Netradyne

Edge AI ဖြင့် ယာဉ်မောင်းဗီဒီယိုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ယာဉ်မောင်းကောင်းများကိုပါ မှတ်တမ်းတင်ပေးသည့် ဖ်လိ့တ် (Fleet) လုံခြုံရေး ပလပ်ဖောင်း။

Contact for pricing United States

Netradyne သည် ဖ်လိ့တ် လုံခြုံရေးနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုကို လုပ်ဆောင်ပေးပြီး ၎င်း၏ အဓိကထုတ်ကုန်မှာ ၃၆၀ ဒီဂရီ AI ကင်မရာစနစ် ဖြစ်ကာ ယာဉ်ပေါ်တွင် တိုက်ရိုက် Edge Computing ဖြင့် မောင်းနှင်မှု အပြုအမူများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပေးပါသည်။ ၎င်းသည် လုပ်ငန်းတူများနှင့် မတူဘဲ GreenZone ဟုခေါ်သော အမှတ်ပေးစနစ်ကို အသုံးပြုထားခြင်းဖြစ်ပြီး အမှားလုပ်မိသည့် စက္ကန့်ပိုင်းများကိုသာ မှတ်တမ်းတင်သည်မဟုတ်ဘဲ ကောင်းမွန်စွာ မောင်းနှင်ခဲ့သည့် ကီလိုမီတာ ရာပေါင်းများစွာကိုပါ မှတ်တမ်းတင်ပေးပါသည်။

အင်္ဂါရပ်များနှင့် အသုံးပြုနိုင်သည့်နေရာများ

ဤဒီဇိုင်း၏ နောက်ကွယ်တွင် လက်တွေ့ကျကျ စဉ်းစားချက်တစ်ခု ရှိနေပါသည်။ ဖ်လိ့တ် လုံခြုံရေးစနစ်၏ အကြီးဆုံး ရန်သူမှာ နည်းပညာမဟုတ်ဘဲ ယာဉ်မောင်းများ၏ ဆန့်ကျင်မှုပင် ဖြစ်သည်။ စနစ်က အမှားလုပ်သည့်အခါတိုင်းသာ ထွက်ပေါ်လာမည်ဆိုပါက ယာဉ်မောင်းများ၏ အမြင်တွင် ၎င်းသည် သတင်းပေးသူတစ်ဦးကဲ့သို့ ဖြစ်နေမည်ဖြစ်ပြီး မှန်ဘレンズကို အုပ်ခြင်း၊ ဝါယာကြိုးဖြုတ်ခြင်းနှင့် အလုပ်ထွက်ခြင်းစသည့် နည်းလမ်းမျိုးစုံဖြင့် ရှောင်ရှားကြလိမ့်မည်ဖြစ်သည်။ GreenZone က လုံခြုံစွာ မောင်းနှင်သည့် အပြုအမူများကိုပါ အပြုသဘောဆောင်သော ရမှတ်များအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးခြင်းဖြင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကောင်းမွန်သည့် ယာဉ်မောင်းများကို တိကျသော အထောက်အား သက်သေပြနိုင်စေကာ ဖ်လိ့တ် ယဉ်ကျေးမှုအတွင်း ဤစနစ်၏ တည်နေရာကို ပြောင်းလဲပေးလိုက်ပါသည်။ နည်းပညာပိုင်းအရ Driver·i စနစ်သည် ကားစက်ပိုင်းဆိုင်ရာ (Vehicle) အဆင့်တွင်ပင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပြီးမြောက်စေပြီး ဗီဒီယိုအားလုံးကို အပေါ်သို့ အလွန်အကျွံ တင်載ရန် မလိုအပ်ပါ။ လုပ်ဆောင်ချက်များတွင် အာရုံလွင့်ခြင်း၊ အကွာအဝေးနီးကပ်လွန်းခြင်း၊ ရပ်တန့်ရန် အချက်ပြမှုကို ကျော်လွန်ခြင်းစသည့် အန္တရာယ်များကို ထောက်လှမ်းခြင်းများ ပါဝင်ပြီး DMS အာရုံခံကိရိယာဖြင့် ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုကို ထောက်လှမ်းပေးပါသည်။ ကုမ္ပဏီက မကြာသေးမီက Netradyne Intelligence ဟုခေါ်သော မျိုးဆက်သစ် ဖ်လိ့တ် AI ပလပ်ဖောင်းကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုအပြင် တရားဝင်ဝဘ်ဆိုဒ်တွင် ဗြိတိန်၊ ကနေဒါ၊ မက္ကဆီကို၊ ဂျာမနီ၊ ဂျပန်၊ အိန္ဒိယ၊ ဆော်ဒီအာရေဗျနှင့် ယူအေအီး အစရှိသည့် ဒေသအများအပြားကို ဖော်ပြထားပါသည်။

