自动驾驶是现代科学技术的集大成者,汇聚了视觉、语音、语言、深度学习等多项人工智能成果。在自动驾驶技术中,感知就像人类的眼睛和耳朵,帮助车辆观察周围环境;简单来说,自动驾驶系统根据从感知融合模块得到的环境信息,如其他车辆、红绿灯、行人等数据反馈,才可做出具体行为决策,如变道、超车、停车等等。
当前自动驾驶正在从以上及其他特定场景作为切入口,在实践中获取数据、改进技术,不断积累解决问题的能力。目前,人工智能在驾驶领域正逐渐落地,并发展出智能驾仓、疲劳监测、无人配送、辅助驾驶、语音交互、手势交互、车路协同等细分落地场景。在这一过程中,自动驾驶汽车所要采集标注和处理分析的AI数据无疑是多样的、海量的、丰富的。
对于智能驾驶技术而言,数据的作用十分重要:尽管不像硬件一样看得见摸得着,但无论是自动驾驶、辅助驾驶,还是智能座舱,这些被赋予智能属性的驾驶体验都离不开数据的驱动。云测数据总经理贾宇航表示,在自动驾驶全面发展这一过程中,AI数据对于汽车智能驾驶而言至关重要,它是汽车变得更“聪明”的关键。
尤其是智能驾驶领域头部企业,为了保持自身的竞争优势和加快应用安全落地进程,也必须追求更高质量的相关数据。因此,在智能驾驶产业蓬勃发展、市场竞争愈发激烈的倒逼下,符合落地需求的高标准数据服务已成为行业头部企业的刚需。
专注于高质量AI训练数据服务的云测数据在2021WAIC现场正式发布的“新一代自动驾驶数据解决方案”就是为解决自动驾驶技术场景化落地而来。
云测数据“新一代自动驾驶数据解决方案”覆盖了自动驾驶算法从算法预研期到项目落地全流程的训练数据需求,通过自动驾驶场景数据库、定制化数据采集标注、数据标注&数据管理平台等服务,在为智能驾驶相关企业提供大规模感知数据的能力同时,可大幅提升数据标注效率,降低AI模型训练成本,极大地加速智能驾驶相关应用的落地迭代周期,节省大量研发时间和成本。
基于智能驾舱和车外环境感知落地发展需求,云测数据按主流传感器型号建立了智能驾驶场景数据库,包含多场景,多天气状况,多环境状况,涵盖了活体验证、手势识别、视线追踪、动作识别、动态目标检测、标志牌等多场景。
对于自动驾驶行业其他从业者而言,选用这些高质量数据集,可以在一定程度上免去重复的资源投入。算法训练人员可以利用这些数据集来帮助开发自动驾驶汽车的感知算法,有助于推动其研发进程。
同时,云测数据专注于高质量、精细化的数据采集和标注服务。为了满足自动驾驶领域不同场景的特殊需求,云测数据通过“数据场景实验室”模式,覆盖智能驾驶主流应用场景,拥有DMS与ADAS场景搭建采集经验。通过还原多种智能驾驶细分场景,以帮助厂商解决特定场景下的数据缺失、质量良莠不齐等行业问题;并在科学规范的数据作业流程体系和全方位数据安全与隐私保障能力基础上,支持市面上语音、文本、图像等所有的标注类型,包括图片通用拉框、车道线标注、多边形标注、驾驶员面部标注、情感判断、意图识别、3D点云标注、2D/3D融合标注、全景语义分割等标注类型。
云测数据标注演示
据了解,云测数据累计在智能驾驶领域标注2D/3D数据已达数亿帧,最高数据标注准确率可达99.99%。
前不久,中国科学院主管杂志《互联网周刊》&eNet研究院、德本咨询联合发布《2021数据标注公司排行》,云测数据再次凭借超高的数据标注精度和强大的技术实力,蝉联“数据标注公司排行榜榜首”。
当然,这离不开云测数据多年的努力和不断的技术投入。为了给客户提供高质量数据标注服务,云测数据基于场景实验室的数据采集能力、自建标准体系的数据标注能力以及完善的质量管控体系这三个维度持续发力。
目前,云测数据凭借高质量的AI训练数据交付实力已与业内包括自主、合资车企,大型Tier1、Tier2,以及无人出租车、自动驾驶等众多厂商,建立了持久良好的合作关系。
在政策强力驱动、汽车消费回暖、各方技术加速渗透下,自动驾驶已然迎来了产业发展的黄金时代,而高质量的数据标注则是智能驾驶奔向未来的重要助力。相信在以云测数据为代表的训练数据服务商们的推动下,场景化、高质量AI数据将继续发挥“燃料”作用,推动自动驾驶技术加速落地
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