得益于深度學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的突破，自動(dòng)駕駛技術(shù)取得了越來(lái)越快的進(jìn)步，Robotaxi、干線物流、無(wú)人配送車、無(wú)人環(huán)衛(wèi)、無(wú)人巴士、無(wú)人泊車等智駕場(chǎng)景落地逐漸深入，發(fā)展一片向好。但目前自動(dòng)駕駛汽車想要實(shí)現(xiàn)實(shí)際道路行駛，還有眾多需要解決的技術(shù)問(wèn)題。
自動(dòng)駕駛需要解決“感知”和“決策”兩個(gè)方面的問(wèn)題。感知是使用多種融合的傳感器，通常包括攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、GPS/IMU等設(shè)備來(lái)感知路面、車輛和行人;決策則是使用感知到的信息來(lái)判斷應(yīng)該如何行動(dòng)。所以有效的感知將是作出可靠決策的前提。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),自動(dòng)駕駛系統(tǒng)根據(jù)從感知融合模塊得到的環(huán)境信息,如其他車輛、紅綠燈、行人等數(shù)據(jù)反饋,才可做出具體行為決策，如剎車、變道、超車等等。
而當(dāng)前解決感知問(wèn)題的主要方式就是“數(shù)據(jù)訓(xùn)練”，通過(guò)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法將大量各種情況的訓(xùn)練數(shù)據(jù)提供給算法，讓生成的模型具備普適的感知能力。基于自動(dòng)駕駛落地需求對(duì)海量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行框選、提取、分類等一系列處理，將混雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為機(jī)器學(xué)習(xí)可識(shí)別的智能駕駛專業(yè)數(shù)據(jù)，幫助駕駛技術(shù)更好的感知實(shí)際道路、車輛位置和障礙物信息、疲勞檢測(cè)等，實(shí)時(shí)感知在途風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)智能行車、自動(dòng)泊車等預(yù)定目標(biāo)。
智能駕駛時(shí)代的關(guān)鍵——背后的高質(zhì)量數(shù)據(jù)
對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車來(lái)說(shuō)，想要在瞬息萬(wàn)變的復(fù)雜真實(shí)駕駛場(chǎng)景中發(fā)揮感知作用，背后就需要有海量道路場(chǎng)景的數(shù)據(jù)通過(guò)專業(yè)人員進(jìn)行標(biāo)注，從而轉(zhuǎn)化為算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)支撐。這使得數(shù)據(jù)標(biāo)注工作成為一項(xiàng)十分重要且有價(jià)值的工作。
前幾日，以高質(zhì)量、場(chǎng)景化服務(wù)著稱的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)商云測(cè)數(shù)據(jù)在2021世界人工智能大會(huì)上重磅發(fā)布了新一代自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)解決方案，面向自動(dòng)駕駛項(xiàng)目研發(fā)初期到落地過(guò)程，提供場(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)等一站式數(shù)據(jù)服務(wù)，助力自動(dòng)駕駛技術(shù)感知層面的快速落地。
據(jù)了解，云測(cè)數(shù)據(jù)的新一代智能駕駛數(shù)據(jù)解決方案在為智能駕駛相關(guān)企業(yè)提供大規(guī)模感知數(shù)據(jù)能力的同時(shí)，可減少數(shù)據(jù)采集周期、提升數(shù)據(jù)標(biāo)注效率，并大幅降低AI模型訓(xùn)練成本，極大地加速智能駕駛相關(guān)應(yīng)用的落地迭代周期，節(jié)省大量研發(fā)時(shí)間和成本。
這一解決方案對(duì)駕駛領(lǐng)域，特別是在加速自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景化、安全落地、用戶體檢提升、安全行駛等落地等方面具有積極意義。
那么，新一代自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)解決方案具備哪些特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)呢?