ကုန်စည်ပို့ဆောင်ရေး၊ လိုဂျစ္စတစ်၊ ခရီးသည်တင်၊ ပို့ဆောင်ရေးနှင့် အင်ဂျင်နီယာယာဉ်တန်းများအတွက် သင့်လျော်ပါသည်။ လိုဂျစ္စတစ်နှင့် ကုန်စည်ပို့ဆောင်ရေး လုပ်ငန်းများသည် အလုပ်ချိန်၊ မတော်တဆမှုနှုန်းနှင့် အာမခံကြေးများကြောင့် ဖိအားပေးခံနေရကာ ဤကဲ့သို့သော စနစ်၏ တန်ဖိုးမှာ တိုက်ရိုက်ဆန်ပါသည် - မတော်တဆမှု လျော့ကျခြင်း → အာမခံကြေး ကျဆင်းခြင်း → လျော်ကြေးနှင့် လုပ်ငန်းရပ်ဆိုင်းစရိတ်များ လျော့ကျခြင်းတို့ ဖြစ်သည်။ သို့သော် မမိတ်ဆက်မီ လုပ်အားနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှု ဆက်ဆံရေးကို သေချာစွာ ညှိနှိုင်းရမည်ဖြစ်ပြီး ယာဉ်မောင်းများက "ကားပေါ်တွင် ကင်မရာတပ်ဆင်ပြီး ငါ့ကို ချိန်ထားသည်" ဟူသော အမြင်ကို တုံ့ပြန်မှုပြင်းထန်လေ့ရှိရာ GreenZone ကဲ့သို့သော အပြုသဘောဆောင်သော ဒီဇိုင်းသည် ဆက်သွယ်ပြောဆိုရာတွင် အဓိက အရေးပါသော အချက်တစ်ရပ် ဖြစ်လာပါမည်။

အဓိက အင်္ဂါရပ်များ

  • ၃၆၀ ဒီဂရီ AI ကင်မရာစနစ်၊ ကားစက်ပိုင်းဆိုင်ရာ Edge Computing ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု
  • GreenZone အပြုသဘောဆောင်သော မောင်းနှင်မှု အမှတ်ပေးစနစ် (အမှားကိုသာမက လုံခြုံသော မောင်းနှင်မှုကိုပါ မှတ်တမ်းတင်သည်)
  • အာရုံလွင့်မောင်းနှင်ခြင်း၊ အကွာအဝေးနီးကပ်လွန်းခြင်း၊ ဆိုင်းဘုတ်အတိုင်း မရပ်တန့်ခြင်းစသည့် အန္တရာယ်ရှိသော အပြုအမူများကို ထောက်လှမ်းခြင်း
  • DMS အာရုံခံကိရိယာဖြင့် ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုနှင့် အိပ်ငိုက်မှုကို ထောက်လှမ်းခြင်း
  • ကိုယ်တိုင်စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ပြင်ပသို့ အပ်နှံခြင်း ဟူသော စနစ်နှစ်မျိုးစလုံးကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ယာဉ်မောင်း လေ့ကျင့်ရေး လုပ်ဆောင်ချက်
  • GPS ခြေရာခံခြင်းနှင့် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်း လိုက်နာမှု ကိရိယာများ
  • Netradyne Intelligence မျိုးဆက်သစ် ဖ်လိ့တ် AI ပလပ်ဖောင်း

