作為戰略性新興產業，自動駕駛對汽車行業的未來發展具有重要意義。近十年來，快速發展的中國汽車業搶占新賽道，從政策支持到法規保障、從技術創新到產業協同、從傳統車企到科技公司……各方持續高度關注讓創新形成合力，加快自動駕駛技術啟動全新的產業形態突破。
德勤報告顯示，未來3~5年，汽車智能化、網聯化將迎來一輪高速推進，預計至2030年，中國運營的自動駕駛車輛將達3000萬輛。麥肯錫則認為，中國未來很可能成為全球最大的自動駕駛市場，預計至2030年，自動駕駛相關的新車銷售及出行服務創收將超過5000億美元（約合人民幣3.58萬億元）。
除了政策、產業支持之外，在技術、用戶方面的優勢都為中國自動駕駛超越其他國家提供了得天獨厚的條件。毫末智行聯合創始人COO侯軍認為，從自動駕駛技術來看，人工智能的核心三要素：算法、算力和數據，都有突飛猛進的發展，并且在當下達到了從量變到質變的基點。
智能駕駛需要怎樣的AI數據?
然而,由于駕駛環境的復雜性和不確定性,以及駕駛任務本身的復雜性,自動駕駛的“進階之路”如同人類學習開車一樣，都需要經歷學習的過程，不僅需要先進的模型算法，高質量且大規模訓練數據更是不可或缺。
AI數據是整個人工智能行業的燃料，它在智能駕駛領域的重要性毋庸置疑。在自動駕駛的過程中，汽車本身需要具備感知、策劃、決策、控制等一些列能力，而數據則是培養自動駕駛AI能力的重要因素。為解決自動駕駛從研發初期到落地的訓練高質量數據需求，云測數據正在通過一站式數據解決方案助力自動駕駛技術感知能力的快速落地，并且已經與業內包括自主、合資車企,大型Tier1、Tier2,無人出租車等自動駕駛相關等眾多企業,建立了持久良好的合作關系。
目前云測數據為自動駕駛企業提供的提供的AI數據解決方案分三部分：一是基礎數據庫，二是定制化數據采集和標注服務，三是包括數據采集標注、數據管理的全方位數據工具鏈。
相較與其他人工智能技術落地場景,智能駕駛更加復雜。在汽車行駛過程中,其自身要具備感知、策劃、決策、控制等一系列能力，而AI數據則是訓練智能駕駛感知能力的重要因素。云測數據總經理賈宇航強調,“當前自動駕駛所需要的訓練數據正向著多模態方向發展，即是對多維時間、空間、環境數據的感知與融合”。伴隨著應用落地,AI對所需訓練數據的復雜度要求逐漸提升，主要表現在數據質量、場景豐富度、行業知識等方面。
