Дочерняя компания Volkswagen, занимающаяся разработкой технологий автономного вождения, ADMT, объявила, что будет использовать данные о реальном времени с улиц для поддержки своей системы автономного вождения. Эти данные будут поступать от услуг пространственного интеллекта, предоставляемых децентрализованной картографической сетью на базе блокчейна Solana.
Это сотрудничество считается важной вехой в развитии технологий автономного вождения. Традиционные статические данные карт сложно удовлетворить потребность автопарков такси в информации о текущих дорожных условиях, в то время как эти динамически обновляемые данные карт позволяют автомобилям лучше адаптироваться к постоянно меняющейся городской среде.
Эта децентрализованная карта сети работает на основе краудсорсинга. Участники собирают изображения дорожной обстановки, устанавливая специальные видеорегистраторы, а затем система использует алгоритмы машинного обучения для преобразования этих изображений в структурированную информацию, такую как разметка полос. Чтобы побудить пользователей продолжать вносить и проверять данные, сеть также разработала механизм вознаграждения токенами.
Эта модель работы позволяет сети предоставлять глобальные карты с широким охватом и высокой частотой обновлений. Все данные записываются на блокчейне Solana, чтобы гарантировать их подлинность и неизменность. Помимо области автономного вождения, эти высококачественные данные о картах в реальном времени также могут быть применены в других отраслях, таких как логистика.
Хотя конкретные детали сотрудничества еще не были обнародованы, в отрасли широко обсуждается, что такая децентрализованная карта-сервис на основе Блокчейн может представлять собой вызов для традиционных картографических компаний, способствуя развитию всей отрасли в более открытом и актуальном направлении.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Дочерняя компания大众 по автоматическому вождению достигла сотрудничества с децентрализованной картографической сетью Solana
Дочерняя компания Volkswagen, занимающаяся разработкой технологий автономного вождения, ADMT, объявила, что будет использовать данные о реальном времени с улиц для поддержки своей системы автономного вождения. Эти данные будут поступать от услуг пространственного интеллекта, предоставляемых децентрализованной картографической сетью на базе блокчейна Solana.
Это сотрудничество считается важной вехой в развитии технологий автономного вождения. Традиционные статические данные карт сложно удовлетворить потребность автопарков такси в информации о текущих дорожных условиях, в то время как эти динамически обновляемые данные карт позволяют автомобилям лучше адаптироваться к постоянно меняющейся городской среде.
Эта децентрализованная карта сети работает на основе краудсорсинга. Участники собирают изображения дорожной обстановки, устанавливая специальные видеорегистраторы, а затем система использует алгоритмы машинного обучения для преобразования этих изображений в структурированную информацию, такую как разметка полос. Чтобы побудить пользователей продолжать вносить и проверять данные, сеть также разработала механизм вознаграждения токенами.
Эта модель работы позволяет сети предоставлять глобальные карты с широким охватом и высокой частотой обновлений. Все данные записываются на блокчейне Solana, чтобы гарантировать их подлинность и неизменность. Помимо области автономного вождения, эти высококачественные данные о картах в реальном времени также могут быть применены в других отраслях, таких как логистика.
Хотя конкретные детали сотрудничества еще не были обнародованы, в отрасли широко обсуждается, что такая децентрализованная карта-сервис на основе Блокчейн может представлять собой вызов для традиционных картографических компаний, способствуя развитию всей отрасли в более открытом и актуальном направлении.