传感器融资300万欧 合成数据创企ANYVERSE缩短自动驾驶汽车生产周期
北京联盟_本文原题：融资300万欧 合成数据创企ANYVERSE缩短自动驾驶汽车生产周期
盖世汽车讯 据外媒报道 ， 总部位于西班牙马德里的“合成数据”（synthetic data）初创公司ANYVERSE宣布完成首轮融资 ， 共筹集300万欧元（约合2301.42万元人民币） ， 由西班牙两家深度科技投资公司Bullnet Capital和Inveready领投 。 实际上 ， ANYVERSE公司是从已经成立了22年的科技公司Next Limit剥离出来的子公司 。
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（图片来源：ANYVERSE）
ANYVERSE在一份声明中表示 ， 该笔新资金能够让ANYVERSE缩短机器人、自动驾驶汽车、无人机和智能摄像头等先进感知系统的生产周期 。
随着人工智能技术的应用范围越来越广 ， 越来越多的公司寻求持续获取地面真实数据以训练和测试其模型 。 系统开发人员面临着变化无限、场景极端的数据挑战 ， 远远超出了在现实世界中所能捕获的数据范围 。 模拟数据就是一种替代性方案 ， 但是通常难以与真实的传感器规格相匹配 。
ANYVERSE的合成数据方法与其他公司通常所用的游戏技术不同 ， 其采用了一个专有渲染引擎 ， 以及准确测光光模拟技术 ， 以可靠地输出数据 。 该公司的软件解决方案让用户能够完全控制传感器规格、场景动态和变化因素 。
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（图片来源：ANYVERSE）
该公司要求用户分享传感器规格、场景以及数据需求 ， 就可生产自定义合成数据集 。 工作流程如下：
1、 传感器
传感器对于感知训练和测试都至关重要 ， 所以需要收集用户需求 ， 打造精确的传感器模型 ， 定义摄像头参数 ， 并选择特定的镜头或添加激光雷达 。 参数包括镜头类型、FOV（视场）、滤色镜、响应曲线、传感器尺寸、原始传感器数据、图像处理功能以及激光雷达设置 。
2、自主车辆（Ego-vehicle）
定义客户的自主车辆或无人机/机器人等其他自主车辆 ， 然后添加、定位以及旋转之前设置的传感器 ， 不限制摄像头/激光雷达的数量 ， 即设置自主车辆、添加以及定位摄像头/激光雷达 。
3、场景
一旦设置好车辆和传感器 ， 需要关注场景 。 首先 ， 设置场景特征 ， 然后添加额外的物体 ， 完善场景 ， 包括添加自主车辆 ， 即设置场景模型和其他物体、设置动态物体——交通和行人、设置自主车辆的行为 。
4、变化因素
下一步就是定义变化因素的范围 ， 如物体的材料和纹理、天气和照明条件 ， 以及其他可变性更大的参数 ， 完美的情况是设置日常极端用例以及具有挑战性的场景 。 即定义天气和照明条件、物体的材质和纹理、物体的位置动态参数 。
5、数据生成
最后 ， 继续设置数据集 ， 并决定变化周期、地面真实数据以及信道输出（实例、材料、反射率、粗糙度、深度）的数量 。 即批量设置变化因素 ， 地面真实数据、边界框、位置、像素精确的数据信道 。
【传感器融资300万欧 合成数据创企ANYVERSE缩短自动驾驶汽车生产周期】该公司投资者Inveready的管理合伙人Ignacio Fonts表示：“ANYVERSE为加速自动驾驶的发展做出了根本贡献 ， 即解决了本世纪最大的技术挑战之一 。 ”
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