Foretify Evaluate
数据管理与挖掘
ODD覆盖分析
安全评估
性能与质量评估
数据管理与挖掘
汇聚真实道路与虚拟仿真驾驶数据，清洗、分类并标准化，优化训练与验证数据集，识别数据缺口与冗余。
搜索相似或罕见的场景，在 AI 模型训练过程中提升场景多样性与相关性
聚焦核心高价值样本，提升 AI 模型的鲁棒性与训练效率。
统一的覆盖度视图
通过汇总真实道路与虚拟仿真日志，直观呈现综合覆盖情况，让团队轻松掌握验证全貌与进展。
运行调试器
聚焦场景中的关键事件与KPI指标，快速定位问题。
抽象场景的形式化定义
使用形式化场景语言（OpenSCENARIO DSL）标识场景，确保各工作流中的一致性与可追溯性。
传感器数据管理
基于视觉特征，通过自然语言识别场景，辅助形式化场景搜索技术，实现更高效的数据管理与挖掘。
借助 NVIDIA Cosmos World Foundation Models 的能力，提供一体化解决方案，提升数据处理效率与价值。
评估库
利用场景库、关键指标（KPI）及覆盖定义，自动检测并分类驾驶日志中的ODD覆盖情况及系统性能。
问题分析
通过自动化识别与分析异常和关键问题，对不同版本的自动驾驶系统进行对比，快速发现性能变化与潜在风险。
生成可视化性能仪表盘，为决策者提供透明、数据驱动的洞察。
准备好加速迈向 AI 自动驾驶新时代了吗？
