最初の自動車が発明されて以来、安全性は自動車産業の革新と進歩の原動力となってきました。最近では、自動車の安全性をさらに高めるだけでなく、ドライバーの効率性と利便性を実現するために機械学習が活用されています。機械学習は、先進運転支援システム(ADAS)と自律走行(AD)の両方に応用されている機械学習は先進運転支援システム(ADAS)と自律走行(AD)の両方に適用され、AIアルゴリズムがカメラやレーダーやLiDARのような他の知覚ソースからのデータを分析・解釈して道路をナビゲートし、運転判断を下します。これらの機能強化は、軽量車両、オートバイ、自転車、さらにはオフロード車両にも活用され、高速道路での走行を超えたさまざまなアプリケーションを生み出します。中心のマシンが必要です。度の状況認識と道路の鳥瞰図画像をリアルタイムで作成する必要があります。サイズ、価格などの複数の制約も満たさなければなりません。パフォーマンスをさまざまな支援および自動運転システムに導入しています。ガイドラインに従って開発されました。コンピューティングを拡張することができます。計算能力を実現し、アクティブな冷却の必要性を排除します。ソリューションで大幅なコスト削減を達成できます。アプリケーションで制御とイノベーションを実現できるようになります。コンピューティングのスケーラビリティを提供します。小型で低消費電力のHailoチップ1つで複数のビデオストリームを処理でき、複数のチップをタンデムまたはカスケードで動作させることができ、同時に業界をリードする効率性と拡張性、高い処理スループット、低レイテンシーを維持します。このソリューションの柔軟性により、解像度や入力サイズに至るまで、さまざまなタイプのカメラ入力を使用できます。ドライバーにより安全で快適な旅行を提供するために継続的に進化しています。これらのシステムは、異なるセンサーモダリティの処理とリアルタイムデータ処理を組み合わせ、運転と駐車の両方の能力を向上させます。おいて極めて重要な役割を果たします。要件を満たすには電力消費が不十分であるという問題に悩まされてきました。実行する能力が不足しており、代替ソリューションが必要となっています。必要な要求の厳しい深層学習ワークロードをサポートできます。業界をリードする効率性と拡張性、高い処理スループット、低レイテンシーを維持しながら、1つの小型低消費電力チップで複数のビデオストリームを処理し、複数のチップをタンデムまたはカスケード動作させることができます。このソリューションの柔軟性により、トランスフォーマーを含む最先端のニューラルネットワークの実行と、解像度や入力サイズの異なるさまざまなタイプのセンサー入力の使用が可能になります。人間による直接の入力なしで車両の運転を可能にする技術です。これは、ステアリング、加速、ブレーキなど、人間の介入なしで車両が自動的に運転する能力を指します。アルゴリズムは、複数のセンサーからのデータを処理し、車両が環境にどのように反応するかを決定します。回避などが含まれる場合があります。能力が必要になります。テクノロジーは、安全性を高め、交通の流れを改善し、人類の生産性を大幅に向上させることにより、輸送に革命をもたらす可能性を秘めています。顧客やパートナーと積極的に協力して日常業務を自動化しています。プロセッサを提供しています。プロセッサを通じて、認識機能とビデオ機能の強化を実現します。