戴姆勒投资以色列企业传感器数据助力探查功能

2018-03-01 09:57:06来源：盖世汽车李文龙关键词：戴姆勒传感器阅读量：27384

导读：据外媒报道，戴姆勒正在加强与以色列初创企业Anagog Ltd的合作，该公司与MizMaa Venture通过参与了该轮融资。

　　【中国智能制造网企业动态】据外媒报道，戴姆勒正在加强与以色列初创企业Anagog Ltd的合作，该公司与MizMaa Venture通过参与了该轮融资。Anagog的总部位于特拉维夫，该公司所研发的软件可提供基于设备的人流状态探查(on-device mobility status detection)，其拥有基于云端的处理能力、深度学习及富有洞察力的分析平台。

　　JedAI SDK(软件研发套件)利用当代智能手机内的多款传感器，探查人流状态，更好地了解用户的活动范围。JedAI SDK将该技术与深度学习技术相融合，有助于应用研发人员了解的用户活动水平、环境及其位置。

　　当代智能手机拥有15种不同类型的传感器，Anagog的状态机器可直接采集原始的传感器数据，再利用软件对各手机传感器数据进行实时分析及整合，从而确定用户的活动水平及位置。JedAI SDK可支持三层功能：人流状态探查、位置探查及云端服务。

　　JedAI SDK经优化后，可与各大智能手机内的各类传感器类型相兼容，公司目前支持2.5万种手机。Anagog宣称，该软件仅在合适的时间激活相关的传感器，从而实现节能的效果，且可实现持续监控(24小时/天，7天/周)，但耗电量仅占电池总电量的1%。

　　JedAI SDK的重大优势在于数据量大、隐私保护做得很好，赋予用户权限，由其全面掌控数据，而非将数据交给后台的服务器。

　　然而，尽管大多数人流状态数据仅能在手机上实现运算，但Anagog还提供应用研发人员新选项，使其能获得性用户众包网络的智能信息，例如大的空车位网络。此外，其后端服务层还能访问3D制图、路径规划、信息点(POI)及地质区域等。

　　该款智能手机应用可记录用户的真实旅程，并将其与电动车、混动车的多项参数进行比对，从而在虚拟情境中试验电动车的性能。而EQ Ready应用则推荐相关车型，从而使用户挑选与其行程相匹配的电动/混动车型。

　　原标题：戴姆勒投资Anagog 传感器数据助力JedAI SDK探查功能

上一篇：机器人发展已经进入全新时代新松正处于风头浪尖

下一篇：保时捷车内区块链测试成功有望提升自动驾驶功能

我要评论

昵称

匿名

文明上网，理性发言。（您还可以输入200个字符)

表情

所有评论仅代表网友意见，与本站立场无关。

磁传感器市场持续升温，相关供应商加码布局
Allegro有约73%收入来自汽车市场(如电动车电机控制、ADAS系统)，21%来自工业领域(如工厂自动化)，其余为消费电子和通信。
磁传感器传感器
2025-04-16 16:50:07
L4级自动驾驶！埃安滴滴合作新车亮相
最近，广汽埃安与滴滴自动驾驶合作开发的首款L4级自动驾驶车型正式亮相。据悉，滴滴自动驾驶的硬件平台配备了33个传感器，包括激光雷达、摄像头、4D毫米波雷达、红外相机和声音传感器等。
L4级自动驾驶广汽埃安滴滴传感器
2025-04-14 10:58:48
人形机器人加速产业“进化” 传感器品类和数量将迎来双增长
传感器作为人形机器人感知系统的核心组件，作为人形机器人实现检测和控制的首要环节，是机器人系统获取外界状态和自身状态的重要途径，也是机器人迈向自主化、智能化的基础。
人形机器人传感器具身智能
2025-03-31 11:00:22
这家惯性传感器企业2024营收突破4亿元，净利润2.22亿元！
芯动联科的高性能的谐振式加速度计(FM加速计),可取代石英加速计,相较于传统加速度计产品提升了一个量级,报告期内已形成量产能力并开始小批量出货。
惯性传感器传感器
2025-03-19 15:23:39
2025年我国工业机器人核心零部件有望在多个关键领域打破“卡脖子”瓶颈，实现国产化
随着国内工业机器人产业链的不断完善，上游核心零部件、中游本体制造和下游系统集成的协同效应逐渐显现。2025年，我国工业机器人核心零部件有望在多个关键领域实现突破，加速国产化进程，打破“卡脖子”瓶颈。
工业机器人核心零部件传感器
2025-02-20 14:08:35
北京市经济和信息化局等五部门关于印发《关于支持发展高端仪器装备和传感器产业的若干政策措施实施细则(修订版)》的通知
北京鼓励高端仪器装备和传感器领域平台型企业开展揭榜攻关、样机研发、研究成果转化和产业化，根据项目投入给予最高3000万元(人民币，下同)资金补助。
高端仪器仪表传感器
2024-12-24 11:55:31

版权与免责声明：

凡本站注明“来源：智能制造网”的所有作品，均为浙江兴旺宝明通网络有限公司-智能制造网合法拥有版权或有权使用的作品，未经本站授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品。已经本网授权使用作品的，应在授权范围内使用，并注明“来源：智能制造网”。违反上述声明者，本站将追究其相关法律责任。

本站转载并注明自其它来源（非智能制造网）的作品，目的在于传递更多信息，并不代表本站赞同其观点或和对其真实性负责，不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如其他媒体、平台或个人从本站转载时，必须保留本站注明的作品第一来源，并自负版权等法律责任。如擅自篡改为“稿件来源：智能制造网”，本站将依法追究责任。

鉴于本站稿件来源广泛、数量较多，如涉及作品内容、版权等问题，请与本站联系并提供相关证明材料：联系电话：0571-89719789；邮箱：1271141964@qq.com。