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平台· ODD 引擎

在真实的背景下阅读风险。

如果没有上下文,原始遥测数据就没有意义。 ODD 引擎用其发生的条件来标记每个机器事件 - 因此 AURA 对实际行为进行评分,而不是抽象地评分。 AURA 支持承保;持牌保险公司保留定价权。

为什么背景很重要

同一个动作,两个不同的故事。

硬刹车在一种情况下并不引人注目,但在另一种情况下却令人震惊。 ODD 引擎在摄取时附加操作设计域标签,因此评分和保险公司审查会看到相同的事实。

干燥的公路、清晰、低密度

不起眼

在晴朗的条件下,在高速公路上用力刹车是例行公事——上下文是这么说的。

湿降级,黄昏,学区

在这种情况下,相同的减速是一个有意义的风险信号。

我们注释的内容

每个事件都会继承一个上下文向量。

每个旅行事件都带有评分模型和审计跟踪使用的一组结构化标签。

道路及路线

道路等级、车道、路面、曲率和路线依从性。

速度状态

速度限制、速度带以及机器在其中的位置。

渐变和几何

坡度、海拔变化以及前方道路的形状。

天气带

旅行时的降雨量、温度、湿度和UV。

城市文脉

密度、道路环境以及与敏感区域的距离。

交通密度

围绕流动,因此行为是根据真实条件来读取的。

复合暴露

有注释的历史是一条护城河。

新来者无法追溯性地标记其从未记录过的情况。 YAS 会在每次操作员行程中累积带注释的公里数 - 上下文库不断加深,而这种深度使得分数在保险公司审查中站得住脚。

  • 上下文标签在摄取时写入,而不是稍后重建
  • 每次操作员行程都会拓宽注释基线
  • 上下文的深度使分数变得可解释和可审计

下游评分

上下文加权的、可解释的因素。

带注释的事件为大约 100 个因素的评分模型提供数据。情境加权因素(特定环境的超速、坡度调整制动、天气条件频率)会移动 AURA 分数,同时保持每个贡献都可追溯到特定环境中的行为。

特定环境超速

超速是根据实际应用的限制和条件来判断的。

坡度调节制动

下坡制动的权重与平地上制动的权重不同。

天气条件下的频率

事件频率是根据事件发生时的天气来读取的。

看看它如何适合平台。

ODD 引擎是 YAS 管道的一层——捕获、上下文、评分、证明。查看全图。