Resolver los variados desafíos que surgen en la conducción autónoma es una tarea increíblemente compleja, pero incluso intentar comenzar significa asegurarse de tener datos de calidad, precisos y bien anotados. Ahí es donde entra Scale, habiendo identificado desde el principio que la industria AV requeriría la anotación de enormes cintas de datos, incluidas imágenes LiDAR especializadas. Hoy, el cofundador y CEO Alex Wang me dijo durante las sesiones de TC: Mobility 2021 (se requiere suscripción a ExtraCrunch) que se está moviendo al mapeo con un nuevo producto que llegará a finales de este mes.

“Nuestro papel ha seguido evolucionando”, dijo Wang, sobre cómo trabaja con sus socios de la industria del transporte, que incluyen a Toyota, entre muchos otros. “Ya sabes, ya que trabajamos con nuestros clientes y les hemos resuelto un problema con los datos de etiquetado y los datos de anotación, resulta que vienen a nosotros con problemas distintos a nosotros y luego pueden ayudar a resolverlos también en torno a la gestión de datos. , lanzamos un producto llamado Nucleus para eso. Muchos de nuestros clientes piensan mucho en la creación de mapas y en cómo implementar mapas más sólidos. Así que hemos creado un producto, probablemente lo anuncie a finales de este mes, pero estamos ayudando a resolver esto con nuestros clientes.

LEER  Facebook primero prohíbe las noticias, luego nos ignora y luego borra nuestra página

A pesar de mi insistencia, Wang no brindó detalles, pero explicó con más detalle los desafíos del mapeo y lo que falta en los mapas existentes disponibles para las empresas que trabajan para integrarlos con sistemas AV, que incluyen otras señales, como la fusión de sensores y componentes de infraestructura vehicular.

“Creo que una gran pregunta para el espacio global ha sido que, históricamente, la industria se ha basado mucho, mucho en el mapeo; hemos confiado mucho, mucho en mapas de alta definición y muy alta definición. Calidad”, dijo. “Lo complicado del mundo es que a veces estas cartas son falsas, ¿y cómo lidias con eso? […] ¿Cómo maneja este tipo de desafíos o actualizaciones de robustez? Incluso, si lo piensas, Google Maps, que es la mejor infraestructura de mapas del mundo, con mucho, sabes que no se actualizan lo suficientemente rápido como para [human] Conductores “.

Wang dijo que el desafío no es tan diferente del que Scale ha resuelto activamente durante la mayor parte de su existencia, que es el robo de datos. Con la conducción autónoma, es de suma importancia poder recopilar y anotar datos de forma rápida y precisa, lo que resulta en una recopilación y anotación cada vez mejores de datos futuros, y una mayor confiabilidad para las suposiciones que el sistema realizado en su entorno.

LEER  Cómo Brex duplicó con creces su valoración en un año - TechCrunch

“Comprender cómo lidiar con la naturaleza en tiempo real del mundo cambiante es una parte muy importante, una parte muy importante”, dijo. Si bien todavía tenemos que esperar y ver qué ha planeado exactamente Scale, parece seguro asumir que se trata de generar confianza en los mapas y precisión en el mapeo como un ingrediente clave en todo lo que lanzan.