杏彩体育:智能驾驶迎黄金时代：数据标注是至关重要的助力

　　近日，发改委、工信部、财政部等11部委联合印发《智能汽车创新发展战略》（下称战略）。战略指出，到2025年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系基本形成。到2035年，中国标准智能汽车体系全面建成。

　　这一战略的发布给了智能汽车一个较为清晰准确的发展时间规划，在业内人士看来，战略勾勒出智能汽车发展的远大前景，指引着我国智能汽车发展走向春天，或将引爆万亿级市场。

　　话说回来，人们对智能汽车的定义是什么？战略中是这样解释的智能汽车是指通过搭载先进传感器等装置，运用人工智能等新技术，具有自动驾驶功能，逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车。智能汽车通常又称为智能网联汽车，自动驾驶汽车等。

　　简单来说，需要汽车具备智力，即通过感知、规划、决策等过程，完成汽车的控制，这一过程，可以归纳为人工智能。然而，这更像是一个结果，想要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景，背后就需要有海量准确、高质的真实道路数据做支撑。

　　数据标注就是生产数据的工作，它存在的意义便是让机器理解、认识世界。以AI数据标注头部企业云测数据的智能驾驶数据服务解决方案为例，来了解在实现智能驾驶的这一过程中，需要哪些方面的数据。

　　在车内场景中，疲劳监测、动作识别、场景光线等一切会在车内发生的场景，以及在车外环境中更复杂的障碍物、道路、天气、地点、车道线、路标，以及一些长尾场景诸如闯红灯车辆、横穿马路的行人、路边违章停靠的车辆等所有可能会涉及的场景，都需要对应的如连续帧标注、2D图像框选、图像分割等不同的标注方式。

　　上述这些只是智能驾驶中涉及到摄像头的数据，多为图片类数据的标注。由于对安全的严苛要求，当前的智能驾驶所需数据需求，正向着多模态的方向发展。所谓多模态，即是对时间、空间、环境数据的感知与融合。

　　在汽车的感知部分不仅只有摄像头，还有激光雷达、毫米波雷达、雷达等多种方式共同组成，而这些感知方式都需要对应的数据标注。

　　以激光雷达为例，激光雷达当前最远可以实现200米范围内，精度高达厘米级的3D场景扫描重现。它生成的3D点云数据通过标注后，可以助力自动驾驶感知模型的训练。云测数据基于行业先进的标注工具和丰富的标注经验，对机动车、障碍物等目标物进行3D框选、对视觉图像进行语义分割，同时还可以对2D 3D多传感器融合的数据进行同时标注，提升自动驾驶对外界感知的识别能力，为智能驾驶技术的发展保驾护航。

　　作为全球汽车最大产销国，中国汽车产业的发展一直备受国家高度关注。这次战略的发布，更是意味着智能网联汽车产业遇到了高速发展的重大机遇。随着多项利好政策的相继出台，有效激发了汽车市场活力。

　　按照此前车企发布的计划，2020年是L3驾驶技术实现的一个节点，红旗、吉利、广汽、东风、小鹏、威马、奇点等在2020年均要实现搭载L3自动驾驶技术车型的量产。对这些众多车企而言，精准、高质的数据尤为重要。

　　清华大学苏州汽车研究院院长成波曾表示表示自动驾驶最大挑战是需要解决安全问题。现实交通场景复杂、安全威胁多，尤其是国内路况的复杂性和国内智能驾驶起步稍晚的现状，更需要高质、更精准的数据来进行算法训练。据了解，云测数据一直秉持着独立第三方的行业定位，通过自建数据场景实验室和数据标注基地，结合自研的数据标注系统、数据采集系统和完善的数据生产流程，为智能驾驶领域的企业提供定制化的数据采集、数据标注服务，在保证数据的效率、精准度和隐私安全的前提下，来帮助智能驾驶企业快速构建核心数据壁垒，加速产业化落地的进程。

　　在政策强力驱动、汽车消费回暖、自动驾驶技术加速渗透下智能驾驶已然迎来了产业发展的黄金时代，而高质量的数据标注则是智能驾驶奔向未来的重要助力。