အားသာချက်များ

  • အပြုသဘောဆောင်သော အမှတ်ပေးစနစ်သည် ယာဉ်မောင်းများ၏ ဆန့်ကျင်လိုသည့် စိတ်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးပြီး ဤအရာသည် မိတ်ဆက်မှု အောင်မြင်ရေးအတွက် အဓိကသော့ချက် ဖြစ်သည်
  • Edge Computing ကြောင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုမှာ ချက်ချင်းဖြစ်ပေါ်ပြီး ဗီဒီယိုအားလုံးကို အင်တာနက်ပေါ် တင်ရန် မလိုအပ်သဖြင့် Bandwidth ကုန်ကျစရိတ် သက်သာသည်
  • နိုင်ငံတကာ ဒေသန္တရ ဗားရှင်းများ ပါရှိသဖြင့် နိုင်ငံဖြတ်ကျော် ဖ်လိ့တ်များ ချထားရန် ပိုမိုလွယ်ကူသည်
  • ထောက်လှမ်းမှု အပိုင်းများတွင် အာရုံလွင့်ခြင်းနှင့် ပင်ပန်းနွမ်းနယ်ခြင်းဟူသော မတော်တဆမှု၏ အဓိက အကြောင်းရင်း နှစ်ရပ်စလုံး ပါဝင်သည်

အားနည်းချက်များ

  • ယာဉ်မောင်း စောင့်ကြည့်ခြင်း၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် အလုပ်သမားရေးရာ အငြင်းပွားမှုများမှာ အလွန်ထိလွယ်ရှလွယ်ဖြစ်ပြီး မိတ်ဆက်ရန် ပြီးပြည့်စုံသော ဆက်သွယ်ညှိနှိုင်းမှုများ လိုအပ်သည်
  • စျေးနှုန်းကို လူသိရှင်ကြား မထုတ်ပြန်ထားဘဲ ယာဉ်ပေါ်တင် ဟာ့ဒ်ဝဲများကို ဝယ်ယူကာ ယာဉ်တစ်စီးချင်းစီတွင် တပ်ဆင်ရသည်
  • မှားယွင်း ထောက်လှမ်းမှုများကို ကောင်းစွာ မညှိနှိုင်းထားပါက ယာဉ်မောင်းများ၏ စနစ်အပေါ် ယုံကြည်မှုကို လျင်မြန်စွာ ပျက်ပြားစေနိုင်သည်
  • ဒေသတွင်း ကိုယ်စားလှယ်နှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု ပံ့ပိုးမှုအခြေအနေကို ကြိုတင်အတည်ပြုရန် လိုအပ်သည်

အသုံးပြုမှုများ

  • ကုန်စည်ပို့ဆောင်ရေးနှင့် လိုဂျစ္စတစ် ဖ်လိ့တ်များ၏ မတော်တဆမှုနှုန်း လျှော့ချခြင်းနှင့် အာမခံကြေး ညှိနှိုင်းခြင်း
  • ယာဉ်မောင်း မောင်းနှင်မှု အပြုအမူ လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စွမ်းဆောင်ရည် စီမံခန့်ခွဲမှု
  • မတော်တဆမှု ဖြစ်ပွားသည့်အခါ ဗီဒီယို သက်သေအထောက်အထားဖြင့် တာဝန်ခွဲခြားခြင်း
  • ခရီးဝေး မောင်းနှင်ရာတွင် ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှု အန္တရာယ်ကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ကြိုတင်သတိပေးခြင်း
  • ဖ်လိ့တ် လုံခြုံရေး စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပမာဏအားဖြင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် ESG ထုတ်ဖော်ပြသခြင်း

