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充分发挥 AI 在汽车行业的潜能

推动下一代汽车生产发展。

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汽车行业中的 AI 解决方案

当今的领先汽车企业都大力投资数据驱动型软件应用程序,促进无人驾驶和联网汽车、移动解决方案和制造领域的重大创新。NetApp 可提供适应未来需求的平台,助您完成从分析和 HPC 到自主决策的 AI 之旅。这意味着您可以优化 IT 投资,按需付费,在混合、多云环境中实现统一的体验。

为发展无人驾驶汽车铺平道路

加快无人驾驶汽车的开发过程:
  • 将数据从汽车传输到模拟测试环境中。
  • 在多云环境中优化计算能力。
  • 调动无人驾驶汽车开发运营过程中收集的海量数据。为未来发展和持续改进提供支持燃料。
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五彩缤纷的海报

提高数据移动性

根据从联网车辆中提取的大量数据,在合作伙伴生态系统中进行营销:

  • 无论数据何时何地创建,充分释放数据的全部潜能。
  • 无论数据位于何处,均可在本地或云端进行原位分析。
  • 通过 JFrog Artifactory,使用二进制存储库缩短开发周期。
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汽车中的男士
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重塑汽车行业

从无人驾驶汽车到移动服务和智能生产,AI 的成功依赖于一点:您的数据。

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汽车技术的发展比汽车跑得要快

要保持竞争优势,汽车企业必须转型来实现更快的创新,同时最大程度地提高效率和价值。

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拥堵的道路上的汽车

人工智能在汽车行业的应用

近距离观察汽车公司如何应用最新的数据工程和数据科学技术。

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深入研究适用于无人驾驶工作负载的 AI

了解 NetApp 和 NVIDIA 如何携手创建 AI 参考架构,该结构可提供支持 AI 和 DL 工作负载的交付即用型解决方案。

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加快 AI/ML 计划的实施

在数据惯性、安全性和法规要求影响内部模型训练的环境中,FlexPod 可以化解部署难题。

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显示不同级别的汽车驾驶功能的图表

如何为无人驾驶构建数据管道

如今每辆测试车每天产生的数据超过 2 PB。在此博客中,了解如何使用数据工程和数据科学技术解决自动驾驶挑战。

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制定 AI 成功路线图

从制定一个简单的计划开始。我们会为您提供您需要了解的所有内容。

获取指南
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从小规模开始,然后无限制地扩展

NetApp ONTAP AI 可帮助您更快地加速创新和实验。

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道路上汽车的超色图像

了解设计无人驾驶汽车程序的四种方法

有几家公司正在设计无人驾驶汽车程序,但是不同的设计方法各有利弊。

了解详细信息
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了解如何利用人工智能和深度学习推动汽车行业转型

AI 正在推动汽车行业转型 — 简化生产、推进移动服务创新、使无人驾驶汽车取得突破性进展。

人工智能改变汽车行业的三种方式
使用 SharpWave 之前和之后的对比图片

Cambridge Consultants 利用 AI 进行革命性创新

世界各地的专家都在教机器自学。Cambridge Consultants 正处于这一趋势的关键点上,它希望通过 AI 实现能够改变生活的创新。

阅读案例研究
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深度学习对汽车数据的影响

由于无人驾驶汽车、制造流程或供应链可以输出海量数据流,因此领先的汽车公司都在依赖深度学习。

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