NHTSA新规出炉, 全自动驾驶车无需人工控制! 优质AI数据将更加重要

自动驾驶打开了一扇新的大门。

据路透社报道,美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)于近日发布了《无人驾驶 汽车 乘客保护规定》,明确了全自动驾驶汽车不再需要配备传统的方向盘、制动或油门踏板等手动控制装置来满足碰撞中的乘员安全保护标准。

新规修改了车辆“将永远有一个驾驶员座位、一个方向盘和伴随的转向柱,或者只有一个前排外侧的乘客座位”的规定。NHTSA表示:“对于完全由ADS控制的车辆,从逻辑上讲,手动驾驶控制是没有必要的”。

这就意味着,车企可以合法合规地生产没有方向盘和控制踏板的无人驾驶车辆并投入商用,而不必受到老旧法规的阻碍。

自动驾驶作为一个跨技术、跨产业领域的新兴领域,融合了人工智能、视觉计算、雷达和全球定位及车路协同等技术,使汽车具备环境感知、路径规划和自主控制的能力,从而可让计算机自动操作的机动车辆。有别于传统的人工驾驶车辆,自动驾驶车辆最大特点是以AI技术为主导,其驾驶过程是机器不断收集驾驶信息并进行信息分析和自我学习从而达到自动驾驶的系统工程。

目前,自动驾驶已经逐渐从技术研究阶段演进至产品落地阶段,处于关键的发展阶段,在这过程中,应用场景的重要性不断凸显。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道路场景AI数据做支撑。作为智能驾驶汽车的“见闻色”,AI数据的“数量”与“质量”非常重要。一方面,现实交通场景复杂、安全威胁多,非常重视数据分析的效率和敏捷;另一方面,标注数据质量的高低将直接影响智能驾驶的安全性。例如,人像、建筑物、植物、道路、交通标志、车辆等数据标注的准确性直接决定智能驾驶AI对于路况的判断,数据标注偏差或者完成度不高会直接影响行驶安全。

在这样的大背景下,专注高质量AI训练数据服务厂商云测数据推出的自动驾驶AI数据解决方案,通过场景数据库、定制化数据采集标注、数据标注&数据管理平台等服务,一站式解决智能驾驶从研发初期到落地的高质量AI训练数据需求。可在为自动驾驶相关企业提供大规模感知数据的能力同时,减少数据采集周期、提升数据标注效率,并大幅降低AI模型训练成本,极大地加速自动驾驶相关应用的落地迭代周期,节省大量研发时间和成本。

据了解,云测数据采集服务覆盖智能驾驶主流应用场景,拥有DMS与ADAS场景搭建采集经验,并支持语音、文本、图像、点云等全类型数据标注,包括2D标注、3D点云标注、2D/3D融合标注、语义分割、目标跟踪等功能。目前,凭借高质量的数据交付实力,云测数据已和业内包括自主、合资车企,大型Tier1、Tier2,以及无人出租车、自动驾驶公司等众多企业,建立了持久良好的合作关系。

AI数据是整个人工智能行业的燃料,而对于自动驾驶而言,多样的、海量的、丰富的AI训练数据更是其发展的基础之一,尽管不像硬件一样看得见摸得着,但无论是自动驾驶、辅助驾驶,还是智能座舱,这些被赋予智能属性的汽车驾驶体验都离不开数据的驱动。相信随着自动驾驶技术的不断发展和广泛应用,更高质量的数据将持续发挥价值,助力智能驾驶奔向未来。