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    依托Ontime Data Collects高效数据留存、提取、分析智能驾驶车辆运营和道路环境数据

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    自建的感知大模型,内置于Ontime Data Encoder,大幅提升自动化标注的能力,在2D/3D对象检测、3D实例分割和LiDAR相机融合的预标注召回率和准确率均达到95%

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    集成了数据容器管理、模型开发、模型训练及模型评估的综合化平台 Ontime AI Trainer,为整车厂自动驾驶解决方案的研发和迭代提供支持

  • 仿真平台

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    仿真场景库工具(Ontime NexSim)基于真实交通环境和行为,结合先进的虚拟现实技术和机器学习算法,致力于为车厂自动驾驶技术的开发和测试提供高质量的仿真场景和数据

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    智能化数据管理中台(Ontime Data Management), 赋能数据的产生、留存、提取、分析,提升数据资产价值和感知技术能力效率

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    Ontime MapNet集数据采集,车端云端联合更新,多图层融合于一体化,致力于为车厂,图商,市政提供高时效,低成本,高质量的高精地图更新解决方案

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