01
滴滴無人駕駛系統
它來了!
前幾天，滴滴正式宣布：滴滴自動駕駛網約車服務，在上海開始上線。乘客在上海可預約免費體驗自動駕駛行車服務!
預約步驟簡單來說，就是：
·上海用戶，手機打開滴滴，點擊“ 未來出行 ”，就可以預約附近的地圖上，所有的無人駕駛網約車。
·預約成功後!“ 無人網約車 ”會自己趕到你的地點。
·上車後，“無人網約車 ”的智能設備會自己檢測你是否已經佩戴了口罩，完畢後，你無需任何手動操作。
·直接語音對無人駕駛系統發布指令即可。汽車就會開始自動行駛。。
·到達目的地，直接在手機上點擊确定到達即可。
02
人工智能時代
科技發展從未如此迅猛
自動駕駛汽車最理想的狀态是級别L5級(完全自動駕駛)，就是他可以在所有道路環境下執行完整的動态駕駛任務和動态駕駛任務支援，全程無需駕駛員介入，此時的自動駕駛汽車又可以稱之為無人駕駛汽車。
未來自動駕駛車輛不需要車内安全員，不需要設計方向盤和刹車，有單獨的生産線。
從初出茅廬，到技術完善，再到商業和法規的成熟，自動駕駛在世界範圍内的應用和普及還有很長一段路要走，不光是滴滴，所有相關的企業和平台都要為接下來至少十年的發展進行全面的規劃，做好迎接挑戰的準備。
科技才是第一生産力;如同當年汽車剛誕生的時候一樣!
03
數據标注
助力無人駕駛高速發展
數據标注可以說是人工智能行業的基石。數據标注員就相當于人工智能的老師，機器學習需要海量的數數據，這些數據就來源于數據标注行業。
自動駕駛行業，在汽車自動駕駛的過程中，汽車本身需要具備感知、策劃、決策、控制等多項“技能”，這些技能可以統稱為“人工智能”。
然而，所謂的智能隻是一個結果，想要讓汽車本身的算法做到處理更多、更複雜的場景，背後就需要有海量的真實道路數據做支撐。而這就需要依靠數據标注。
數據标注存在的意義是讓機器理解并認識世界。在汽車自動駕駛領域，數據标注處理的标注場景通常包括換道超車、通過路口、無紅綠燈控制的無保護左轉、右轉，以及一些複雜的長尾場景諸如闖紅燈車輛、橫穿馬路的行人、路邊違章停靠的車輛等等。
無人駕駛中常用的數據标注類型：
1 圖像标注-線标注
根據需求标注檢測對象相對應的線型位置，例如：車道線。
2 圖像标注-邊框标注
标注檢測對象相對應的區域，例如：汽車/行人等各種物體。
3 圖像标注-3D邊框标注
将圖像中待檢測物體以立體形式标注，例如汽車檢測。
4 圖像标注-語義分隔
根據檢測區域不同，将圖像标注為不同的像素，例如來自汽車拍攝的圖像。
5 圖像标注-多邊形标注
根據需求标注檢測對象的形狀，例如：标注圖像中的汽車輪廓(示例圖)或标記污損邊界。
6 圖像标注-點标注
根據需求标注檢測對象參考點的像素坐标，或者圖像中的關鍵點标記，如人臉。
7 圖像标注-3D點雲标注
在3D空間中，标注點雲數據中指定的檢測對象，如汽車、行車道等。
8 視頻标注-跟蹤标注
在視頻或者連續的圖像中跟蹤标注檢測對象，形成有ID關聯的運動軌迹。
04
人工智能行業想要持續穩健的發展,
人才的培養是最為重要戰略任務。
在AI及AI數據行業迅猛發展的今天,規範統一、專業标準的人才評價體系是高效普适人才培養、新技術無障礙交流、統一行業通用準則的基石。
AI優評行業提供最系統的人才培養體系，為數據标注師們提供不斷提升職業技能的通道，助力我國搶占人工智能制高點!
AI優評希望能有更多的識之士，關注并加入到人工智能-數據标注行業，共同參與和推進行業發展!
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