为自动驾驶落地提速，高质量AI数据燃料必不可少

继 汽车 产业电动化之后，智能化成为又一个历史性机遇。技术的应用让汽车的功能属性和应用场景不断丰富，具备通用计算平台和娱乐休闲服务特征的汽车成为第三移动空间。自动驾驶技术能够将驾驶员从繁琐的驾驶操作中解放出来，满足上述趋势变化需求，成为汽车智能化的核心环节。

自动驾驶技术成为汽车产业发展新变量，主机厂、出行平台以及 科技 公司纷纷抢滩自动驾驶赛道。从实际 商业 化进程来看，自动驾驶落地方案不断完善，万亿级市场空间正在打开，“单车智能+车路协同”成为发展新风向。

在自动驾驶的过程中，汽车本身需要具备感知、策划、决策、控制等一些列能力，而数据则是培养自动驾驶AI能力的重要因素，数据标注存在的意义是让机器理解并认识世界。与其他人工智能应用场景相比，智能驾驶的落地场景相对复杂，想要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，背后就需要有海量的真实道路场景数据做支撑。

AI数据是整个人工智能行业的燃料，它在自动驾驶领域的重要性毋庸置疑。尤其是自动驾驶领域头部企业，为了保持自身的竞争优势和加快应用安全落地进程，也必须追求更高质量的相关数据。因此，在自动驾驶产业蓬勃发展、市场竞争愈发激烈的倒逼下，符合落地需求的高标准数据服务已成为行业头部企业的刚需。

为解决自动驾驶技术场景化落地的AI数据问题，国内AI数据服务头部企业云测数据，通过提供一站式场景化的AI数据解决方案，来满足自动驾驶领域高标准的数据需求。

云测数据自动驾驶数据解决方案覆盖了自动驾驶算法从算法预研期到项目落地全流程的训练数据需求，通过自动驾驶场景数据库、定制化数据采集标注、数据标注&数据管理平台等服务，在为智能驾驶相关企业提供大规模感知数据的能力同时，可大幅提升数据标注效率，降低AI模型训练成本，极大地加速智能驾驶相关应用的落地迭代周期，节省大量研发时间和成本。

基于智能驾舱和车外环境感知落地发展需求，云测数据按主流传感器型号建立了智能驾驶场景数据库，包含多场景，多天气状况，多环境状况，涵盖了活体验证、手势识别、视线追踪、动作识别、动态目标检测、标志牌等多场景。

对于自动驾驶行业其他从业者而言，选用这些高质量数据集，可以在一定程度上免去重复的资源投入。算法训练人员可以利用这些数据集来帮助开发自动驾驶汽车的感知算法，有助于推动其研发进程。

同时，云测数据专注于高质量、精细化的数据采集和标注服务，通过还原多种智能驾驶细分场景，以帮助厂商解决特定场景下的数据缺失、质量良莠不齐等问题；并在科学规范的数据作业流程体系和全方位数据安全与隐私保障能力基础上，支持市面上语音、文本、图像等所有的标注类型，包括图片通用拉框、车道线标注、多边形标注、驾驶员面部标注、情感判断、意图识别、3D点云标注、2D/3D融合标注、全景语义分割等标注类型。

此外，在自动驾驶AI数据训练过程中，数据管理也面临巨大挑战，云测数据标注平台工具支持多维度灵活数据检索、可实现资产权限管理、标签化检索、标签结果可视化、标注数据版本管理等功能，助推自动驾驶AI数据产能升级。

36氪研究院近日发布的《2021-2022年中国自动驾驶行业研究报告》指出，数据作为自动驾驶的燃料，将进一步加速智能汽车产业落地，赋能城市级智慧交通发展。相信在以云测数据为代表的AI数据服务厂商的推动下，更好AI数据将会为自动驾驶未来发展奠定基础，和其他关键技术一起，一步步驱动真正自动驾驶的全面商业化时代的到来。