Nauto
AI ດຳເນີນການແຈ້ງເຕືອນການຂັບຂີ່ກ່ອນເກີດການຕຳກັນ ພ້ອມທັງກວດສອບປັດໄຈສ່ຽງຫຼາຍກວ່າ 30 ชนิด
Nauto ຕຳແໜ່ງຕົວເອງແຕກຕ່າງຈາກລະບົບກ້ອງບັນທຶກການຂັບຂີ່ສ່ວນໃຫຍ່ ຄື: ມັນບໍ່ໄດ້ເນັ້ນການກວດສອບພາຍຫຼັງ, ແຕ່ເນັ້ນການປ້ອງກັນກ່ອນເກີດເຫດ. ລະບົບກວດສອບປັດໄຈສ່ຽງພ້ອມກັນຫຼາຍກວ່າ 30 ຊนิด ແລະ ສົ່ງສັນຍານເຕືອນຄົນຂັບທັນທີ ກ່ອນທີ່ສະຖານະການອັນຕະລາຍຈະກາຍເປັນອຸບັດຕິເຫດ.
ຄຸນສົມບັດ ແລະ ກໍລະນີການນຳໃຊ້
ຄວາມແຕກຕ່າງນີ້ເບິ່ງຄືວ່າເລັກນ້ອຍ ແຕ່ໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວມັນແມ່ນປັດຊະຍາຜະລິດຕະພັນທີ່ແຕກຕ່າງກັນຢ່າງສິ້ນເຊີງ. ລະບົບກ້ອງໃນລົດສ່ວນໃຫຍ່ເນັ້ນ «ບັນທຶກວິດີໂອ → ວິເຄາະຫຼັງເກີດເຫດ → ຝຶກອົບຮົມແກ້ໄຂ → ຢ່າເຮັດຜິດອີກ» ເຊິ່ງມີຊ່ອງຫວ່າງເປັນມື້ ຫຼື ເປັນອາທິດ; ສ່ວນ Nauto ຍ້າຍຈຸດແຊກແຊງໄປໄວ້ໃນຊ່ວງເວລາບໍ່ເທົ່າໃດວິນາທີກ່ອນເກີດເຫດ. ດ້ານເຕັກນິກ ມັນໃຊ້ AI ທີ່ໄດ້ຮັບສິດທິບັດເພື່ອວິເຄາະພຶດຕິກຳຂອງຄົນຂັບພ້ອມກັນ (ສາຍຕາ, ທ່າທາງ, ຄວາມສົນໃຈ), ການເຄື່ອນໄຫວຂອງລົດ, ສະພາບເສັ້ນທາງ ແລະ ຮູບແບບການສຳຈອນ ເພື່ອຊອກຫາຊຸດສະຖານະການທີ່ຈະນຳໄປສູ່ການຕຳກັນ. ລະບົບຄະແນນຄວາມສ່ຽງຂອງຄົນຂັບເອີ້ນວ່າ VERA, ພ້ອມທັງມີເຄື່ອງມືຝຶກອົບຮົມ ແລະ ວິເຄາະຂໍ້ມູນອຸບັດຕິເຫດ. ເວັບໄຊທ໌ທາງການລະບຸວ່າບໍລິການครอบคลุมລູກຄ້າໃນ 50 ກວ່າປະເທດ ທົ່ວหลากหลายອຸດສາຫະກຳ. ສິ່ງທີ່ຄວນສັງເກດແມ່ນເວັບໄຊທ໌ບໍ່ໄດ້ລະບຸທີ່ຕັ້ງສຳນັກງານໃຫຍ່ຢ່າງຈະແຈ້ງ.
ເໝາະສຳລັບກຸ່ມລົດຮັບຈ້າງທີ່ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບ «ການປ້ອງກັນ» ຫຼາຍກວ່າ «ການກໍານົດຄວາມຮັບຜິດຊອບ»—ໂດຍສະເພາະແມ່ນສະຖານະການທີ່ອຸບັດຕິເຫດພຽງຄັ້ງດຽວສາມາດສ້າງຄວາມເສຍຫາຍຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ (ການຂົນສົ່ງສານອັນຕະລາຍ, ລົດກໍ່ສ້າງຂະໜາດໃຫຍ່, ລົດໂດຍສານສາທາລະນະ). ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຖ້າຄວາມຕ້ອງການຫຼັກຂອງທ່ານແມ່ນການຊອກຫາຄວາມຮັບຜິດຊອບຫຼັງເກີດອຸບັດຕິເຫດ ແລະ ຫຼັກຖານປະກັນໄພ, ກ້ອງໜ້າລົດແບບດັ້ງເດີມທີ່ມີການວິເຄາະ AI พื้นฐานອາດຈະພຽງພໍແລ້ວ ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງຈ່າຍເງິນເພີ່ມສຳລັບຄວາມສາມາດໃນການຄາດເຄື່ອງໝາຍ.
