隨著汽車四化的深入進(jìn)行,自動(dòng)駕駛能力已經(jīng)成為了企業(yè)不可或缺的能力。在自動(dòng)駕駛技術(shù)實(shí)現(xiàn)的過程中,汽車需要通過感知、策劃、決策、控制等一系列的過程,實(shí)現(xiàn)“人工智能”。
簡單來說,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,如變道、超車、停車等等。
在具體商業(yè)化落地中,難就難在“感知-決策”這一過程,在道路環(huán)境復(fù)雜的城市道路上,不可控的車輛、行人、寵物等各方因素,給“感知-決策”的過程帶來了極大的難度。
自動(dòng)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)駕駛汽車來說,想要在瞬息萬變的復(fù)雜真實(shí)駕駛場景中發(fā)揮感知作用,背后就需要有海量真實(shí)道路場景的數(shù)據(jù)通過專業(yè)人員進(jìn)行標(biāo)注和驗(yàn)證,從而轉(zhuǎn)化為算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)支撐。
AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)是整個(gè)人工智能行業(yè)的燃料,它在智能駕駛領(lǐng)域的重要性毋庸置疑。作為AI技術(shù)的底層支撐,高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)越來越受到業(yè)界的重視,成為智能駕駛真正落地的“幕后英雄”。
近期,云測數(shù)據(jù)在2021世界人工智能大會(huì)現(xiàn)場推出新一代自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)解決方案。該方案能滿足智能駕駛領(lǐng)域不同落地場景下的高質(zhì)量AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求。通過場景數(shù)據(jù)庫、定制化數(shù)據(jù)采集標(biāo)注、數(shù)據(jù)標(biāo)注以及數(shù)據(jù)管理平臺(tái)等服務(wù),可一站式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,助力智能駕駛技術(shù)的快速落地。
云測數(shù)據(jù)總經(jīng)理賈宇航在接受媒體采訪中表示,“云測數(shù)據(jù)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”。
作為AI數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域的頭部企業(yè),云測數(shù)據(jù)一直致力于為人工智能技術(shù)落地提供高質(zhì)量的場景化AI數(shù)據(jù)。聚焦到自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,云測數(shù)據(jù)則通過對(duì)視頻、圖像、音頻、文本、LiDAR和傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理,為AI模型提供海量、高質(zhì)量和多元化的場景化訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
事實(shí)上,現(xiàn)實(shí)交通場景復(fù)雜、安全威脅多,特別是國內(nèi)路況的復(fù)雜性和國內(nèi)智能駕駛起步相對(duì)較晚,更需要高質(zhì)、更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)來進(jìn)行算法訓(xùn)練。從宏觀角度來看,現(xiàn)有算法、算力無法準(zhǔn)確處理復(fù)雜環(huán)境下無限可能的長尾場景,這時(shí)候AI數(shù)據(jù)的覆蓋就顯得更加重要。
而云測數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)優(yōu)勢(shì)首先就體現(xiàn)在相關(guān)場景數(shù)據(jù)庫上。云測數(shù)據(jù)擁有豐富的自動(dòng)駕駛場景基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。賈宇航介紹,基于智能駕艙和車外環(huán)境感知落地發(fā)展需求,云測數(shù)據(jù)按主流傳感器型號(hào)建立了智能駕駛場景數(shù)據(jù)庫。艙內(nèi)基于智能駕艙行業(yè)發(fā)展,云測數(shù)據(jù)進(jìn)行駕倉場景搭建、場景還原,場景庫覆蓋身份認(rèn)證、活體驗(yàn)證、手勢(shì)識(shí)別、視線追蹤,動(dòng)作識(shí)別等場景;駕艙外基于自動(dòng)駕駛行業(yè)發(fā)展,云測數(shù)據(jù)進(jìn)行車外環(huán)境相關(guān)場景數(shù)據(jù)庫搭建,包含多場景、多天氣、多環(huán)境狀況,覆蓋動(dòng)態(tài)目標(biāo)檢測、標(biāo)志牌、交通燈等場景。
其次,在質(zhì)量上,云測數(shù)據(jù)擁有更高質(zhì)量的駕駛場景數(shù)據(jù)采集標(biāo)注服務(wù)。據(jù)介紹,云測數(shù)據(jù)自主研發(fā)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái),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,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%。《互聯(lián)網(wǎng)周刊》&eNet研究院、德本咨詢聯(lián)合發(fā)布《2021數(shù)據(jù)標(biāo)注公司排行》,其中,云測數(shù)據(jù)憑借最高99.99%精準(zhǔn)度數(shù)據(jù)標(biāo)注能力和場景化訓(xùn)練數(shù)據(jù)方案等實(shí)力,蟬聯(lián)“數(shù)據(jù)標(biāo)注公司排行”TOP1。
在此基礎(chǔ)上,云測數(shù)據(jù)自建了數(shù)據(jù)標(biāo)注基地,配置有標(biāo)注員、質(zhì)檢員、項(xiàng)目經(jīng)理進(jìn)行統(tǒng)一管理、規(guī)范生產(chǎn)。如何在保證數(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)注效率呢?云測數(shù)據(jù)也制定了一套作業(yè)流程,將流程流水線化、模塊化,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。
在自動(dòng)駕駛AI數(shù)據(jù)標(biāo)注過程中,面臨“種類繁多、時(shí)間效率、數(shù)據(jù)質(zhì)量”等眾多難題。云測數(shù)據(jù)自主研發(fā)的標(biāo)注平臺(tái)4.0版還能夠有效解決AI落地場景多樣性、豐富性的數(shù)據(jù)需求,幫助獲取AI場景純凈數(shù)據(jù),解決數(shù)據(jù)采集中95%的問題,并通過標(biāo)注平臺(tái)將全流程優(yōu)化,可助力AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程綜合效率提升200% 。
據(jù)了解,云測數(shù)據(jù)基于行業(yè)場景基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集、定制化訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)處理平臺(tái)工具等服務(wù),助力自動(dòng)駕駛商業(yè)化落地。目前云測數(shù)據(jù)已與行內(nèi)包括自主、合資車企,大型Tier1、Tier2以及無人出租車、自動(dòng)駕駛等眾多企業(yè)建立了良好持久的合作。
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