从有人驾驶到无人驾驶，AI数据是智能汽车发展的关键因素

眼下,辅助驾驶逐渐成为标配,惹得一众车主大呼“真香”!那智能驾驶呢?

解放双手双脚,岂不美哉?但现实并没能满足人们的无限遐想,纵如特斯拉这般的行业巨头,也曾在在智能驾驶方面栽了跟头。那么,应该从哪些方面提升智能驾驶的安全性?为什么说AI数据对智能驾驶行业的重要性不容置疑?智能驾驶又需要怎样的数据“燃料”做支撑?

智能驾驶需要怎样的AI数据?

相较与其他人工智能技术落地场景,智能驾驶更加复杂。在汽车行驶过程中,其自身要具备感知、策划、决策、控制等一系列能力,而AI数据则是训练智能驾驶感知能力的重要因素,数据标注存在的意义就是让机器理解并认识世界。

云测数据总经理贾宇航表示,“当前自动驾驶所需要的数据,正向着多模态方向发展。所谓多模态,即是对多维时间、空间、环境数据的感知与融合”。在贾宇航看来,伴随着应用落地,AI对所需训练数据的复杂度要求逐渐提升,主要表现在数据质量、场景丰富度、行业知识等方面。

为了满足产品的商业化落地,AI数据的选择标准已趋向于数据多维化、场景多元化、样本多样化、内容专业化、作业精细化以及作业高效化等。由此可见,AI数据是整个人工智能行业的核心燃料,其在智能驾驶领域的重要性毋庸置疑。

但实际上,数据标注是一件简单又困难的工作。一方面,在执行上的难度相对算法要低;另一方面,其行业天花板很高,因为其本质是需要获得更准确、更精细化的AI训练数据结果。

目前,中国数据标注行业还存在一些问题:

首先,数据标注技术门槛低。在行业发展早期,数据标注行业尚处于草莽时代,那时数据标注几乎没有任何技术门槛。

其次,数据标注质量亟待提升,行业急需技术进步。由于数据标注从业者良莠不齐,难免出现标注质量难以保证的问题。

云测数据发布的智能驾驶AI数据解决方案有何不同?

为了满足智能驾驶领域对AI数据的更高需求,云测数据于业内首创了“数据场景实验室”模式,通过还原多种智能驾驶细分场景,以解决特定场景下的数据缺失、质量良莠不齐等问题。一方面,在场景下的定制化数据采集更加精准、数据从生产来源就质量更高;另一方面,场景化的数据与智能驾驶需求端的匹配度更高,从而最大化将数据转化为生产力。

通过了解,目前智能驾驶需要雷达+摄像头才能跑得更稳更安全,相对应的就需要2D/3D融合标注。

据贾宇航介绍,“数据标注的准确率和贴合度至关重要,比如要在一个2D图片或3D点云图里标注出汽车,要尽可能的不出现错误和漏标的情况。同时,标注的矩形框还要尽可能与物体贴合。”

在标注工具方面,云测数据自研了一套可以支持图片、语音、文本等多品类的标注平台,可满足业内图片通用拉框、车道线、DMS、3D点云、2D/3D融合、全景语义分割等标注类型,支持自动驾驶、智能驾舱、自动泊车等场景数据标注。

值得一提的是云测数据的三维标注工具,尤其是3D点云的标注工具,通过渲染引擎等方面的优化,可保证整个过程的流畅和快捷。对雷达成像的图像中的机动车、障碍物、行人等多目标进行3D标注,也是业内率先实现2D、3D融合标注的平台之一。在数据质量的导向下实现更优的品控和更快的数据交付,当属业内领先。

“云测数据利用自主开发的标注工具,即便是3D点云图像,也可以保证数据标注的流畅性和时效性,以及行业内领先的数据标注精准度。”贾宇航进一步补充道。

作为深耕智能驾驶领域的AI数据服务商,云测数据已经积累了海量3D点云数据标注经验,目前已输出千万帧级别高质量点云数据。得益于高质量数据的持续供给,智能驾驶领域的算法工程师和企业在3D感知、场景理解等方面取得了不断突破,带来了更多商业价值。

此外,独立的第三方行业定位,也让云测数据广受客户青睐。在数据隐私安全方面,云测数据设置了一系列严格措施。其中一条核心原则就是数据绝不复用,当数据合格交付后从不留底;其二,所有和云测数据进行数据采集的用户都会签订数据授权协议,从来源上确保企业用于训练的数据合法合规;同时,云测数据内部还设定了数据隔离、质量保障等一系列数据安全流程和技术。

受到行业认可,云测数据再获奖

云测数据用实际行动践行着“高质量AI数据”的标注,不仅广受客户好评,在2020亚太新经济大会上,同样赢得了组委会的认可,并荣获“2020年度最佳人工智能产品/平台”的荣誉称号。

在今年的服贸会上,云测数据再次惊艳四座。在数据标注领域,云测数据的项目最高交付精度达到了99.99%,这是目前该领域可达到的最高服务标准。这也标志着数据标注行业再向更高质的时代迈进,云测数据持续引领行业创新。

云测数据通过搭建智能驾驶真实场景,实现AI数据场景化,支持全类型的数据标注形式.在AI数据质量的导向下实现更优的品控和更快的数据交付,助力智能驾驶产业平稳落地。

在海量高质量数据的加持下,我们有理由相信,智能驾驶领域正朝着人们向往的方向发展,解放双手双脚可能就在不久的将来,让我们拭目以待。

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