabhängig vom Speicherort der Daten
  • Entwicklungszyklen mithilfe von binären Repositorys mit JFrog Artifactory beschleunigen
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Mann, im Auto sitzend
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Die Automobilbranche neu erfinden

Ob autonome Fahrzeuge, Mobilitätsservices oder intelligente Fertigung: Der erfolgreiche Einsatz von KI hängt allein von Ihren Daten ab.

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Automobiltechnologie auf der Überholspur

Autohersteller müssen sich wandeln, um wettbewerbsfähig zu bleiben – mit schnelleren Innovationen, maximaler Effizienz und größtmöglichem Nutzen.

Lösungsüberblick
Autos auf einer dicht befahrenen Straße

Künstliche Intelligenz in der Automobilbranche

Wie Autohersteller die neuesten Data-Engineering- und Data-Science-Technologien einsetzen.

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Die Rolle der KI bei Workloads für das autonome Fahren

Die gemeinsam von NetApp und NVIDIA entwickelte KI-Referenzarchitektur bietet eine sofort einsatzbereite Lösung für KI- und DL-Workloads.

Designleitfaden lesen
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KI-/ML-Initiativen schneller umsetzen

Wo Datenträgheit, Sicherheitsanforderungen und gesetzliche Vorgaben ein Modelltraining vor Ort nötig machen, erleichtert FlexPod die Implementierung.

Weitere Informationen
Abbildung zu unterschiedlichen Ebenen der Fahrzeugführung

Aufbau einer Datenpipeline für das autonome Fahren

Die heutigen Testwagen generieren täglich jeweils mehr als 2 PB Daten. Dieser Blogbeitrag erläutert, wie sich die Herausforderungen beim autonomen Fahren mit Data-Engineering- und Data-Science-Technologien bewältigen lassen.

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Ihre Roadmap für den erfolgreichen Einsatz von KI

Für die ersten Schritte reicht ein einfacher Plan. Hier finden Sie alles Wissenswerte.

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Klein beginnen, unbegrenzt skalieren

NetApp ONTAP AI bringt Innovationen und Datenpipelines auf Trab.

Zum Überblick
Hyperkoloriertes Bild von Fahrzeugen auf der Straße

Vier Ansätze bei Programmen für autonome Fahrzeuge

Mehrere Unternehmen entwickeln Programme für autonome Fahrzeuge, aber die verschiedenen Ansätze haben Vor- und Nachteile.

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Mit KI und Deep Learning den Wandel in der Automobilbranche antreiben

Die KI hat zu einem Wandel in der Automobilbranche geführt – mit einer optimierten Fertigung, innovativen Mobilitätsservices und bahnbrechenden Fortschritten bei autonomen Fahrzeugen.

Drei Bereiche, in denen KI die Automobilbranche verändert
Bild zu SharpWave – vorher und nachher

Cambridge Consultants nutzt KI für bahnbrechende Innovationen

Weltweit bringen Experten Maschinen bei, sich selbst etwas beizubringen. Cambridge Consultants spielt eine zentrale Rolle in diesen Bemühungen und ermöglicht bahnbrechende Innovationen durch KI.

Fallstudie lesen
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Auswirkungen von Deep Learning auf Automobildaten

Für die riesigen Datenmengen von autonomen Fahrzeugen, Fertigungsprozessen oder Lieferketten setzen führende Autohersteller Deep Learning ein.

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