Hesai Technology et NVIDIA renforcent leur partenariat pour établir ensemble de nouvelles normes de sécurité dans les domaines de la conduite autonome et de la robotique

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(源:财闻)

Jusqu’à présent, le nombre total de lidars Hesai livrés dans le monde a dépassé 2 millions d’unités, largement utilisés dans les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS), les véhicules autonomes et les robots, et servent des plateformes commerciales en constante expansion.

Le 17 mars, Hesai (HSAI.US) a annoncé avoir rejoint le laboratoire d’évaluation du système AI Halos de NVIDIA, qui est le premier projet mondial à obtenir la certification de l’American National Standards Institute (ANAB). En tant que membre, Hesai effectuera dans ce cadre un évaluation et une vérification de la sécurité fonctionnelle, de la cybersécurité et de la conformité AI de sa plateforme lidar.

NVIDIA Halos est un système de sécurité complet pour l’IA physique, conçu pour fournir un cadre de sécurité unifié pour les véhicules autonomes et les robots. Ce système couvre les puces, les logiciels, les outils et les services, aidant à garantir le développement sécurisé des véhicules autonomes du cloud à la voiture, en se concentrant notamment sur la pile de véhicules autonomes de bout en bout basée sur l’IA et d’autres activités liées à l’IA physique.

Le lidar est une technologie de perception essentielle dans l’architecture de sécurité des systèmes de conduite autonome. Grâce à sa capacité de perception tridimensionnelle de haute précision, le lidar aide le système autonome à identifier en temps réel les cibles, à comprendre l’environnement routier et à réagir rapidement aux risques potentiels.

Jusqu’à présent, le nombre total de lidars Hesai livrés dans le monde a dépassé 2 millions d’unités, largement utilisés dans les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS), les véhicules autonomes et les robots, et servent des plateformes commerciales en constante expansion. Fort de sa déploiement de lidar de premier plan dans l’industrie, Hesai continue de participer à la construction de l’architecture de sécurité des prochaines générations de systèmes autonomes et fournit une technologie de perception clé pour plusieurs projets avancés de conduite autonome à l’échelle mondiale.

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