纵目科技在利用大数据和人工智能技术方面主要体现在以下几个方面：
•智能驾驶训练平台的优化：纵目科技通过部署浪潮AI服务器和浪潮AIStation软硬件一体化方案，实现了智能驾驶训练平台计算资源、数据资源以及AI开发环境整合服务的优化和提升。这使得模型训练的算力资源利用率由原先的70%提升至90%，模型训练效率提升了35%。
•深度学习模型的演进：在自动驾驶系统中，深度学习模型被广泛用于计算机视觉等数据处理与分析，满足障碍物感知、车道线检测与分割、即时定位与地图构建、路径规划、行为规划等场景的智能分析与决策要求。纵目科技在深度学习领域进行了广泛投入，需要大量算力资源进行融合模型的大规模训练。
•AI算力平台的构建：为了满足智能驾驶模型训练对于算力的要求，纵目科技希望构建易用、高效的AI算力平台，对计算资源、数据、模型进行全方位管理。通过浪潮AI服务器NF5688M6和浪潮AIStation，纵目科技整合了自动驾驶训练平台的计算资源、数据资源以及AI开发环境，实现了计算资源的统一分配调度、训练数据的集中管理并加速了模型流程化开发训练。
•算法创新研究：纵目科技的研发人员进行了大量的算法创新研究及反复验证，并经过大量的经验积累，对感知、决策、规划、控制等系列算法进行全面升级，进一步提升复杂场景的适应能力，提高泊车效率及用户体验。
•数据加速系统的应用：浪潮AIStation帮助纵目科技实现了计算资源的细粒度调度，最大化利用计算资源；数据加速系统的应用，显著提升模型的训练效率。
•分布式训练一键式部署：有效降低训练门槛，帮助开发工程师驱动更强大的算力更新迭代模型。
通过这些措施，纵目科技利用大数据和人工智能技术，加速了智能驾驶系统的研发与创新，推动了智能驾驶深度学习模型的演进，为自动驾驶的未来发展奠定了坚实的技术基础。