我們離自動駕駛還有多遠？這個數(shù)據解決方案正在加速智能汽車普及

自動駕駛正處在風口上，資本、人才、技術趨之若鷲。

據摩根大通的研究分析，到 2025年前，中國L1到L5級的輔助駕駛和自動駕駛市場規(guī)模將實現(xiàn)33%的年均增長率，總規(guī)模于2025年達到約71億美元。2020年，國家發(fā)改委會同11個國家部委聯(lián)合發(fā)布了《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》，指明了2025年實現(xiàn)有條件智能汽車規(guī)?；a，2035年中國標準智能汽車體系全面建成的愿景。

時下，Robo-Taxi、無人送貨等技術的商業(yè)化已進入快車道。百度Apollo、滴滴、文遠智行、AutoX等載客服務在國內部分地區(qū)得到驗證；新石器、京東、美團等電商、物流企業(yè)積極探索低速送貨業(yè)務。

隨著乘用車電驅化滲透率提升，車企之間的競爭不再圍繞內燃機、變速器，轉而向車內軟件、智能化程度看齊。上汽集團董事長陳虹甚至將自動駕駛比作車企的“靈魂”； 戴姆勒公司董事會主席康林松也將奔馳重新定位為“一家軟件運營公司”，并表示“正在生產具有開創(chuàng)性的移動設備”。

然而，自動駕駛的“進階之路”如同人類學習開車一樣，都需要經歷漫長的過程，不僅需要先進的模型預算法，高質量且大規(guī)模數(shù)據一樣不可或缺。

為解決智能駕駛從研發(fā)初期到落地的訓練高質量數(shù)據需求，近日，國內領先AI訓練數(shù)據服務商「云測數(shù)據」發(fā)布新一代自動駕駛數(shù)據解決方案。

目前云測數(shù)據為自動駕駛企業(yè)提供的提供的解決方案分三部分。一是基礎數(shù)據集，二是定制化數(shù)據采集和標注服務，三是包括數(shù)據采集標注、數(shù)據管理的全方位數(shù)據工具鏈。

“三個部分分別對應不同層階段的自動駕駛落地需求。”云測數(shù)據總經理賈宇航向TechWeb介紹，“第一個階段解決場景識別等基礎問題的通用數(shù)據，例如車輛識別、車道線識別，這個階段涉及多種傳感器，需要的大量布局；第二階段基于選定的場景，根據深度神經網絡引入特定的數(shù)據，云測數(shù)據場景實驗室和標注基地有實力滿足相應數(shù)據的精度和規(guī)模；第三階段形成數(shù)據閉環(huán)，類似于特斯拉，云測數(shù)據可提供一整套成熟工具幫助完成數(shù)據采集、標注、管理一系列流程，幫助企業(yè)完成自身迭代。”

據介紹，云測數(shù)據采集服務覆蓋智能駕駛主流應用場景，擁有DMS與ADAS場景搭建采集經驗，比如支持駕駛員信息備采、多模及車載語音采集等眾多類型。憑借高質量的數(shù)據交付實力，云測數(shù)據已和業(yè)內包括自主、合資車企，大型Tier1、Tier2，以及無人出租車、自動駕駛公司等眾多企業(yè)，建立了持久良好的合作關系。

與此同時，隨著激光雷達硬件成本下降，相應的需求也在井噴式爆發(fā)，實際上云測數(shù)據已在新的需求中提前布局，“我們在點云類型數(shù)據標注上有完整、完善的工具及經驗，是業(yè)內率先實現(xiàn)2D /3D融合標注、3D點云標注、3D矩形框選、語義分割、目標跟蹤等功能的企業(yè)。”賈宇航在采訪中表示。

“通過我們?yōu)樽詣玉{駛落地服務的數(shù)據標注平臺、標注工具，能夠將AI數(shù)據訓練過程綜合效率提升200%，項目最高標注精度可實現(xiàn)99.99%。”賈宇航介紹到。

在智能汽車普及的大背景下，數(shù)據標注作為人工智能落地應用實現(xiàn)的重要環(huán)節(jié)，其標注后的數(shù)據精度和效率影響著車輛上路后重中之重的安全性。

云測數(shù)據通過自動駕駛場景數(shù)據庫、定制化數(shù)據采集標注、數(shù)據標注&數(shù)據管理平臺等服務，在為智能駕駛相關企業(yè)提供大規(guī)模感知數(shù)據的能力同時，可減少數(shù)據采集周期、提升數(shù)據標注效率，在提升AI訓練精度的同時，為自動駕駛公司的大量節(jié)省研發(fā)時間和成本，幫助其快速、平穩(wěn)成長。

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