ຄຸນສົມບັດຫຼັກ
- ລະບົບກ້ອງ AI ຕິດຕາມການຂັບຂີ່ ພ້ອມກວດສອບປັດໄຈສ່ຽງຫຼາຍກວ່າ 30 ชนิด
- ການແຈ້ງເຕືອນລ່ວງໜ້າແບບຮຽວໄทມ໌ກ່ອນເກີດການຕຳກັນ ເພື່ອແຈ້ງເຕືອນຄົນຂັບກ່ອນອຸບັດຕິເຫດຈະເກີດຂຶ້ນ
- ລະບົບຄະແນນຄວາມສ່ຽງຄົນຂັບ VERA
- วิเคราะห์ ຄວາມສົນໃຈ, ສາຍຕາ ແລະ ທ່າທາງຂອງຄົນຂັບ
- ປະສົມປະສານການອ່ານຄ່າການເຄື່ອນໄຫວຂອງລົດ, ສະພາບເສັ້ນທາງ ແລະ ຮູບແບບການສຳຈອນ
- ເຄື່ອງມືຝຶກອົບຮົມຄົນຂັບ ແລະ ຕິດຕາມການປັບປຸງ
- วิเคราะห์ ຂໍ້ມູນອຸບັດຕິເຫດ ແລະ ຫຼັກຖານວິດີໂອ
ການນຳໃຊ້ທົ່ວໄປ
- ປ້ອງກັນການຕຳກັນສຳລັບກຸ່ມລົດຂົນສົ່ງສານອັນຕະລາຍ
- ແຈ້ງເຕືອນຄວາມສົນໃຈ ແລະ ຄວາມເມື່ອຍລ້າຂອງຄົນຂັບລົດໂດຍສານສາທາລະນະແບບຮຽວໄทມ໌
- ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງລ່ວງໜ້າສຳລັບກຸ່ມລົດທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຈາກອຸບັດຕິເຫດສູງ
- ການໃຫ້ຄະແນນຄວາມສ່ຽງຄົນຂັບ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ
- วิเคราะห์ ຂໍ້ມູນອຸບັດຕິເຫດ ແລະ ປັບປຸງຍຸດທະສາດຄວາມປອດໄພຂອງກຸ່ມລົດ
លក្ខណៈសំខាន់
- ລະບົບກ້ອງ AI ຕິດຕາມການຂັບຂີ່ ພ້ອມກວດສອບປັດໄຈສ່ຽງຫຼາຍກວ່າ 30 ชนิด
- ການແຈ້ງເຕືອນລ່ວງໜ້າແບບຮຽວໄทມ໌ກ່ອນເກີດການຕຳກັນ ເພື່ອແຈ້ງເຕືອນຄົນຂັບກ່ອນອຸບັດຕິເຫດຈະເກີດຂຶ້ນ
- ລະບົບຄະແນນຄວາມສ່ຽງຄົນຂັບ VERA
- วิเคราะห์ ຄວາມສົນໃຈ, ສາຍຕາ ແລະ ທ່າທາງຂອງຄົນຂັບ
- ປະສົມປະສານການອ່ານຄ່າການເຄື່ອນໄຫວຂອງລົດ, ສະພາບເສັ້ນທາງ ແລະ ຮູບແບບການສຳຈອນ
- ເຄື່ອງມືຝຶກອົບຮົມຄົນຂັບ ແລະ ຕິດຕາມການປັບປຸງ
- วิเคราะห์ ຂໍ້ມູນອຸບັດຕິເຫດ ແລະ ຫຼັກຖານວິດີໂອ
គុណសម្បត្តិ
- ຈຸດເວລາແຊກແຊງແມ່ນກ່ອນເກີດອຸບັດຕິເຫດ ເຊິ່ງເປັນຄວາມແຕກຕ່າງພື້ນຖານຈາກຜະລິດຕະພັນທີ່ຄ້າຍຄືກັນສ່ວນໃຫຍ່
- ການວິເຄາະປັດໄຈຮ່ວມສາມາດຈັບສະຖານະການຄວາມສ່ຽງສູງທີ່ແທ້ຈິງໄດ້ດີກວ່າການກວດສອບພຶດຕິກຳດຽວ
- ครอบคลุม ຫຼາຍກວ່າ 50 ປະເທດ ມີປະສົບການໃນການຕິດຕັ້ງກຸ່ມລົດລະດັບສາກົນຂ້ອນຂ້າງສູງ
- ຕຳແໜ່ງທີ່ເນັ້ນການປ້ອງກັນມີມູນຄ່າທີ່ຊັດເຈນໂດຍສະເພາະໃນສະຖານະການຂົນສົ່ງທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ
គុណវិបត្តិ
- ເວັບໄຊທ໌ທາງການບໍ່ໄດ້ລະບຸຂໍ້ມູນສຳນັກງານໃຫຍ່ ແລະ ຂະໜາດຂອງບໍລິສັດຢ່າງຈະແຈ້ງ ຄວາມໂປ່ງໃສດ້ອຍກວ່າຄູ່ແຂ່ງບາງราย
