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釋放 AI 在汽車產業的潛力

推動新一代車輛生產的演進。

紫色抽象圖形

汽車產業 AI 解決方案

當今的各大車廠龍頭均大筆投資於資料導向的軟體應用程式,目標是推動汽車自動駕駛和互聯駕駛、機動性及製造等方面的最重要創新技術。NetApp 提供具前瞻性的平台,從分析與 HPC 到自主決策,一路協助您發展 AI。也就是說,您可以最佳化 IT 投資,按實際所需的內容和使用時間來購買產品,並在混合式多雲環境中實現統一化的單一體驗。

為自駕汽車發展鋪路

加速自駕汽車的開發:
  • 將資料從車輛傳輸到模擬與測試環境。
  • 在多雲環境中最佳化運算能力。
  • 活用自駕汽車開發與運作所收集的大量資料。助力未來的開發與持續改善。
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彩色海報

提升資料移動性

將大量資料從互聯駕駛車輛行銷至合作夥伴生態系統:

  • 釋放資料力量,不論在何處建立資料、何時建立。
  • 在內部環境或雲端上,都能就地執行分析,無論資料儲存在何處。
  • 使用二進位儲存庫搭配JFrog Artifactory,加速開發週期。
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改善資料移動性影像
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革新汽車產業

從自駕汽車到行動服務和智慧型製造,人工智慧是否成功取決於一件事:資料。

一般報告影像

汽車技術的發展速度要比車速更快

為了保持競爭力,汽車公司必須轉型,以提供更快的創新服務,同時最大化效率與價值。

抽象 AI 汽車影像

人工智慧之於汽車產業

深入瞭解汽車公司如何運用最新的資料工程與資料科學技術。

一般報告影像

深入瞭解 AI 如何支援自駕工作負載

瞭解 NetApp 與 NVIDIA 如何合作建立 AI 參考架構,以提供立即可用的解決方案來支援 AI 與 DL 工作負載。

報告影像

加速推出 AI/ML 方案

在內部環境模型訓練受制於各種資料引力 (data gravity)、安全性和法規要求的環境中,FlexPod 可讓部署作業不再神秘而無法一窺究竟。

抽象圖形

如何建置資料傳輸途徑以實現自駕技術

如今,試車每天會產生的資料量為每部汽車超過 2PB 資料。透過這篇部落格文章,您將瞭解如何使用資料工程與資料科學技術來解決自駕技術的挑戰。

一般報告影像

建立 AI 成功發展的藍圖

實施簡單的入門計畫。我們將提供您所需的一切資訊。

一般報告影像

先從小規模著手,擴充不受限

NetApp ONTAP AI 協助您更快實現創新,加快實驗腳步。

路上汽車的超彩色影像

瞭解四種自駕汽車方案設計方法

有幾家公司正在設計自駕汽車方案,不同方法各有優缺點。

一般報告影像

瞭解如何利用 AI 和深度學習來推動汽車產業轉型

AI 促使變汽車產業轉型:簡化製造流程、推動創新的行動服務,並在自駕汽車方面實現突破性的進展。

SharpWave 前後影像

劍橋諮詢公司使用 AI 創新改變世界

全球各地的專家們都在教機器自我學習。劍橋諮詢公司是這項努力的核心,透過 AI 發展改變生活的創新科技。

一般報告影像

深度學習對汽車資料的影響

由於自駕汽車、製造流程或供應鏈的資料串流量非常龐大,所以各家車廠龍頭都非常仰賴深度學習。

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