--- title: "Beamr 在视频技术领域取得领先" type: "News" locale: "zh-CN" url: "https://longbridge.com/zh-CN/news/287087986.md" description: "Beamr Imaging Ltd.(纳斯达克股票代码:BMR)在 2026 年 AutoSens USA 大会上宣布了其针对自动驾驶汽车的 ML 安全视频数据堆栈,旨在实现文件大小减少 50% 而不影响性能。该技术支持可扩展的训练管道,并且在使用 Beamr 压缩视频的 AI 模型中显示出深度误差减少 30.7%。BMR 股价上涨 1%,至 3.19 美元" datetime: "2026-05-20T15:02:21.000Z" locales: - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/news/287087986.md) - [en](https://longbridge.com/en/news/287087986.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/news/287087986.md) --- # Beamr 在视频技术领域取得领先 Beamr Imaging Ltd.(纳斯达克股票代码:BMR)周三开盘时股价略微上涨。该公司声称是视频优化技术和解决方案的领导者,今天宣布将在 2026 年 6 月 9 日至 11 日在底特律举行的 AutoSens USA 会议上展示其针对自动驾驶汽车(AV)的 ML 安全视频数据堆栈。AutoSens 是一个专注于自动驾驶和高级驾驶辅助系统(ADAS)工程的会议,吸引了来自原始设备制造商(OEM)、一级供应商和供应链公司的专业人士和领导者。 随着自动驾驶技术的进步与物理人工智能应用的整合,训练和验证管道的性能决定了模型开发的进展程度。感知、验证和仿真工程师需要一种经过验证的压缩方法,以支持这些可扩展的管道,通常达到数百 PB(拍字节)。 Beamr 提供其 ML 安全视频数据堆栈,能够在不降低模型性能的情况下实现高达 50% 的文件大小减少。该堆栈经过验证,适用于从感知模型到世界基础模型的真实和合成视频。 最近,Beamr 展示了使用其专利的内容自适应比特率(CABR)技术压缩的视频可以作为 AI 模型训练中的增强步骤。研究表明,将压缩视为一种训练策略可以有效扩展,同时保持机器学习系统所依赖的感知准确性。使用 Beamr 压缩视频训练的最先进深度模型,在脆弱道路使用者(VRUs)如行人和摩托车骑士的深度误差上减少了 30.7%,同时与基线相比,训练数据压缩了 35.2%。 BMR 的股价周三上涨三美分,或 1%,至 3.19 美元。 ### 相关股票 - [BMR.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/BMR.US.md) ## 相关资讯与研究 - [吴伯凡:如果你感受不到坏消息,一定走在错误的路上](https://longbridge.com/zh-CN/news/286827890.md) - [AI 从 L9 Livis 开始,理想进入具身智能时代](https://longbridge.com/zh-CN/news/286854131.md) - [马斯克预计今年美国将广泛使用自动驾驶汽车](https://longbridge.com/zh-CN/news/286737965.md) - [物理 AI 火了,我的一些新思考](https://longbridge.com/zh-CN/news/286712731.md) - [《2026 中国智能体类应用洞察报告》| 预热文章](https://longbridge.com/zh-CN/news/286842002.md)