无人驾驶只是开始,智能汽车离不开AI数据的“帮忙”
2020-11-11 18:11 无人驾驶 云测数据

让汽车具备“智慧”,智能驾驶成为全球许多国家都在关注的一个重要课题。而在这一过程中,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。

在智能驾驶的过程中,汽车本身需要具备感知、策划、决策、控制等一些列能力,而AI数据则是训练自动驾驶AI能力的重要因素,数据标注存在的意义是让机器理解并认识世界。与其他人工智能应用场景相比,智能驾驶的落地场景相对复杂,想要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景,背后就需要有海量的场景AI数据做优化支撑。

AI数据是整个人工智能行业的燃料,它在智能驾驶领域的重要性不容置疑。但实际上,数据标注是一个简单又困难的事情,一方面,在执行上的难度相对算法开放要低,但另一方面数据标注本质上是要获得更准确,更精细化的数据结果,行业天花板很高。场景数据缺失、数据质量良莠不齐,以及隐私安全问题成为智能驾驶领域AI数据面临的几大痛点。

为解决这些行业性问题,国内智能驾驶AI数据服务头部企业云测数据,通过提供高质量、场景化的AI数据,来满足智能驾驶领域高标准的数据需求。

具公开资料显示,云测数据为了满足智能驾驶领域不同场景的特殊需求,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、质量良莠不齐等行业问题。一方面,在场景下的定制化数据采集更加精准、数据质量更高,另一方面,定制化的场景数据也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。

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图片来源:云测数据官网

云测数据总经理贾宇航在接受媒体采访时曾表示:“当前的自动驾驶所需数据需求,正向着多模态的方向发展。所谓多模态,即是对多维时间、空间、环境数据的感知与融合。比如当前的自动驾驶需要雷达+摄像头才能跑得更稳,相对应的,就需要2D/3D融合标注工具。”

云测数据在智能驾驶领域数据标注领域长期保持着领先优势。在在标注工具方面,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。

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“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,要尽可能地不出现错标和漏标的情况。同时,标注的矩形框还要尽可能地与物体贴合。”贾宇航补充道,“云测数据利用自主开发的标注工具,即使是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。”

不仅仅是“口号”,云测数据正在用实际行动践行着“高质量AI数据”的标准。在今年首场国家级重大国际经贸活动服贸会上,云测数据作为据标注行业的龙头企业受邀参加成果展示,代表行业首次发布了其一项重要成果,云测数据项目最高交付精准度达到了99.99%,成为目前数据标注领域可达到的最高服务标准,创造了行业的新标杆。

正是定制化的场景、丰富的数据量和高质量的AI数据交付,让云测数据与行内包括自主、合资车企,大型Tier1,以及做无人出租车的自动驾驶公司等众多企业,建立了持久良好的合作关系。

随着AI技术商业化的持续深入,算法、算力方兴未艾之时,高质量、场景化的数据成为推动智能驾驶深入长尾应用的关键推动力。

作为人工智能领域内最值得期待的场景,智能驾驶产业落地的大门已然开启。高质量、场景化的AI数据已成为智能驾驶领域最需要的基础动力之一,而AI数据产业也将在不断深入的产业落地中,为科技的进步和发展贡献着力量。