အယ်ဒီတာမှတ်ချက်

အယ်ဒီတာချုပ်၏ မှတ်ချက်။ ။ ကျွန်ုပ်သည် ဤကဏ္ဍတွင် မအောင်မြင်ခဲ့သော ဖြစ်ရပ်ဆိုးများကို အလွန်များပြားစွာ မြင်တွေ့ခဲ့ရပြီး မအောင်မြင်ရသည့် အကြောင်းရင်းမှာ အားလုံးနီးပါး တူညီနေပါသည် - ကုမ္ပဏီက အမှားဖမ်းတတ်ရုံသာ သိသော စနစ်တစ်ခုကို တပ်ဆင်လိုက်ပြီးနောက် ယာဉ်မောင်းများက ၎င်းကို ဆန့်ကျင်ရန် နည်းလမ်းမျိုးစုံ ရှာဖွေလာကြသည်ကို အံ့သြဖွယ် တွေ့ရှိရခြင်းပင် ဖြစ်သည်။ Netradyne ၏ GreenZone သည် ဤကုမ္ပဏီများထဲတွင် လူ့သဘာဝကို အနားလည်ဆုံး ဒီဇိုင်းဖြစ်သည်ဟု ကျွန်ုပ်ယူဆပါသည် - လူတစ်ဦးကို စောင့်ကြည့်ခံရခြင်းကို လက်ခံစေလိုပါက ၎င်းလည်း အဆိုပါအထဲမှ အကျိုးအမြတ်တစ်ခုခု ရရှိရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဖ်လိ့တ် မန်နေဂျာများအတွက် အကြံပြုချက်မှာ ရိုးရှင်းပါသည် - အကယ်၍ သင်သည် မိတ်ဆက်ရန် စီစဉ်နေပါက ပထမဆုံး အစည်းအဝေးတွင် မတော်တဆမှုနှုန်းအကြောင်း မပြောဘဲ "ဒီစနစ်က သင်ဟာ ယာဉ်မောင်းကောင်းတစ်ယောက်ဆိုတာ ဘယ်လို သက်သေပြပေးမလဲ" ဆိုသည့်အကြောင်းကို ပြောပါ။

မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

GreenZone ဆိုတာ အတိအကျ ဘာလဲ။

၎င်းသည် လုံခြုံစွာ မောင်းနှင်သည့် အပြုအမူများကို အပြုသဘောဆောင်သော ရမှတ်များအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည့် စနစ် ဖြစ်ပါသည်။ ဖ်လိ့တ် ကင်မရာ အများစုသည် ချိုးဖောက်မှု ဖြစ်ရပ်များကိုသာ မှတ်တမ်းတင်ကြသော်လည်း GreenZone က သင့်၏ လုံခြုံစွာ မောင်းနှင်ခဲ့သော မိုင်များနှင့် ကောင်းမွန်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို စာရင်းပြုစုပေးကာ ယာဉ်မောင်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အပြုသဘောဆောင်သော သက်သေပြချက် ဖြစ်စေပါသည်။ ဤအရာသည် ယာဉ်မောင်းများ၏ ဆန့်ကျင်လိုမှုကို လျှော့ချရန်နှင့် ဆုကြေးငွေ ပေးအပ်ရာတွင်ပင် လက်တွေ့ကျသော အသုံးဝင်မှု ရှိပါသည်။

Lytx၊ Nauto၊ Motive တို့နှင့် ဘယ်လို ရွေးချယ်ရမလဲ။

ကုမ္ပဏီလေးခုစလုံးသည် ဤကဏ္ဍတွင် အဓိက ကစားသမားများ ဖြစ်ကြသည်။ Netradyne ၏ ကွာခြားချက်မှာ အပြုသဘောဆောင်သော အမှတ်ပေးစနစ်နှင့် Edge AI ဖြစ်သည်၊ Lytx တွင် ပြင်ပမှ လူကိုယ်တိုင် ဖြစ်ရပ်များကို ပြန်လည်စစ်ဆေးပေးသည့် ဝန်ဆောင်မှု ရှိသည်၊ Nauto သည် မတော်တဆမှု မဖြစ်မီ ကြိုတင်ခန့်မှန်း သတိပေးချက်ကို အဓိကထားသည်၊ Motive ကမူ ဖ်လိ့တ် စီမံခန့်ခွဲမှု၊ ဆီကတ်သုံးစွဲမှုနှင့် လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ် စီမံခန့်ခွဲမှုတို့ကို တစ်နေရာတည်းတွင် ပေါင်းစပ်ထားသော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခု ဖြစ်သည်။ အကယ်၍ လုံခြုံရေးကိုသာ လိုချင်ပါက ပထမသုံးခုကို ရွေးပါ၊ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှု အားလုံးကို စနစ်တစ်ခုတည်းဖြင့် စီမံလိုပါက Motive က ပိုမိုပြည့်စုံပါသည်။

