渐进式路线引领者 可大规模落地的全栈自动驾驶技术
机器学习优先的自动驾驶方法 海量数据驱动下持续升级
新一代人工智能算法 面向无人驾驶终极目标
行业领先的视觉感知技术 多传感融合感知
创新技术

渐进式路线和机器学习方法的引领者

Nullmax的所有技术面向大规模量产落地而开发,应用于多个量产车型之上。在海量数据驱动下持续高效地迭代升级,渐进式地实现复杂场景下的无人驾驶应用。
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机器学习优先(MLF)

Machine Learning First是一种机器学习优先的自动驾驶方法,采用全新的技术架构,海量数据驱动。

MLF方法具备出色的可拓展性和经济性,能够处理新场景,解决自动驾驶长尾挑战。它利用传感器的输入,在无法用规则完全总结的复杂现实世界里,为自动驾驶汽车生成安全合规、舒适高效的行驶路线。
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MaxView
感知技术体系

Nullmax强大的视觉感知技术,与MLF方法一脉相通,涵盖了自动驾驶所需的全部感知软件和算法,包括目标检测、车道线检测、多目标跟踪、融合、预测、视觉建图及定位等模块,性能指标达到行业顶级水准。
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MaxFlow数据闭环

Nullmax打造的高效数据闭环,与大规模前装量产车队全面融通,不断从海量数据中挖掘价值信息,以更快的速度、更低的成本驱动AI算法持续升级迭代。

MaxPlatform 车端系统提供丰富全栈应用

Nullmax聚焦高价值的自动驾驶软件算法,全自主研发了包括感知、规划、控制在内的完整上层应用MaxStack以及自动驾驶中间件MaxOS,实现真正的技术平台化,快速适配不同的底层平台、硬件配置和功能级别。
  • MaxStack应用
  • MaxOS中间件
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  • 全栈自主研发,技术水平行业领先
  • 软硬件解耦,可拓展配置,适应不同平台
  • 先进的顶层设计,支持各级别自动驾驶
  • 涵盖一整套工具链,贯穿产品开发到测试全流程
  • 可满足全场景自动驾驶需求,实现丰富、灵活的定制化应用
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  • 提供包括感知、规划、控制在内的系统化全栈应用,算法、工程等模块一应俱全
  • 行业少有的顶级视觉感知能力,结合多传感融合感知
  • 新一代的软件算法架构和体系,性能更加出众
  • 可分模块嫁接,灵活应用,快速完成定制化方案的开发
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  • 专为自动驾驶开发,具备高可靠、高性能、高并发的特点
  • 插拔式设计,模块化应用,软件迭代更加快速高效
  • 已在多款主流车载计算平台上移植与验证,支持多种操作系统
  • 提供针对不同平台的优化方案,包括网络模型和系统模块的选择、裁剪等
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MaxCloud 云端系统提供高效数据闭环

MaxCloud涵盖可视化和分析、数据筛选及标注、模型训练以及评估等模块,从海量数据中高效筛取价值信息,为自动驾驶系统持续提供经验与知识,构成车云一体化的数据大闭环。