核心观点 Beamr与Intempora合作，为RTMaps用户提供两种压缩模式（无损和内容自适应），旨在解决自动驾驶开发中视频数据量激增的瓶颈，通过实时、零数据损失的压缩技术，提升数据采集、传输和处理效率 [1][3][5] 合作与演示 - Beamr与Intempora（dSPACE子公司）联合宣布，将在RTMaps中演示Beamr的ML-Safe无损压缩技术 [1] - 演示将在AutoSens Europe（9月22-24日，巴塞罗那，展位131）和dSPACE用户大会（9月23日，加州圣克拉拉）进行 [1][2] - Intempora CEO Nicolas Du Lac表示，压缩对于保持数据可操作性至关重要，与Beamr合作提供有损和无损两种模式 [5] - dSPACE产品经理Peter Ngure指出，捕获点的高效压缩是重要基石，欢迎Intempora与Beamr的合作 [5] 技术细节与性能 - Beamr演示针对测试车辆摄像头原始输出的12位Bayer格式进行无损压缩，此前编码器无法处理该格式 [3] - 无损压缩在测试车辆数据记录器中的GPU上实时运行，初始测试显示，对8个800万像素摄像头的记录可实现47%的缩减 [3] - 内容自适应压缩可将视频数据负载减少高达50%，同时保持ML模型准确性 [4] - ML-Safe无损压缩与内容自适应压缩结合，为RTMaps用户提供两种管道应用模式 [1][4] - RTMaps是一种模块化开发和执行中间件，用于实时采集、同步、处理、记录和回放异构数据流 [4] 行业背景与挑战 - 自动驾驶团队产生海量视频数据集，一个班次的数据记录可达数十TB，给开发各阶段带来压力 [2] - 数据量从测试车辆的数据记录器捕获开始，到云端和数据中心传输，再到仿真和训练阶段持续增长 [2] - 高分辨率摄像头数据量是数据记录和数据驱动开发中最大的挑战之一 [5] 公司介绍 - Beamr是视频优化技术和解决方案的领导者，在纳斯达克上市（代码：BMR）[1] - Beamr拥有53项专利，曾获得艾美奖技术与工程奖，其技术可将视频文件大小减少高达50% [7] - Beamr为媒体娱乐、用户生成内容、机器学习和自动驾驶等市场提供高效视频工作流 [8] - Intempora成立于2000年，是自动驾驶和复杂实时系统先进软件工具的先锋，自2020年起成为dSPACE集团子公司 [9]