- ຖ້າການແຈ້ງເຕືອນແບບຮຽວໄทມ໌ມີການແຈ້ງຜິດພາດ ມັນອາດຈະເຮັດໃຫ້ຄົນຂັບເສຍສະມາທິ ແລະ ມີເກນການປັບແຕ່ງທີ່ສູງ
- ບໍ່ໄດ້ເປີດເຜີຍລາຄາ, ຕ້ອງຕິດຕັ້ງຮາດແວແຍກຕາມລົດແຕ່ລະຄັນ
- ຄວາມອ່ອນໄຫວດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງການຕິດຕາມຄວາມສົນໃຈຂອງຄົນຂັບແມ່ນສູງກວ່າການບັນທຶກສະພາບເສັ້ນທາງທຳມະດາ
ករណីប្រើប្រាស់
- ປ້ອງກັນການຕຳກັນສຳລັບກຸ່ມລົດຂົນສົ່ງສານອັນຕະລາຍ
- ແຈ້ງເຕືອນຄວາມສົນໃຈ ແລະ ຄວາມເມື່ອຍລ້າຂອງຄົນຂັບລົດໂດຍສານສາທາລະນະແບບຮຽວໄทມ໌
- ການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງລ່ວງໜ້າສຳລັບກຸ່ມລົດທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຈາກອຸບັດຕິເຫດສູງ
- ການໃຫ້ຄະແນນຄວາມສ່ຽງຄົນຂັບ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ
- วิเคราะห์ ຂໍ້ມູນອຸບັດຕິເຫດ ແລະ ປັບປຸງຍຸດທະສາດຄວາມປອດໄພຂອງກຸ່ມລົດ
កំណត់ចំណាំអ្នកកែសម្រួល
ບົດບັນທຶກຈາກບັນນາທິການ: ສິ່ງທີ່ Nauto ຢາກເຮັດແມ່ນຍາກ ແຕ່ກໍ່ຄຸ້ມຄ່າ. ການກວດສອບວິດີໂອຫຼັງເກີດເຫດ ແມ່ນການຈັດການກັບ «ຄວາມເສຍຫາຍທີ່ເກີດຂຶ້ນແລ້ວ» — ຄົນເຈັບ, ລົດຕຳ, ແລະ ເຈົ້າພຽງແຕ່ຕັດສິນວ່າໃຜຕ້ອງຮັບຜິດຊອບ. ການຍ້າຍຈຸດແຊກແຊງມາໄວ້ໃນສາມວິນາທີກ່ອນເກີດເຫດ ໃຫ້ມູນຄ່າທີ່ແຕກຕ່າງກັນຢ່າງສິ້ນເຊີງ. ແຕ່ຂ້ອຍຕ້ອງເຕືອນວ່າ ຄວາມສຳເລັດ ຫຼື ຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງລະບົບນີ້ແມ່ນຂຶ້ນກັບອັດຕາການເຕືອນຜິດພາດ: ເຄື່ອງເຕືອນທີ່ດັງຕະຫຼອດເວລາ ຈະເຮັດໃຫ້ຄົນຂັບຮຽນຮູ້ທີ່ຈະບໍ່ສົນໃຈມັນພາຍໃນອາທິດທີສອງ, ແລະ ສິ່ງທີ່ທ່ານຊື້ຈະກາຍເປັນພຽງແຕ່ກ້ອງໜ້າລົດທີ່ມີລາຄາแพงເທົ່ານັ້ນ.
សំណួរញឹកញាប់
ການແຈ້ງເຕືອນ «ກ່ອນເກີດອຸບັດຕິເຫດ» ສາມາດເຮັດໄດ້ແທ້ບໍ?
ມັນເປັນການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຄວາມໜ້າຈະເປັນ, ບໍ່ແມ່ນການທຳນາຍອະນາຄົດ. ລະບົບຈະສົ່ງສັນຍານເຕືອນເມື່ອກວດພົບປັດໄຈສ່ຽງຫຼາຍຢ່າງເກີດຂຶ້ນພ້ອມກັນ (ເຊັ່ນ: ສາຍຕາຂອງຄົນຂັບລະຈາກເສັ້ນທາງ + ระยะຫ່າງຈາກລົດຄັນໜ້າສັ້ນລົງ + ລົດຄັນໜ້າຫຼຸດຄວາມໄວ). ວິທີນີ້ສາມາດສະກັດກັ້ນອຸບັດຕິເຫດໄດ້ສ່ວນໜຶ່ງ ແຕ່ບໍ່ສາມາດປ້ອງກັນໄດ້ທັງໝົດ — ປັດໄຈພາຍນອກທີ່ເກີດຂຶ້ນຢ່າງກະທັນຫັນແມ່ນບໍ່ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້.
