讓汽車具備“智慧”,智能駕駛成為全球許多國家都在關注的一個重要課題。而在這一過程中,AI數據對於汽車智能駕駛而言至關重要,它是汽車變得更“聰明”的關鍵。
在智能駕駛的過程中,汽車本身需要具備感知、策劃、決策、控製等一些列能力,而AI數據則是訓練自動駕駛AI能力的重要因素,數據標注存在的意義是讓機器理解並認識世界。與其他星空人工智能應用場景相比,智能駕駛的落地場景相對複雜,想要讓汽車本身的算法做到處理更多、更複雜的場景,背後就需要有海量的場景AI數據做優化支撐。
AI數據是整個星空人工智能行業的燃料,它在智能駕駛領域的重要性不容置疑。但實際上,數據標注是一個簡單又困難的事情,一方麵,在執行上的難度相對算法開放要低,但另一方麵數據標注本質上是要獲得更準確,更精細化的數據結果,行業天花板很高。場景數據缺失、數據質量良莠不齊,以及隱私安全問題成為智能駕駛領域AI數據麵臨的幾大痛點。
為解決這些行業性問題,國內智能駕駛AI數據服務頭部企業雲測數據,通過提供高質量、場景化的AI數據,來滿足智能駕駛領域高標準的數據需求。
具公開資料顯示,雲測數據為了滿足智能駕駛領域不同場景的特殊需求,業內首創了“數據場景實驗室”模式,通過還原多種智能駕駛細分場景,以解決特定場景下的數據缺失、質量良莠不齊等行業問題。一方麵,在場景下的定製化數據采集更加精準、數據質量更高,另一方麵,定製化的場景數據也與智能駕駛需求端的匹配度更高,從而最大化將數據轉化為生產力。
圖片來源:雲測數據官網
雲測數據總經理賈宇航在接受媒體采訪時曾表示:“當前的自動駕駛所需數據需求,正向著多模態的方向發展。所謂多模態,即是對多維時間、空間、環境數據的感知與融合。比如當前的自動駕駛需要雷達+攝像頭才能跑得更穩,相對應的,就需要2D/3D融合標注工具。”
雲測數據在智能駕駛領域數據標注領域長期保持著領先優勢。在在標注工具方麵,雲測數據自研了一套可以支持圖片、語音、文本等多品類的標注平台,可滿足業內圖片通用拉框、車道線、DMS、3D點雲、2D/3D融合、全景語義分割等標注類型,支持自動駕駛、智能駕艙、自動泊車等場景數據標注。
值得一提的是雲測數據的三維標注工具,尤其是3D點雲的標注工具,通過渲染引擎等方麵的優化,可保證整個過程的流暢和快捷。對雷達成像的圖像中的機動車、障礙物、行人等多目標進行3D標注,也是業內率先實現2D、3D融合標注的平台之一。在數據質量的導向下實現更優的品控和更快的數據交付,當屬業內領先。
“數據標注的準確率和貼合度至關重要,比如要在一個2D圖片或3D點雲圖裏標注出汽車,要盡可能地不出現錯標和漏標的情況。同時,標注的矩形框還要盡可能地與物體貼合。”賈宇航補充道,“雲測數據利用自主開發的標注工具,即使是3D點雲圖像,也可以保證數據標注的流暢性和時效性,以及行業內領先的數據標注精準度。”
不僅僅是“口號”,雲測數據正在用實際行動踐行著“高質量AI數據”的標準。在今年首場國家級重大國際經貿活動服貿會上,雲測數據作為據標注行業的龍頭企業受邀參加成果展示,代表行業首次發布了其一項重要成果,雲測數據項目最高交付精準度達到了99.99%,成為目前數據標注領域可達到的最高服務標準,創造了行業的新標杆。
正是定製化的場景、豐富的數據量和高質量的AI數據交付,讓雲測數據與行內包括自主、合資車企,大型Tier1,以及做無人出租車的自動駕駛公司等眾多企業,建立了持久良好的合作關係。
隨著AI美女福利导航商業化的持續深入,算法、算力方興未艾之時,高質量、場景化的數據成為推動智能駕駛深入長尾應用的關鍵推動力。
作為星空人工智能領域內最值得期待的場景,智能駕駛產業落地的大門已然開啟。高質量、場景化的AI數據已成為智能駕駛領域最需要的基礎動力之一,而AI數據產業也將在不斷深入的產業落地中,為科技的進步和發展貢獻著力量。
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