Beamr ImagingBMR

Beamr將在英偉達GTC巴黎大會上推出用於自動駕駛車輛的GPU加速視頻壓縮解決方案 Beamr的科技旨在爲自動駕駛車輛和機器學習工作流程提供支持，使視頻存儲量減少多達50%，而不影響模型的保真度或視覺質量。 以色列赫茲利亞，2025年6月11日（環球新聞）-- Beamr Imaging Ltd.（納斯達克：BMR），視頻優化科技和解決方案的領導者，今天宣佈將在英偉達GTC巴黎大會推出一款針對自主車輛設計的高性能、高質量視頻壓縮解決方案，該會議將於2025年6月10日至12日舉行，作爲2025年歐洲最大初創企業和科技活動Viva Technology的一部分。 在自動駕駛的發展中，視頻是主要的數據類型。一輛車輛每天產生數TB的視頻數據，訓練一個自動化模型可能需要數十到數百PB的數據。Beamr的專有技術在高效視頻壓縮方面有着經過驗證的成功記錄，深受全球媒體行業的信賴，現在針對自動駕駛車輛和機器學習團隊面臨的一個迫切且昂貴的挑戰：大規模管理視頻數據，包括長期存儲和所需的重大基礎設施投資。 Beamr的內容自適應比特率（CABR）科技基於英偉達加速計算，可以將現實世界的自動駕駛和合成視頻文件大小減少多達50%。這一點是在保留視覺質量和訓練自動駕駛模型所需的關鍵視覺特徵的同時實現的。通過解決AI管道中的關鍵存儲、計算和Bandwidth限制，大大降低了運營成本。 用於自動駕駛模型的視頻捕捉始於高級駕駛輔助系統（ADAS），記錄真實世界的駕駛畫面並傳輸至數據中心，在那裏視頻量迅速增加。然而，單靠真實世界數據不足以訓練在多種場景中可靠運行的模型，包括稀有的極端案例。爲了解決這個問題，平台如英偉達Omniverse和英偉達阿童木世界基礎模型生成大量合成視頻，幫助增強訓練數據。 「自動駕駛汽車公司面臨着來自視頻存儲需求和基礎設施成本上升的壓力，」Beamr首席執行官Sharon Carmel表示。「我們的內容自適應科技，藉助GPU加速，能夠提供高效的壓縮，同時在多種場景下保持視覺質量—無論是對人類感知還是機器視覺，以及在真實世界和合成視頻中。」 在使用實時物體檢測模型對原始駕駛素材進行的最新基準測試中，Beamr的CABR實現的壓縮率等同於行業內最高質量的壓縮。它保持了高檢測精度，甚至保留了細微的視覺細節，幾乎對機器學習性能沒有影響，同時可節省高達50%。 Beamr（納斯達克：BMR）是內容自適應視頻壓縮的全球領先者，受到奈飛和派拉蒙等頂尖媒體公司的信賴。Beamr的感知優化技術（CABR）擁有53項專利，並獲得了艾美科技與工程獎。該創新技術在保持質量的同時，可將視頻文件大小減少多達50%，並支持人工智能驅動的增強。 Beamr在高速增長的市場中推動高效的視頻工作流程，例如媒體和娛樂、用戶生成內容、機器學習和自動駕駛車輛。其靈活的部署選項包括本地部署、私有或公共雲，方便亞馬遜網絡服務（AWS）和甲骨文雲基礎設施（OCI）客戶使用。