Para alguien a quien le encantan los retos, trabajar en ML es un nuevo desafío cada día: ningún día es igual a otro.

El valor que las flotas obtienen de la telemática de vídeo adopta muchas formas, aunque se debe principalmente a la necesidad de disponer de pruebas de vídeo claras cuando se producen colisiones u otros incidentes y, cada vez más con la llegada de la IA en los dispositivos, a la capacidad de seguir, medir y mejorar el rendimiento de los conductores a través de la formación en tiempo real y fuera de línea.

Ya hemos hablado antes de la importancia de las aplicaciones de acompañamiento para la experiencia del conductor con una solución de videotelemática.

La llegada de soluciones telemáticas de vídeo basadas en la inteligencia artificial ha hecho posible la formación del conductor en tiempo real.

¿Aceptaría conducir un camión con los ojos vendados a lo largo de todo un campo de fútbol en una carretera con mucho tráfico?

Los sistemas electrónicos basados en ADAS que ayudan al conductor y mejoran la seguridad fueron el punto de partida de una evolución impulsada por la tecnología que nos ha llevado por la rampa hacia la automatización total (niveles 1-5).

Para una plataforma telemática de vídeo de extremo a extremo técnicamente compleja como RideView, la estrella del norte debería ser eliminar la mayor parte posible de la complejidad para los usuarios finales, conservando al mismo tiempo la esencia de las tecnologías subyacentes.

Las dashcams autónomas con conectividad integrada (LTE), computación para IA avanzada en el borde (ADAS y DMS) y almacenamiento para grabación de vídeo en bucle se están convirtiendo rápidamente en la norma en el espacio de las flotas comerciales.

La telemática se ha utilizado tradicionalmente para rastrear la ubicación de cualquier vehículo, así como otros datos del bus del vehículo (CAN, J1939, etc.).