有分析機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，相比2019年的33萬(wàn)輛+和2018年的13萬(wàn)輛+。至2023年，全球自動(dòng)駕駛汽車凈增量將達(dá)到74萬(wàn)輛+，這些數(shù)字不代表銷量而是自動(dòng)駕駛汽車數(shù)量的變化。盡管自動(dòng)駕駛汽車數(shù)量不斷增加，近年來(lái)也聽聞?dòng)邢喈?dāng)于人類N年駕齡的無(wú)人汽車推出，但我心知肚明，這些車輛的自動(dòng)駕駛能力仍然有限，需要在人工監(jiān)督下運(yùn)行和逐漸完善。

我能等到的自動(dòng)駕駛汽車時(shí)代

國(guó)際自動(dòng)機(jī)工程師學(xué)會(huì)（簡(jiǎn)稱SAE）將自動(dòng)駕駛分為六個(gè)等級(jí)，L0是人工駕駛，然后L1-5依次是輔助駕駛、部分自動(dòng)駕駛，條件自動(dòng)駕駛，高度自動(dòng)駕駛，完全自動(dòng)駕駛。我現(xiàn)在能等到普及的至少應(yīng)該是L3級(jí)條件自動(dòng)駕駛的實(shí)際部署。

智能駕駛是指汽車通過(guò)搭載先行的傳感器、控制器、執(zhí)行器、通訊模塊等設(shè)備實(shí) 現(xiàn)協(xié)助駕駛員對(duì)車輛的操控，甚至完全代替駕駛員實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛的功能。而數(shù)據(jù)、算法和算力，不僅是AI發(fā)展的三大要素，也是推動(dòng)自動(dòng)駕駛前行的原力。

算法開發(fā)人員的任務(wù)是創(chuàng)建高性能且強(qiáng)大的算法，構(gòu)建可以在任何情況下準(zhǔn)確檢測(cè)到其他車輛、行人以及交通標(biāo)志等靜態(tài)和移動(dòng)物體的“框架”。為了使算法有效運(yùn)行，告訴機(jī)器什么是車輛、行人、交通標(biāo)注等物體，就需要精準(zhǔn)的AI數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行訓(xùn)練。

隨著AI所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù)要求復(fù)雜度逐漸提升，AI數(shù)據(jù)開始形成標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)質(zhì)量、行業(yè)知識(shí)以及場(chǎng)景豐富度都會(huì)對(duì)AI應(yīng)用的落地造成影響，數(shù)據(jù)標(biāo)注產(chǎn)業(yè)走向更加專業(yè)的領(lǐng)域。

云測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)布智能駕駛領(lǐng)域AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)解決方案

日前，2020亞太新經(jīng)濟(jì)大會(huì)上，AI數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)頭部企業(yè)云測(cè)數(shù)據(jù)正式對(duì)外公開了智能駕駛領(lǐng)域AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)解決方案，在AI數(shù)據(jù)質(zhì)量的導(dǎo)向下實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的品控和更快的數(shù)據(jù)交付，可助力智能駕駛產(chǎn)業(yè)平穩(wěn)落地。這是云測(cè)數(shù)據(jù)在中國(guó)國(guó)際服務(wù)貿(mào)易交易會(huì)上進(jìn)行“項(xiàng)目最高交付精確度達(dá)99.99%成果發(fā)布”之后，又一大行業(yè)里程碑事件。

云測(cè)數(shù)據(jù)總經(jīng)理賈宇航介紹稱，其智能駕駛AI數(shù)據(jù)服務(wù)解決方案覆蓋了從采集到標(biāo)注的全鏈條數(shù)據(jù)處理過(guò)程，并將場(chǎng)景數(shù)據(jù)針對(duì)性的分為車內(nèi)智能駕艙和車外車外智能駕駛應(yīng)用場(chǎng)景。車內(nèi)智能駕艙場(chǎng)景包括如動(dòng)作識(shí)別、語(yǔ)音控制、疲勞檢測(cè)、情緒檢測(cè)，手勢(shì)交互等。

車外應(yīng)用場(chǎng)景則主要為環(huán)境感知，通過(guò)高質(zhì)量AI數(shù)據(jù)去高效率高精度的感知到周遭物體、交通情況來(lái)輔助駕駛，快速做出反應(yīng)和決策。

而上述這些只是智能駕駛中涉及到攝像頭的數(shù)據(jù)，多為圖片類數(shù)據(jù)的標(biāo)注。由于對(duì)安全的嚴(yán)苛要求，當(dāng)前的智能駕駛所需數(shù)據(jù)需求，正向著多模態(tài)的方向發(fā)展。所謂多模態(tài)，即是對(duì)多維時(shí)間、空間、環(huán)境數(shù)據(jù)的感知與融合。

在汽車的感知部分不僅只有攝像頭，還有激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等多種方式共同組成，而這些感知方式都需要對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)注。結(jié)合智能駕駛AI數(shù)據(jù)服務(wù)解決方案的出現(xiàn)，高質(zhì)量的AI數(shù)據(jù)再也不是難事。

以激光雷達(dá)的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理能力為例。在標(biāo)注工具方面，云測(cè)數(shù)據(jù)自研了一套可以支持圖片、語(yǔ)音、文本等多品類的標(biāo)注平臺(tái)，可滿足業(yè)內(nèi)圖片通用拉框、車道線、DMS、3D點(diǎn)云、2D/3D融合、全景語(yǔ)義分割等標(biāo)注類型，支持自動(dòng)駕駛、智能駕艙、自動(dòng)泊車等場(chǎng)景數(shù)據(jù)標(biāo)注。

值得一提的是云測(cè)數(shù)據(jù)的三維標(biāo)注工具，尤其是3D點(diǎn)云的標(biāo)注工具，通過(guò)渲染引擎等方面的優(yōu)化，可保證整個(gè)過(guò)程的流暢和快捷。對(duì)雷達(dá)成像的圖像中的機(jī)動(dòng)車、障礙物、行人等多目標(biāo)進(jìn)行3D標(biāo)注，也是業(yè)內(nèi)率先實(shí)現(xiàn)2D、3D融合標(biāo)注的平臺(tái)之一。在數(shù)據(jù)質(zhì)量的導(dǎo)向下實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的品控和更快的數(shù)據(jù)交付，當(dāng)屬業(yè)內(nèi)領(lǐng)先。為自動(dòng)駕駛企業(yè)高效快速的提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

總結(jié)

在數(shù)據(jù)隱私安全方面，云測(cè)數(shù)據(jù)也沒(méi)有含糊，設(shè)置了一系列嚴(yán)格措施。核心原則就是數(shù)據(jù)絕不復(fù)用，當(dāng)數(shù)據(jù)合格交付后絕不留底，并且所有和云測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的用戶都會(huì)簽訂數(shù)據(jù)授權(quán)協(xié)議，從來(lái)源上確保企業(yè)用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)合法合規(guī)。

未來(lái)，國(guó)內(nèi)將有更多數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，伴隨日益競(jìng)爭(zhēng)激烈的AI產(chǎn)品環(huán)境，行業(yè)對(duì)AI數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求將逐漸升高，期待云測(cè)數(shù)據(jù)在智慧城市、智能家居、智慧金融、新零售等領(lǐng)域帶來(lái)更多的AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練解決方案，助力更多智能化應(yīng)用場(chǎng)景落地，加速科技未來(lái)的到來(lái)。

崔歡歡