ສັນຍານເຕືອນຈະເຮັດໃຫ້ຄົນຂັບເສຍສະມາທິແທນບໍ?
ນີ້คือ ຄວາມທ້າທາຍໃນການອອກແບບທີ່ແທ້ຈິງ ແລະ ເປັນເຫດຜົນວ່າເປັນຫຍັງອັດຕາການເຕືອນຜິດພາດຈึงສຳຄັນຫຼາຍ. ຖ້າການເຕືອນເລື້ອຍເກີນໄປ, ຄົນຂັບຈະລະເລີຍ ຫຼື ເຖິງຂັ້ນປິດມັນ; ຖ້າ保守ເກີນໄປ, ມັນກໍ່ຈະສູນເສຍຄວາມໝາຍໃນການປ້ອງກັນ. ໃນຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້, ຕ້ອງແນ່ໃຈວ່າໄດ້ຈັດສັນເວລາປັບແຕ່ງໜ້າວຽກໃຫ້ພຽງພໍ ແລະ ເກັບກຳຄຳຕິຊົມຕົວຈິງຈາກຄົນຂັບ.
ປຽບທຽບກັບ Netradyne ແລ້ວເປັນແນວໃດ?
ທັງສອງບໍລິສັດເນັ້ນ AI ຄວາມປອດໄພຂອງກຸ່ມລົດ. Nauto ເນັ້ນການແຈ້ງເຕືອນລ່ວງໜ້າ, ສ່ວນ Netradyne ເນັ້ນຄະແນນທາງບວກ ແລະ ວັດທະນະທຳການຝຶກອົບຮົມຄົນຂັບຫຼາຍກວ່າ. ຖ້າກຸ່ມລົດຂອງທ່ານມີມູນຄ່າຄວາມເສຍຫາຍຕໍ່ຄັ້ງສູງຫຼາຍ (ສານອັນຕະລາຍ, ລົດໂດຍສານ), ການເນັ້ນການປ້ອງກັນຂອງ Nauto ຈະເໝາະສົມກວ່າ; ຖ້າເນັ້ນການປັບປຸງຸ ພຶດຕິກຳການຂັບຂີ່ ແລະ ວັດທະນະທຳການບໍລິຫານໄລຍະຍາວ, ການອອກແບບຂອງ Netradyne ຈະສົມບູນແບບກວ່າ.
ឧបករណ៍ AI ពាក់ព័ន្ធ
Athena Security
ប្រើប្រាស់ Computer Vision និងឧបករណ៍ចាប់សัญญาណដើម្បីរក 100% អាវុធលាក់ទុក ផ្ដល់សញ្ញាព្រមានមុនពេលដកកាំភ្លើងមកទៀត
SoundThinking
វេទិកា AI សន្តិសុខសាធារណៈដែលរួមបញ្ចូលការរកឃើញសំឡេងផ្ទុះអាវុធ ការស្គាល់ផ្លាកលេខយានយន្ត និងការរកឃើញអាវុធ
Mark43
ប្រព័ន្ធសុវត្ថិភាពសាធារណៈលើពពកសម្រាប់ប៉ូលិស និងអគ្គិភ័យ ព្រមទាំងការបញ្ជូនកម្លាំងសង្គ្រោះបន្ទាន់ ជាមួយមុខងាររបាយការណ៍ AI និងការសង្ខេបកិច្ចការ
Seeing Machines
បទពិសោធន៍២០ឆ្នាំលើបច្ចេកវិទ្យាឃ្លាំមើលអ្នកបើកបរ ពីឡានដឹកទំនិញ រจนដល់រោងចក្រផលិតរถយន្ត និងកាប៊ីនអាកាសចរណ៍
Motive
ប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការរួមបញ្ចូលគ្នា ដែលបង្រួបបង្រួមសុវត្ថិភាពកងនាវា ការតាមដានយានយន្ត ការចំណាយ និងការគ្រប់គ្រងធនធានមនុស្ស
Lytx
ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងកងយានយន្តដែលមានបទពិសោធន៍ជាង ២៧ ឆ្នាំ ប្រើប្រាស់ AI ចាប់យកព្រឹត្តិការណ៍ និងអ្នកវិភាគផ្ទាល់ពិនិត្យឡើងវិញ