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打造AI数据大脑,让自动驾驶技术“耳聪目明”
2021.03.12

前几日在2020亚太新经济大会(秋季线上峰会)上,云测数据展示了智能驾驶领域AI训练数据解决方案,并获得“2020年度人工智能产品/平台”荣誉奖项业界关注的一大亮点。

那么,无人化智能驾驶快速发展的背后拥有那些前沿技术方面的突破?云测数据能够带来哪些解决方案?带着这些问题,记者采访了云测数据总经理贾宇航。

“数据场景实验室”

为智能驾驶装上一双“智慧眼睛”

众所周知,AI数据在整个人工智能各个领域扮演着“血液”的角色,它在智能驾驶领域的重要性同样至关重要。

长期以来,无人驾驶技术的难点在于如何让汽车具备一双“智慧眼睛”,如何有效让汽车变得更“聪明”的关键。

“云测数据在智能驾驶领域数据标注领域长期保持着优势。”云测数据贾宇航介绍,云测数据为了满足智能驾驶领域不同场景的特殊需求,在业内首创了“数据场景实验室”模式,通过还原多种智能驾驶细分场景,以解决特定场景下的数据缺失、质量良莠不齐等行业问题。一方面在场景下的定制化数据采集数据质量更高,另一方面场景化数据也与智能驾驶需求端的匹配度更高,从而将数据转化为生产力。

据悉,在在标注工具方面,云测数据自研了一套可以支持图片、语音、文本等多品类的标注平台,可满足业内图片通用拉框、车道线、DMS、3D点云、2D/3D融合、全景语义分割等标注类型,支持自动驾驶、智能驾舱、自动泊车等场景数据标注。

“视觉语音文本全品类支撑”

建立数据核心壁垒,推动自动驾驶规模化落地

随着初级辅助驾驶功能的逐步应用,自动驾驶不再遥不可及,正变成触手可及的真实体验。据艾瑞咨询报告显示,2030年全球自动驾驶渗透率则将增加至70%。

“对于智能驾驶来讲,无噪的场景数据采集完成后,需要通过标注后或者说加上标签才有意义,才能用于算法的学习和训练,应用到智能驾驶落地。”贾宇航介绍,为保证数据交付的质量,云测数据搭建了场景实验室和数据标注基地进行相应的数据生产。在项目前期,云测数据项目经理会帮助客户梳理更贴合实际情况的需求,试标验收合格后开始大规模作业。在数据标注作业提交后,还有三层质检环节和抽检环节来确保数据的高质量输出,并有项目经理全程跟踪数据交付的流程。

具体而言,就是在拥有贴合场景落地的大量数据后,高质量的数据标注就显得更为重要。数据标注的意义是教会机器理解并认识世界,从而帮助智能驾驶更好的感知道路环境。云测数据支持市面上语音、文本、图像等所有的标注类型,包括分类、画框、注释、标记等等,经过多重审核流程,确保准确率来保持标注质量。

据介绍,云测数据在标注工具方面,自研了一套可以支持图片、语音、文本等多品类的标注平台,可满足业内图片通用拉框、车道线、DMS、3D点云、2D/3D融合、全景语义分割等标注类型,支持自动驾驶、智能驾舱、自动泊车等场景数据标注。

值得一提的是云测数据的三维标注工具,尤其是3D点云的标注工具,通过渲染引擎等方面的优化,可保证整个过程的流畅和快捷。对雷达成像的图像中的机动车、障碍物、行人等多目标进行3D标注,也是业内率先实现2D、3D融合标注的平台之一。在数据质量的导向下实现更优的品控和更快的数据交付。

贾宇航认为,作为人工智能领域内值得期待的场景,智能驾驶产业落地的大门已然开启。场景化、定制化的高质量的数据已成为智能驾驶领域需要的基础动力之一,而数据产业也将在不断深入的产业落地中,为科技的进步和发展贡献着力量。

“高质量AI数据”

用攀爬珠峰的精神,去做高质量的智能驾驶AI数据

贾宇航在接受媒体记者采访时表示,其实自动驾驶除了需要软件、硬件等强大的技术支撑外,还需要有“高质量AI数据”做支撑。

不仅仅是“口号”,云测数据正在用实际行动践行着“高质量AI数据”的标准。据了解,在今年首场重大国际经贸活动服贸会上,云测数据作为据标注行业的龙头企业受邀参加成果展示,代表行业发布了一项重要成果,云测数据项目高交付达到了99.99%,成为目前数据标注领域可达到的服务标准,创造了行业的新标杆。

贾宇航透露,自从涉足自动驾驶领域数据标注以来,云测数据仅在难度较大的3D点云数据上,就输出了千万帧级别的AI数据。这些AI数据应用于智能驾驶感知系统的优化进步,助力算法工程师和企业们在3D感知、场景理解等方面取得进展。

正是拥有定制化的场景、丰富的数据量和高质量的AI数据交付,才让云测数据与行内包括自主、合资车企,大型Tier1以及做无人出租车的自动驾驶公司等众多企业的亲睐。

随着AI技术商业化的持续深入,算法、算力方兴未艾之时,高质量、场景化的数据成为推动智能驾驶深入长尾应用的关键推动力。在记者看来,无人驾驶不能只追求技术,要让数据与技术发挥更大的商业化价值,无人驾驶技术的推进和创新需要高尚的情怀使命做支撑,甚至需要用攀爬珠峰的精神,去做好无人驾驶技术的产业落地才行。


数据提供:天助网    
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