피지컬 AI 시스템 구축 및 확장
어떤 환경에서도 모델을 학습시키고 데이터를 처리하며 자율주행 워크플로를 통합적으로 운영할 수 있습니다.
차량 인텔리전스 툴은 대규모 플리트 운영과 장기 프로젝트 환경에서 페타바이트 규모의 데이터 수집, 정제, 처리를 위해 설계되었습니다. 신뢰할 수 있는 워크플로 통합 운영과 비용을 고려한 실행 관리, 그리고 재현 가능한 데이터 계보 관리를 통해 데이터 규모와 모델의 복잡성이 증가하더라도 안정적인 워크플로를 유지할 수 있습니다.
강력한 SDK를 통해 클라우드, 온프레미스, 에어갭 환경을 넘나들며 복잡한 워크플로를 손쉽게 구축하고 운영할 수 있습니다. 또한 모듈형 프리미티브 구조를 통해 기존 인프라를 유지하면서도 자체 모델, 시뮬레이터, 평가 지표를 자유롭게 통합할 수 있어 시스템 전반의 상호운용성과 데이터 흐름을 끝까지 일관되게 유지할 수 있습니다.
성능을 지속적으로 향상시키는 데이터 플라이휠
실제 센서 데이터를 대규모 학습과 시뮬레이션, 평가에 활용하세요.
이 플랫폼은 실제 환경에서 수집된 센서 데이터를 정제되고 라벨링된 데이터 세그먼트로 변환하여 이후 단계의 모델 학습, 시뮬레이션, 평가에 바로 활용할 수 있도록 변환합니다. 파이프라인의 각 단계에서 생성되는 지표와 인사이트는 다음 개선 사이클에 바로 반영됩니다.
시간이 지날수록 자율주행 성능은 이와 같은 폐쇄형 루프를 통해 지속적으로 개선됩니다. 데이터가 축적될수록 모델의 안정성과 정확도가 높아지고, 엣지 케이스를 더 빠르게 식별 가능하며, 전반적인 자율주행 스택의 안정성과 성능이 지속적으로 향상됩니다.
피지컬 AI 개발을 위한 에이전트 기반 워크플로
최첨단 AI 연구를 신뢰성 높은 자율주행 워크플로로 전환합니다.
이 플랫폼은 데이터 이해와 정제를 위한 시야-언어 모델, 세계 기반 모델, 그리고 고정밀 시뮬레이션을 위한 신경망 재구성, 렌더링 등 최첨단 AI 기술을 기반으로 구축되었습니다. ML(기계학습) 행동 에이전트는 현실적인 결과와 조정 가능한 시나리오 변형을 생성하여 학습 및 검증 워크플로를 지원합니다.
또한 전용 연구에서 제품으로의 전환 파이프라인을 통해 최첨단 연구 기술을 지속적으로 신뢰성 높고 확장 가능한 제품 기능으로 전환합니다. 시스템은 에이전트 기반의 통합운영을 고려하여 설계되었으며, 토큰화된 UI 구조와 MCP 기반 인터페이스를 지원합니다. 에이전트들은 피지컬 AI 개발에 필요한 맥락, 데이터 유형, 워크플로를 이해하고 복잡한 작업을 처음부터 끝까지 수행할 수 있습니다.