ဒီစနစ်ကို တပ်ဆင်တာ ဥပဒေနဲ့ ညီပါသလား။

ယာဉ်ပေါ်မှ ဗီဒီယို မှတ်တမ်းတင်ခြင်းသည် နိုင်ငံအများစုတွင် အထွေထွေ ရှိပြီးသားဖြစ်သော်လည်း "ယာဉ်မောင်း၏ မျက်နှာနှင့် အပြုအမူများကို စဉ်ဆက်မပြတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း" သည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အချက်အလက်နှင့် အလုပ်သမား စောင့်ကြည့်ခြင်းတို့နှင့် သက်ဆိုင်ကာ ထိလွယ်ရှလွယ်သော နယ်ပယ်ထဲတွင် ပါဝင်ပါသည်။ မိတ်ဆက်မည့် ရည်ရွယ်ချက်ကို အတည်ပြုရန်နှင့် ကြိုတင်အကြောင်းကြား သဘောတူညီချက် ရယူရန်၊ ယာဉ်မောင်းများ သို့မဟုတ် အလုပ်သမားသမဂ္ဂနှင့် ပြည့်စုံစွာ ဆက်သွယ်ညှိနှိုင်းရန် အကြံပြုလိုပါသည်။ နည်းပညာအရ လုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းသည် ဥပဒေနှင့် ညီညွတ်ခြင်းကို မဆိုလိုပါ။

သက်ဆိုင်ရာ AI ကိရိယာများ

Athena Security

ကွန်ပျူတာ အမြင်အာရုံနှင့် အာရုံခံဂိတ်များဖြင့် လက်နက်များကို ကြိုတင်ထောက်လှမ်းကာ သေနတ်မထုတ်ရသေးမီ သတိပေးသည်

Contact

SoundThinking

သေနတ်ပစ်ခတ်မှု သိရှိနိုင်ရေး၊ ကားနံပါတ်ပြား မှတ်သားမှုနှင့် လက်နက်ရှာဖွေdetectorတို့ကို ပေါင်းစပ်ထားသော ပြည်သူ့လုံခြုံရေး AI ပလပ်ဖောင်း

Contact

Mark43

ရဲတပ်ဖွဲ့နှင့် မီးသတ်/အရေးပေါ်ခေါ်ဆိုမှု (119) ဌာနများအတွက် AI အစီရင်ခံစာနှင့် တာဝန်ကျအကျဉ်းချုပ်ပါဝင်သော cloud အခြေပြု ပြည်သူ့လုံခြုံရေး ပလပ်ဖောင်း။

Contact

Seeing Machines

20 နှစ်ကြာ ယာဉ်မောင်းစောင့်ကြည့်ရေး နည်းပညာ အတွေ့အကြုံ၊ ထရပ်ကားများမှသည် မော်တော်ကားထုတ်လုပ်သူများနှင့် လေကြောင်းလိုင်း မောင်းသူ့ခန်းများအထိ

Contact

Motive

ယာဉ်တန်းလုံခြုံရေး၊ ယာဉ်ခြေရာခံခြင်း၊ စရိတ်စကနှင့် လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ် စီမံခန့်ခွဲမှုကို ပေါင်းစပ်ထားသော လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှု ပလက်ဖောင်း

Contact

Lytx

သက်တမ်း ၂၇ နှစ်ရှိပြီဖြစ်သော ဗီဒီယို မော်တော်ယာဉ်အုပ်စု (Fleet) စီမံခန့်ခွဲမှု နာမည်ကြီး၊ AI ဖြင့် ဖြစ်ရပ်များကို ရှာဖွေပြီး လူသားလေ့လာသုံးသပ်သူများက ပြန်လည်စစ်ဆေးပေးသည်

Contact

繁體中文版 →