繼汽車產(chǎn)業(yè)電動(dòng)化之后，智能化成為又一個(gè)歷史性機(jī)遇。技術(shù)的應(yīng)用讓汽車的功能屬性和應(yīng)用場(chǎng)景不斷豐富，具備通用計(jì)算平臺(tái)和娛樂(lè)休閑服務(wù)特征的汽車成為第三移動(dòng)空間。自動(dòng)駕駛技術(shù)能夠?qū)Ⅰ{駛員從繁瑣的駕駛操作中解放出來(lái)，滿足上述趨勢(shì)變化需求，成為汽車智能化的核心環(huán)節(jié)。
自動(dòng)駕駛技術(shù)成為汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展新變量，主機(jī)廠、出行平臺(tái)以及科技公司紛紛搶灘自動(dòng)駕駛賽道。從實(shí)際商業(yè)化進(jìn)程來(lái)看，自動(dòng)駕駛落地方案不斷完善，萬(wàn)億級(jí)市場(chǎng)空間正在打開(kāi)，“單車智能+車路協(xié)同”成為發(fā)展新風(fēng)向。
在自動(dòng)駕駛的過(guò)程中，汽車本身需要具備感知、策劃、決策、控制等一些列能力，而數(shù)據(jù)則是培養(yǎng)自動(dòng)駕駛AI能力的重要因素，數(shù)據(jù)標(biāo)注存在的意義是讓機(jī)器理解并認(rèn)識(shí)世界。與其他人工智能應(yīng)用場(chǎng)景相比，智能駕駛的落地場(chǎng)景相對(duì)復(fù)雜，想要讓汽車本身的算法做到處理更多、更復(fù)雜的場(chǎng)景，背后就需要有海量的真實(shí)道路場(chǎng)景數(shù)據(jù)做支撐。
AI數(shù)據(jù)是整個(gè)人工智能行業(yè)的燃料，它在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的重要性毋庸置疑。尤其是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域頭部企業(yè)，為了保持自身的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和加快應(yīng)用安全落地進(jìn)程，也必須追求更高質(zhì)量的相關(guān)數(shù)據(jù)。因此，在自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈的倒逼下，符合落地需求的高標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)服務(wù)已成為行業(yè)頭部企業(yè)的剛需。
為解決自動(dòng)駕駛技術(shù)場(chǎng)景化落地的AI數(shù)據(jù)問(wèn)題，國(guó)內(nèi)AI數(shù)據(jù)服務(wù)頭部企業(yè)云測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)提供一站式場(chǎng)景化的AI數(shù)據(jù)解決方案，來(lái)滿足自動(dòng)駕駛領(lǐng)域高標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)需求。
云測(cè)數(shù)據(jù)自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)解決方案覆蓋了自動(dòng)駕駛算法從算法預(yù)研期到項(xiàng)目落地全流程的訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求，通過(guò)自動(dòng)駕駛場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)、定制化數(shù)據(jù)采集標(biāo)注、數(shù)據(jù)標(biāo)注&數(shù)據(jù)管理平臺(tái)等服務(wù)，在為智能駕駛相關(guān)企業(yè)提供大規(guī)模感知數(shù)據(jù)的能力同時(shí)，可大幅提升數(shù)據(jù)標(biāo)注效率，降低AI模型訓(xùn)練成本，極大地加速智能駕駛相關(guān)應(yīng)用的落地迭代周期，節(jié)省大量研發(fā)時(shí)間和成本。
基于智能駕艙和車外環(huán)境感知落地發(fā)展需求，云測(cè)數(shù)據(jù)按主流傳感器型號(hào)建立了智能駕駛場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)，包含多場(chǎng)景，多天氣狀況，多環(huán)境狀況，涵蓋了活體驗(yàn)證、手勢(shì)識(shí)別、視線追蹤、動(dòng)作識(shí)別、動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測(cè)、標(biāo)志牌等多場(chǎng)景。
對(duì)于自動(dòng)駕駛行業(yè)其他從業(yè)者而言，選用這些高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，可以在一定程度上免去重復(fù)的資源投入。算法訓(xùn)練人員可以利用這些數(shù)據(jù)集來(lái)幫助開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛汽車的感知算法，有助于推動(dòng)其研發(fā)進(jìn)程。
同時(shí)，云測(cè)數(shù)據(jù)專注于高質(zhì)量、精細(xì)化的數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注服務(wù)，通過(guò)還原多種智能駕駛細(xì)分場(chǎng)景，以幫助廠商解決特定場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)缺失、質(zhì)量良莠不齊等問(wèn)題；并在科學(xué)規(guī)范的數(shù)據(jù)作業(yè)流程體系和全方位數(shù)據(jù)安全與隱私保障能力基礎(chǔ)上，支持市面上語(yǔ)音、文本、圖像等所有的標(biāo)注類型，包括圖片通用拉框、車道線標(biāo)注、多邊形標(biāo)注、駕駛員面部標(biāo)注、情感判斷、意圖識(shí)別、3D點(diǎn)云標(biāo)注、2D/3D融合標(biāo)注、全景語(yǔ)義分割等標(biāo)注類型。
此外，在自動(dòng)駕駛AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練過(guò)程中，數(shù)據(jù)管理也面臨巨大挑戰(zhàn)，云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)工具支持多維度靈活數(shù)據(jù)檢索、可實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)權(quán)限管理、標(biāo)簽化檢索、標(biāo)簽結(jié)果可視化、標(biāo)注數(shù)據(jù)版本管理等功能，助推自動(dòng)駕駛AI數(shù)據(jù)產(chǎn)能升級(jí)。
36氪研究院近日發(fā)布的《2021-2022年中國(guó)自動(dòng)駕駛行業(yè)研究報(bào)告》指出，數(shù)據(jù)作為自動(dòng)駕駛的燃料，將進(jìn)一步加速智能汽車產(chǎn)業(yè)落地，賦能城市級(jí)智慧交通發(fā)展。相信在以云測(cè)數(shù)據(jù)為代表的AI數(shù)據(jù)服務(wù)廠商的推動(dòng)下，更好AI數(shù)據(jù)將會(huì)為自動(dòng)駕駛未來(lái)發(fā)展奠定基礎(chǔ)，和其他關(guān)鍵技術(shù)一起，一步步驅(qū)動(dòng)真正自動(dòng)駕駛的全面商業(yè)化時(shí)代的到來(lái)。