首先，這一方案具有豐富的自動(dòng)駕駛場(chǎng)景基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)?；谥悄荞{艙和車外環(huán)境感知落地發(fā)展需求，云測(cè)數(shù)據(jù)按主流傳感器型號(hào)建立了智能駕駛場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)，包含多場(chǎng)景、多天氣狀況、多環(huán)境狀況，涵蓋了覆蓋活體驗(yàn)證、手勢(shì)識(shí)別、視線追蹤、動(dòng)作識(shí)別等多場(chǎng)景。
其次，具有更高質(zhì)量的駕駛場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集標(biāo)注服務(wù)。云測(cè)數(shù)據(jù)自主研發(fā)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)，平臺(tái)功能強(qiáng)大，覆蓋所有自動(dòng)駕駛所需要的2D/3D等不同類型的標(biāo)注工具，可滿足各種數(shù)據(jù)標(biāo)注需求且配置靈活，累計(jì)在智能駕駛領(lǐng)域標(biāo)注2D/3D數(shù)據(jù)已達(dá)數(shù)億幀，最高數(shù)據(jù)標(biāo)注準(zhǔn)確率可達(dá)99.99%，這一紀(jì)錄也使云測(cè)數(shù)據(jù)成為國(guó)內(nèi)最高標(biāo)注精度記錄保持者。
云測(cè)數(shù)據(jù)還堅(jiān)持自建數(shù)據(jù)標(biāo)注基地，標(biāo)注員、質(zhì)檢員、項(xiàng)目經(jīng)理統(tǒng)一管理、規(guī)范生產(chǎn)，且制定了一套包含任務(wù)分配、需求分析、需求確認(rèn)、數(shù)據(jù)清洗、試標(biāo)確認(rèn)、進(jìn)度控制、質(zhì)量保障等完整的作業(yè)流程體系在保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率的同時(shí)有效保證標(biāo)注作業(yè)的信息流轉(zhuǎn)，提升標(biāo)注效率。全方位數(shù)據(jù)安全與隱私保障能力，多重措施滿足企業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)安全的訴求，幫助企業(yè)構(gòu)建核心數(shù)據(jù)壁壘。
第三，云測(cè)數(shù)據(jù)建有先進(jìn)的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)&數(shù)據(jù)管理平臺(tái)。云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)擁有業(yè)內(nèi)全面且強(qiáng)大的標(biāo)注工具，支持功能定制，支持與各類系統(tǒng)對(duì)接，可靈活配置。支持私有化部署在企業(yè)本地，智駕企業(yè)可在內(nèi)網(wǎng)組織員工進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注工作。
在自動(dòng)駕駛AI數(shù)據(jù)標(biāo)注過(guò)程中，面臨“種類繁多、時(shí)間效率、數(shù)據(jù)質(zhì)量”等眾多難題。云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)可完美解決AI落地場(chǎng)景多樣性、豐富性的數(shù)據(jù)需求。 并通過(guò)標(biāo)注平臺(tái)將全流程優(yōu)化，可助力AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練過(guò)程綜合效率提升200%，標(biāo)注流程質(zhì)量把控，數(shù)據(jù)標(biāo)注最高精度99.99% 。
在自動(dòng)駕駛AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練過(guò)程中，數(shù)據(jù)管理也面臨巨大挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)資產(chǎn)、管理方式、版本管理等等。云測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)支持多維度靈活數(shù)據(jù)檢索，可視化數(shù)據(jù)管理，助推AI數(shù)據(jù)產(chǎn)能升級(jí)?？蓪?shí)現(xiàn)資產(chǎn)權(quán)限管理、標(biāo)簽化檢索、標(biāo)簽結(jié)果可視化、標(biāo)注數(shù)據(jù)版本管理等功能。
目前，云測(cè)數(shù)據(jù)已與業(yè)內(nèi)包括自主、合資車企，大型Tier1、Tier2，無(wú)人出租車等自動(dòng)駕駛相關(guān)等眾多企業(yè)，建立了持久良好的合作關(guān)系。
高精度的訓(xùn)練數(shù)據(jù)更受關(guān)注
從1886年的卡爾·弗里德里希·本茨發(fā)明出汽車開始，拓寬了人們的出行半徑，加速了人流與物流的流動(dòng)速度。到1939年，第一款配備自動(dòng)變速器的汽車問(wèn)世，解放了駕駛員的右手(左舵駕駛,右舵駕駛則解放左手);再到世紀(jì)交替時(shí)，ACC自適應(yīng)巡航解放了駕駛員的雙腳。而現(xiàn)在的智能駕駛技術(shù)問(wèn)世，科幻電影中的自動(dòng)駕駛離我們的距離正在快速接近。
在AI時(shí)代,真正的智能駕駛汽車應(yīng)該是什么樣的?中國(guó)工程院院士、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)李德毅給出了答案:“必須像人一樣具備學(xué)習(xí)能力,能處理各種工況。”要得到這樣的結(jié)果,需要讓汽車自身的算法能做到處理更多、更復(fù)雜的場(chǎng)景,而這就需要有海量、準(zhǔn)確、高質(zhì)的場(chǎng)景數(shù)據(jù)，進(jìn)而對(duì)其進(jìn)行標(biāo)注。
作為AI技術(shù)的底層支撐,高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)越來(lái)越受到業(yè)界的重視,成為智能駕駛真正落地的“幕后英雄”?？梢哉f(shuō)，自動(dòng)駕駛真正商業(yè)化落地的關(guān)鍵之一，就是要通過(guò)人工智能算法處理更多更復(fù)雜的場(chǎng)景。
從宏觀角度來(lái)看，現(xiàn)有算法、算力無(wú)法準(zhǔn)確處理復(fù)雜交通環(huán)境下無(wú)限可能的長(zhǎng)尾場(chǎng)景，這時(shí)候高質(zhì)量AI數(shù)據(jù)的覆蓋就顯得更加重要，具象到自動(dòng)駕駛落地需求來(lái)看,高質(zhì)量的場(chǎng)景數(shù)據(jù)也已成為各方業(yè)務(wù)領(lǐng)先競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。
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