数字经济时代,以人工智能、数字孪生、区块链技术为代表的新兴技术代表了未来的发展方向。特别是人工智能技术正在从通用型AI向大模型过渡,带动了算力经济和大数据产业的迅猛发展。

自动驾驶成为当前人工智能落地应用的重点领域,大量具备自动驾驶功能的汽车产品被推出,对于与自动驾驶相关的数据采集、分析和预测,也寄予了高度的期望。因为L3级别以上的自动驾驶需要对海量的云图数据进行实时分析,形成实时的驾驶环境,从而做出判断和预测,这对实时数据的规模和质量提出了较高的要求,而由于场景数据的不足,导致了供需断层的问题。

云测数据作为国内数据标注行业的头部企业,一直都在为AI相关企业提供处理大规模感知数据的能力,持续为计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等AI主流技术领域提供高价值数据支持。早在2021年,云测数据就发布了专门针对自动驾驶领域的解决方案,为自动驾驶提供高质量、全生命周期的AI数据服务。

当前,自动驾驶技术和落地场景都在加速迭代前进,在这样的背景下,云测数据也进行了自动驾驶数据解决方案的技术研发重要升级。智能驾驶到底带来了哪些挑战?对数据服务又提出了哪些要求?新一代的智能驾驶数据服务解决方案又有哪些新的变化?我们通过对云测数据总经理贾宇航的采访,一一解决上述疑问。

数据服务企业全方位出击自动驾驶

自动驾驶可以向上追溯到20世纪末,最早可以通过一些简单的传感器和视觉技术来控制车辆。在LO时代,汽车基本上由人来控制,自动驾驶技术只会提供一些预警信息;到了L1时代,自动驾驶可以完成一些特定任务,如自动跟车、自动泊车等,主要还是由人来控制车辆。

L3级别的自动驾驶技术意味着车辆可以在一定的路况和条件下自动驾驶,无需人类驾驶员的监控。在这个阶段,自动驾驶技术已经具备了比较高的智能化和自主化水平,可以完成更为复杂的驾驶任务,比如高速公路自动驾驶、交通拥堵自动驾驶等。

在商业化落地的阶段中,自动驾驶面临的挑战往往不是自动驾驶技术本身,而是客户要求自动驾驶公司能够快速适配各种车型的同时,还要快速适配多种应用场景。自动驾驶公司则需要更多数据燃料来不断地进行产品迭代。相应地,行业对于数据标注与处理的需求更是提质提效。

云测数据成立以来,据专注于高质量、场景化的AI数据服务,先后推出“云测数据标注平台”、“AI数据集管理系统”等技术成果,为AI相关企业提供处理大规模感知数据的能力。并通过结构创新、智能化、工程化、标准化的标注平台产品赋能AI训练数据行业,可从质量、效率等方面激发数据价值,为企业提供处理大规模感知数据的能力,进而推进AI产业的场景化落地。

自动驾驶一直是云测数据深耕探索的服务领域,其一站式自动驾驶数据解决方案在为相关需求企业提供大规模感知数据能力的基础上,帮助企业减少数据采集周期、提升数据标注效率、降本增效,助其更快更好发展。

云测数据也一直在推动相关领域的数据标注等标准的制定工作,由云测数据参与的《智能网联汽车激光雷达点云数据标注要求及方法》、《智能网联汽车场景数据图像标注要求与方法》已相继发布,积极促进了AI数据标注的场景标准化、提升了AI数据的通用性和易用性。

面对新挑战,数据解决方案再升级

对自动驾驶来说,离不开深度学习、机器学习这些AI技术。随着AI大模型的横空出世,其与自动驾驶的行业融合也必将带来全新的变化。驾驶会变得更加智能,更加聪明,判断更加精准,要做到这一点,对AI数据的要求也会越高。

在近日举办的ICVS中国自动驾驶博览会上,云测数据发布了智能驾驶解决方案2.0。据云测数据总经理贾宇航介绍,该解决方案升级内容主要包含平台工具的全新迭代、数据集的丰富度、服务标准的全新升级,尤其是全面提升了自动驾驶数据处理、流转的效率。可以更一步针对智能驾驶提供更有价值的AI数据服务。

具体来说,云测数据智能驾驶数据解决方案2.0主要从以下几方面进行了创新和升级:

首先,针对当下自动驾驶应用场景更加丰富、数据闭环已经成为自动驾驶量产落地的核心飞轮的发展趋势。云测数据以集成数据底座为核心,全面升级了数据标注及数据管理工具链,以助力企业数据流转效率的全面提升;

点云-4D叠帧 云测数据效果演示

其次,云测数据人工标注与自动标注算法的交互能力升级,全面提升数据标注效率。伴随大模型的应用,企业内部通过自身算法迭代,可实现数据自动标注,云测数据以通过AI公司自身大模型与云测数据标注平台更好结合,帮助企业实现提效提质;

最后,面对当下主流感知大模型,大预言模型的数据服务能力升级,云测数据解决方案支持BEV-transformer标注,自动标注结果校验、基于大语言模型文本语言标注能力、大模型的评测服务能力,助力智驾企业实现更自然、更智能、更多样化的人机交互方式。

总体来说,升级后的数据解决方案带来更多变化:将系统集成能力作为核心,通过标准API接口与其它系统集成,AI数据训练过程综合效率提升200%;可集成不同模型的预标注能力;针对特定算法类型的数据持续优化迭代;基于预标注的人工标注效能重定义等等。正如贾宇航所说,全新的智能驾驶数据解决方案,将会为智驾企业奔向场景新时代带来更多的价值和赋能。

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