【TechWeb】自動(dòng)駕駛正處在風(fēng)口上,資本、人才、技術(shù)趨之若鷲。
據(jù)摩根大通的研究分析,到 2025年前,中國(guó)L1到L5級(jí)的輔助駕駛和自動(dòng)駕駛市場(chǎng)規(guī)模將實(shí)現(xiàn)33%的年均增長(zhǎng)率,總規(guī)模于2025年達(dá)到約71億美元。2020年,國(guó)家發(fā)改委會(huì)同11個(gè)國(guó)家部委聯(lián)合發(fā)布了《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》,指明了2025年實(shí)現(xiàn)有條件智能汽車規(guī)模化生產(chǎn),2035年中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)智能汽車體系全面建成的愿景。
時(shí)下,Robo-Taxi、無(wú)人送貨等技術(shù)的商業(yè)化已進(jìn)入快車道。百度Apollo、滴滴、文遠(yuǎn)智行、AutoX等載客服務(wù)在國(guó)內(nèi)部分地區(qū)得到驗(yàn)證;新石器、京東、美團(tuán)等電商、物流企業(yè)積極探索低速送貨業(yè)務(wù)。
隨著乘用車電驅(qū)化滲透率提升,車企之間的競(jìng)爭(zhēng)不再圍繞內(nèi)燃機(jī)、變速器,轉(zhuǎn)而向車內(nèi)軟件、智能化程度看齊。上汽集團(tuán)董事長(zhǎng)陳虹甚至將自動(dòng)駕駛比作車企的“靈魂”; 戴姆勒公司董事會(huì)主席康林松也將奔馳重新定位為“一家軟件運(yùn)營(yíng)公司”,并表示“正在生產(chǎn)具有開創(chuàng)性的移動(dòng)設(shè)備”。
然而,自動(dòng)駕駛的“進(jìn)階之路”如同人類學(xué)習(xí)開車一樣,都需要經(jīng)歷漫長(zhǎng)的過(guò)程,不僅需要先進(jìn)的模型預(yù)算法,高質(zhì)量且大規(guī)模數(shù)據(jù)一樣不可或缺。
為解決智能駕駛從研發(fā)初期到落地的訓(xùn)練高質(zhì)量數(shù)據(jù)需求,近日,國(guó)內(nèi)領(lǐng)先AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)商「云測(cè)數(shù)據(jù)」發(fā)布新一代自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)解決方案。
目前云測(cè)數(shù)據(jù)為自動(dòng)駕駛企業(yè)提供的提供的解決方案分三部分。一是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集,二是定制化數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注服務(wù),三是包括數(shù)據(jù)采集標(biāo)注、數(shù)據(jù)管理的全方位數(shù)據(jù)工具鏈。
“三個(gè)部分分別對(duì)應(yīng)不同層階段的自動(dòng)駕駛落地需求。”云測(cè)數(shù)據(jù)總經(jīng)理賈宇航向TechWeb介紹,“第一個(gè)階段解決場(chǎng)景識(shí)別等基礎(chǔ)問(wèn)題的通用數(shù)據(jù),例如車輛識(shí)別、車道線識(shí)別,這個(gè)階段涉及多種傳感器,需要的大量布局;第二階段基于選定的場(chǎng)景,根據(jù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入特定的數(shù)據(jù),云測(cè)數(shù)據(jù)場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)室和標(biāo)注基地有實(shí)力滿足相應(yīng)數(shù)據(jù)的精度和規(guī)模;第三階段形成數(shù)據(jù)閉環(huán),類似于特斯拉,云測(cè)數(shù)據(jù)可提供一整套成熟工具幫助完成數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、管理一系列流程,幫助企業(yè)完成自身迭代。”
據(jù)介紹,云測(cè)數(shù)據(jù)采集服務(wù)覆蓋智能駕駛主流應(yīng)用場(chǎng)景,擁有DMS與ADAS場(chǎng)景搭建采集經(jīng)驗(yàn),比如支持駕駛員信息備采、多模及車載語(yǔ)音采集等眾多類型。憑借高質(zhì)量的數(shù)據(jù)交付實(shí)力,云測(cè)數(shù)據(jù)已和業(yè)內(nèi)包括自主、合資車企,大型Tier1、Tier2,以及無(wú)人出租車、自動(dòng)駕駛公司等眾多企業(yè),建立了持久良好的合作關(guān)系。
與此同時(shí),隨著激光雷達(dá)硬件成本下降,相應(yīng)的需求也在井噴式爆發(fā),實(shí)際上云測(cè)數(shù)據(jù)已在新的需求中提前布局,“我們?cè)邳c(diǎn)云類型數(shù)據(jù)標(biāo)注上有完整、完善的工具及經(jīng)驗(yàn),是業(yè)內(nèi)率先實(shí)現(xiàn)2D /3D融合標(biāo)注、3D點(diǎn)云標(biāo)注、3D矩形框選、語(yǔ)義分割、目標(biāo)跟蹤等功能的企業(yè)。”賈宇航在采訪中表示。
“通過(guò)我們?yōu)樽詣?dòng)駕駛落地服務(wù)的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)、標(biāo)注工具 ,能夠?qū)I數(shù)據(jù)訓(xùn)練過(guò)程綜合效率提升200%,項(xiàng)目最高標(biāo)注精度可實(shí)現(xiàn)99.99% 。”賈宇航介紹到。
在智能汽車普及的大背景下,數(shù)據(jù)標(biāo)注作為人工智能落地應(yīng)用實(shí)現(xiàn)的重要環(huán)節(jié),其標(biāo)注后的數(shù)據(jù)精度和效率影響著車輛上路后重中之重的安全性。
云測(cè)數(shù)據(jù)通過(guò)自動(dòng)駕駛場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)、定制化數(shù)據(jù)采集標(biāo)注、數(shù)據(jù)標(biāo)注&數(shù)據(jù)管理平臺(tái)等服務(wù),在為智能駕駛相關(guān)企業(yè)提供大規(guī)模感知數(shù)據(jù)的能力同時(shí),可減少數(shù)據(jù)采集周期、提升數(shù)據(jù)標(biāo)注效率,在提升AI訓(xùn)練精度的同時(shí),為自動(dòng)駕駛公司的大量節(jié)省研發(fā)時(shí)間和成本,幫助其快速、平穩(wěn)成長(zhǎng)。
