智能駕駛作為一個(gè)跨技術(shù)、跨產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的新興領(lǐng)域，融合了人工智能、視覺(jué)計算、雷達和全球定位及車(chē)路協(xié)同等技術(shù)，使汽車(chē)具備環(huán)境感知、路徑規劃和自主控制的能力，從而可讓計算機自動(dòng)操作的機動(dòng)車(chē)輛。有別于傳統的人工駕駛車(chē)輛，智能駕駛車(chē)輛最大特點(diǎn)是以AI技術(shù)為主導，其駕駛過(guò)程是機器不斷收集駕駛信息并進(jìn)行信息分析和自我學(xué)習從而達到自動(dòng)駕駛的系統工程。

　　這不得不提到汽車(chē)是如何具備“智力”，進(jìn)行智能駕駛的。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，智能駕駛即通過(guò)感知、規劃、決策等過(guò)程，完成汽車(chē)的控制，這一過(guò)程，可以歸納為“人工智能”。然而，這更像是一個(gè)結果，想要讓汽車(chē)本身的算法做到處理更多、更復雜的場(chǎng)景，背后就需要有海量的真實(shí)道路場(chǎng)景數據做支撐。可以說(shuō)，數據是培養智能駕駛AI能力的重要因素。

　　作為智能駕駛汽車(chē)的“見(jiàn)聞色”，AI數據的“數量”與“質(zhì)量”非常重要:一方面，現實(shí)交通場(chǎng)景復雜、安全威脅多，非常重視數據分析的效率和敏捷。尤其是國內路況的復雜性和國內智能駕駛起步稍晚的現狀，更需要高質(zhì)、更精準的數據來(lái)進(jìn)行算法訓練。

　　從安全性上來(lái)看，標注數據質(zhì)量的高低將直接影響智能駕駛的安全性。例如，人像、建筑物、植物、道路、交通標志、車(chē)輛等數據標注的準確性直接決定智能駕駛AI對于路況的判斷，數據標注偏差或者完成度不高會(huì )直接影響行駛安全。

　　在解讀AI訓練數據服務(wù)頭部服務(wù)商云測數據的智能駕駛數據服務(wù)時(shí)我們發(fā)現，云測數據的高質(zhì)量AI訓練數據正應用于智能駛感知系統的優(yōu)化進(jìn)步，為車(chē)輛決策系統提供更可靠的數據依據，為智能駕駛企業(yè)提供更多商業(yè)價(jià)值。

　　為了滿(mǎn)足智能駕駛智能座艙和車(chē)外場(chǎng)景的數據需求，云測數據搭建了行業(yè)首創(chuàng )的數據場(chǎng)景實(shí)驗室，為各種智能駕駛細分場(chǎng)景模擬無(wú)噪的專(zhuān)屬數據，通過(guò)場(chǎng)景化數據采集直擊特定場(chǎng)景化下的數據缺失、質(zhì)量良莠不齊等行業(yè)問(wèn)題。

　　一方面，在場(chǎng)景下的數據采集更加精準、數據質(zhì)量更高，另一方面，基于落地場(chǎng)景的數據也與智能駕駛需求端的匹配度更高，從而最大化將數據轉化為生產(chǎn)力。

　　據了解，云測數據采集服務(wù)覆蓋智能駕駛主流應用場(chǎng)景，擁有DMS與ADAS場(chǎng)景搭建采集經(jīng)驗，比如支持駕駛員信息備采、多模及車(chē)載語(yǔ)音采集、道路特定、物體采集、路況信息采集、車(chē)輛采集等眾多類(lèi)型。

　　在擁有貼合場(chǎng)景落地的大量數據后，高精準度、高質(zhì)量的數據標注就顯得更為重要。數據標注的意義是教會(huì )機器理解并認識世界，從而幫助智能駕駛更好的感知道路環(huán)境。云測數據支持市面上語(yǔ)音、文本、圖像等所有的標注類(lèi)型，包括分類(lèi)、畫(huà)框、注釋、標記等等，經(jīng)過(guò)多重審核流程，確保準確率來(lái)保持標注質(zhì)量的領(lǐng)先性。

　　諸如:圖片通用拉框、車(chē)道線(xiàn)標注、多邊形標注、駕駛員面部標注、情感判斷、意圖識別、3D點(diǎn)云標注、2D/3D融合標注、全景語(yǔ)義分割等標注類(lèi)型，支持自動(dòng)駕駛、智能駕艙、自動(dòng)泊車(chē)等場(chǎng)景數據標注。

　　值得一提的是云測數據的三維標注工具，尤其是3D點(diǎn)云的標注工具，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。對雷達成像的圖像中的機動(dòng)車(chē)、障礙物、行人等多目標進(jìn)行3D標注，也是業(yè)內率先實(shí)現2D、3D融合標注的平臺之一。在數據質(zhì)量的導向下實(shí)現更優(yōu)的品控和更快的數據交付，當屬業(yè)內領(lǐng)先。

　　云測數據總經(jīng)理認為，作為人工智能領(lǐng)域內最值得期待的場(chǎng)景，智能駕駛產(chǎn)業(yè)落地的大門(mén)已然開(kāi)啟。場(chǎng)景化、定制化的高質(zhì)量的數據已成為智能駕駛領(lǐng)域最需要的基礎動(dòng)力之一，而數據產(chǎn)業(yè)也將在不斷深入的產(chǎn)業(yè)落地中，為科技的進(jìn)步和發(fā)展貢獻著(zhù)力量。

　　與此同時(shí)，云測數據也正在用實(shí)際行動(dòng)踐行著(zhù)“高質(zhì)量AI數據”的標準。

　　據了解，在去年國家級重大國際經(jīng)貿活動(dòng)服貿會(huì )上，云測數據作為據標注行業(yè)的龍頭企業(yè)受邀參加成果展示，代表行業(yè)首次發(fā)布了一項重要成果，云測數據項目最高交付精準度達到了99.99%，成為目前數據標注領(lǐng)域可達到的最高服務(wù)標準，創(chuàng )造了行業(yè)的新標桿。

　　而在今年深圳國際人工智能展上，云測數據創(chuàng )造性的提出“數據在環(huán)和模型迭代在環(huán)新方式”，通過(guò)將數據在環(huán)開(kāi)發(fā)打通，并把數據采集、處理、標注、訓練、模型輸出等進(jìn)行持續迭代集成，正式對外發(fā)布了“云測數據標注平臺4.0”。通過(guò)工具賦能，為眾多AI企業(yè)提供處理大規模感知數據的能力。不僅可以幫助企業(yè)縮短數據采集周期，還可幫助提升數據標注效率，而在數據識別的準確率方面，也達到了傳統數據標注方式無(wú)法企及的高度。極大地促進(jìn)了人工智能落地的迭代周期，從而為企業(yè)節省了大量研發(fā)時(shí)間和成本。

　　在碩果累累的背后，離不開(kāi)云測數據多年的努力和不斷的技術(shù)投入。為了給人工智能產(chǎn)業(yè)落地提供高質(zhì)量AI訓練數據服務(wù)，云測數據從數據采集、清洗、標注、系統私有化部署到標注駐場(chǎng)服務(wù)，形成了全流程、一站式AI數據服務(wù)解決方案。其解決方案已經(jīng)覆蓋智能駕駛、智能家居、智能安防、智能金融、新零售等行業(yè)。

　　在云測數據高質(zhì)量訓練數據服務(wù)的加持下，我們有理由相信，智能車(chē)輛的智能化及安全性將會(huì )進(jìn)一步提升，AI技術(shù)在智能駕駛領(lǐng)域落地將持續加速、平穩向前。