在智能駕駛產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展、市場競爭愈發(fā)激烈的倒逼下,符合落地需求的高標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)服務(wù)已成為行業(yè)頭部企業(yè)的剛需。針對智能駕駛領(lǐng)域,專精于高質(zhì)量、高精度、場景化數(shù)據(jù)服務(wù)的云測數(shù)據(jù)一路高歌猛進,成為國內(nèi)AI數(shù)據(jù)標(biāo)注領(lǐng)域的頭部企業(yè)。
中國汽車產(chǎn)業(yè)的未來發(fā)展需要一個更清晰的坐標(biāo)。無論是越來越多政策的支持,還是各個企業(yè)的積極創(chuàng)新,都預(yù)示著智能駕駛將迎來新一輪機遇。
時值百度Apollo開放平臺發(fā)布3周年之際,Apollo Robotaxi服務(wù)上線百度地圖及百度APP智能小程序,成為國內(nèi)首個通過國民級應(yīng)用向公眾開放的自動駕駛出租車服務(wù)。
和之前面向種子用戶的試運營期不同,這次開放面對的是長沙市相應(yīng)區(qū)域內(nèi)社會大眾,同時,該項目并非測試區(qū)內(nèi)的封閉道路測試,而是摻雜社會車輛的開放道路測試。這也說明,自動駕駛真正到了可以上路應(yīng)用的時刻。
智能駕駛作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的重要組成部分,是由互聯(lián)網(wǎng)時代到人工智能時代過程中出現(xiàn)的精彩篇章,也是世界新一輪經(jīng)濟與科技發(fā)展的戰(zhàn)略制高點之一。發(fā)展智能駕駛,對于促進國家科技、經(jīng)濟、社會、生活、安全及綜合國力有著重大的意義。
前文有說到,在智能駕駛技術(shù)中心,安全行駛是首要前提。這其中,感知是最重要的內(nèi)容之一,沒有對車輛周圍三維環(huán)境的定量感知,就猶如人沒有了眼睛,智能駕駛的決策系統(tǒng)就無法正常工作。與其他應(yīng)用場景相比,智能駕駛的落地場景相對復(fù)雜,尤其面對復(fù)雜多變的路況環(huán)境,背后尤其需要有海量的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)采集標(biāo)注服做支撐。
尤其是智能駕駛領(lǐng)域頭部企業(yè),為了保持自身的競爭優(yōu)勢和加快應(yīng)用安全落地進程,也必須追求更高質(zhì)量的相關(guān)數(shù)據(jù)。因此,在智能駕駛產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展、市場競爭愈發(fā)激烈的倒逼下,符合落地需求的高標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)服務(wù)已成為行業(yè)頭部企業(yè)的剛需。
然而,在洶涌的市場需求面前,供給側(cè)卻出現(xiàn)了短缺,市面上能夠提供這種高標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)的公司屈指可數(shù)。究其原因在于,數(shù)據(jù)采標(biāo)行業(yè)從業(yè)者眾多,但天花板很高,能做到頂尖并不容易。針對智能駕駛領(lǐng)域,專精于高質(zhì)量、高精度、場景化數(shù)據(jù)服務(wù)的云測數(shù)據(jù)一路高歌猛進,成為國內(nèi)AI數(shù)據(jù)標(biāo)注領(lǐng)域的頭部企業(yè)。
云測數(shù)據(jù)致力于提供高質(zhì)量AI數(shù)據(jù)服務(wù)。
為了滿足智能駕駛領(lǐng)域不同場景的數(shù)據(jù)需求,云測數(shù)據(jù)搭建了自己的場景實驗室,為各種智能駕駛細分場景模擬無噪的專屬數(shù)據(jù),通過場景化數(shù)據(jù)采集直擊特定場景化下的數(shù)據(jù)缺失、質(zhì)量良莠不齊等行業(yè)問題。
一方面,在場景下的數(shù)據(jù)采集更加精準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量更高,另一方面,基于落地場景的數(shù)據(jù)也與智能駕駛需求端的匹配度更高,從而最大化將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。
目前,云測數(shù)據(jù)采集服務(wù)覆蓋智能駕駛主流應(yīng)用場景,擁有DMS與ADAS場景搭建采集經(jīng)驗,比如支持駕駛員信息備采、多模及車載語音采集、道路特定、物體采集、路況信息采集、車輛采集等眾多類型。
在擁有貼合場景落地的大量數(shù)據(jù)后,高精準(zhǔn)度、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標(biāo)注就顯得更為重要。數(shù)據(jù)標(biāo)注的意義是教會機器理解并認(rèn)識世界,從而幫助智能駕駛更好的感知道路環(huán)境。云測數(shù)據(jù)支持市面上語音、文本、圖像等所有的標(biāo)注類型,包括分類、畫框、注釋、標(biāo)記等等,經(jīng)過多重審核流程,確保準(zhǔn)確率來保持標(biāo)注質(zhì)量的領(lǐng)先性。
諸如:圖片通用拉框、車道線標(biāo)注、多邊形標(biāo)注、駕駛員面部標(biāo)注、情感判斷、意圖識別、3D點云標(biāo)注、2D/3D融合標(biāo)注、全景語義分割等標(biāo)注類型。
為保證高質(zhì)量的數(shù)據(jù)采集標(biāo)注的交付結(jié)果,云測數(shù)據(jù)有一整套的標(biāo)準(zhǔn)化流程和方法論。
在項目前期,項目經(jīng)理會與客戶反復(fù)溝通,幫助客戶梳理更貼合實際情況的需求,達成一致后再逐漸引入標(biāo)注和質(zhì)檢人員,通過每天面對面的溝通和培訓(xùn),以確保每個人能夠理解并掌握標(biāo)注有關(guān)的專業(yè)知識,試標(biāo)驗收合格后,再進行大批量的規(guī)模性標(biāo)注。
其次,在人員作業(yè)素質(zhì)上,云測數(shù)據(jù)也顛覆了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)的“混亂”現(xiàn)象,對數(shù)據(jù)服務(wù)團隊的專業(yè)化能力有著嚴(yán)格要求。
再次,在技術(shù)層面,云測數(shù)據(jù)對軟硬件設(shè)施的持續(xù)投入,直接拉高了行業(yè)的進入門檻。
最后,在企業(yè)客戶最為看重的數(shù)據(jù)安全和隱私方面,云測數(shù)據(jù)也有自己的原則和技術(shù)保障。
目前,云測數(shù)據(jù)在華東、華北、華南設(shè)有數(shù)據(jù)標(biāo)注基地,成為智能駕駛中更高質(zhì)量數(shù)據(jù)交付的有力支撐。作為人工智能領(lǐng)域內(nèi)最值得期待的場景,智能駕駛產(chǎn)業(yè)落地的大門已然開啟。場景化的高質(zhì)量AI數(shù)據(jù)已成為智能駕駛領(lǐng)域最需要的基礎(chǔ)動力之一,而數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)也將在不斷深入的產(chǎn)業(yè)落地中,為科技的進步和發(fā)展貢獻著力量。
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