Verdopplung des Engagements für Bee Edge AI. Wir hörten immer wieder von Kunden Dinge wie... „Erfassen Sie mehr Bilder, wenn X passiert.“ „Kartieren Sie diese Straßen, erkennen Sie dieses benutzerdefinierte Objekt.“ „Laden Sie Videos nur hoch, wenn Y ausgelöst wird.“ Diese Liste endet nie, und wir werden keine tausend einmaligen Funktionen ausliefern. Also haben wir die Bee programmierbar gemacht: einen einsetzbaren Edge-Visionscomputer, auf dem Sie Ihre eigenen Module (C++ oder Python) ausführen, auf Ereignisse reagieren, geografisch zielen und genau steuern können, was erfasst und hochgeladen wird. Das ist das Produkt. Lassen Sie uns eintauchen, was Sie bekommen: 🧑‍💻C++- oder Python-Module: wählen Sie zwischen niedriger Latenz oder schneller Iteration. 📸 Vision-Primitiven: führen Sie Ihren eigenen Detektor/Klassifizierer aus oder greifen Sie auf native Map AI-Ausgaben zu. Voller Sensorzugriff: 12,3 MP Bilder, Stereo-Tiefe und 2K Video-Streams für Clips oder kontinuierliche Aufnahmen. 🚙 Fahrzeug- + Fahrersignale: GNSS + IMU, plus integrierte Ereignisse (Bremsen, Ausweichen, Beschleunigung) oder Ihre eigene Logik. 💻 Echtzeit-Inferenz auf dem Gerät: ~5,1 TOPS, funktioniert offline, lädt später hoch, wenn Bandbreite vorhanden ist. 📱Konnektivität als Dienst: strukturierte Ausgaben streamen zu Ihrem Bee Maps-Entwicklerkonto über LTE/WiFi; Sie legen die Richtlinien fest. 🛠️ Plattform: OTA-Rollouts, Gesundheits-/Durchsatz-/Fehlerkennzahlen, geografisches Targeting Was die Leute damit ausliefern * Änderungsdetektion: laden Sie nur das hoch, was sich geändert hat – neue/entfernte/aktualisierte Assets. * Benutzerdefinierte Edge-Erkennungen: Geschäftsnamen, Versorgungsgeräte, Tore/Zugangspunkte mit abgeleiteten Metadaten. * Fahrerereignisaufnahme: „über eine rote Ampel gefahren“, „zu schnell in die Kurve + hart gebremst“ → strukturiertes Protokoll + kurzer Clip/Bilder/Tiefe. * Präzisionsbildpipelines: alle N Meter, ereignisgesteuerte Vollauflösungsbilder, tiefenunterstützte Messungen, Schnittstellenclips. ...