引領AI數據服務新風向，雲測數據加速智能駕駛商業落地

　　麥肯錫最近發布的一份報告顯示,語言大模型主導的生成式人工智能每年可以為全球經濟增加“2.6萬億至4.4萬億美元”,增加值相當于英國一年的GDP。大模型之所以會有這麼大的“能量”,主要在于目前我們有了更多的數據、更多的算力、更好的模型,激發出一大批生成式人工智能應用,影響從文本創建到智能駕駛等不同的領域,讓AI無處不在。

　　8月24日-26日,ICVS中國自動駕駛博覽會在上海成功舉辦,AI數據訓練服務頭部代表企業雲測數據在智能座艙技術峰會上推出智能駕駛數據解決方案2.0,在數據閉環能力、自動标注能力、數據管理工具鍊、人工效能評估等方面進行了全新升級,展現“AI數據基石”硬實力。

　　1. 數據驅動汽車行業創新 , AI 數據服務持續升級

　　全球自動駕駛已經走過了科學期、技術期,正在向産品期過渡,并将邁入商用探索新階段。專家預言,未來十年整個社會都将被汽車自動駕駛所定義,徹底改變人們的生活方式。

　　自動駕駛具有“催化創新”特征,在規模化部署後将會顯著提升道路交通的安全性,提高交通的運輸效率,減輕碳排放以及節約能源,展現出巨大的社會效益和經濟效益。

　　IHS Markit的報告預計到2040年,全球将有大約33萬輛自動駕駛汽車上路,占新車銷量的26%。Allied Market Research數據顯示,到2026年全球自動駕駛汽車市場規模預計将達到5566.7億美元,從2019年到2026年的複合年增長率為39.74%。

　　目前,汽車行業的創新不再由制造業驅動,而是由數據科學驅動。AI數據服務在自動駕駛汽車中發揮着不可替代的作用,包括:看到和感知,接收信息;根據收集的數據進行規劃和行動;詳細繪制周圍環境地圖;使用相機和激光雷達識别範圍、速度和距離;與其他車輛通信并共享信息等。

　　毫無疑問,人工智能大模型等技術的快速疊代對自動駕駛AI數據服務的需求提出了更高要求:

　　如:出現了多傳感器融合4D标注,增加時序概念,将多幀連續數據進行融合,判定目标物;攝像頭數量增加4-6個,覆蓋環視、周視等場景。

　　随着自動駕駛應用場景日趨豐富、數據應用呈現更加多元以及大模型技術的快速應用,不僅對數據标注的質量、規模、人工參與程度等産生了重要影響,也對AI數據服務提出了更高要求。在這一背景下,數據閉環能力備受關注,并且正在形成以企業雲端大模型為流轉核心,以數據集、數據管理、仿真、人工标注、端側模型等服務為重點的全新範式。

　　2. 技術疊代,雲測數據全新升級智能駕駛數據解決方案

　　2021年雲測數據發布了智能駕駛數據解決方案1.0,面向日益增加的智能駕駛領域不同場景的高質量AI訓練數據需求,在行業内率先通過場景數據集、定制化數據采集标注、數據标注&數據管理平台等服務,一站式解決智能駕駛從研發初期,到落地訓練的高質量數據需求,助力智能駕駛技術的快速落地。

　　而雲測數據此次智能駕駛數據解決方案2.0重磅推出,在智能駕駛AI數據服務上打出新的風向标。

　　首先,雲測數據将系統集成能力作為核心,全面升級數據标注及數據管理工具鍊,通過标準API接口與企業系統集成,适用于新一代AI工程化數據處理工作台,AI數據訓練過程綜合效率提升200%,讓數據閉環流轉高效。

　　第二,雲測數據升級了人工标注與自動标注算法交互能力。新的解決方案可集成不同模型的預标注能力,通過将自身數據标注平台與衆多大模型緊密結合,在保證數據标注質量的前提下,效率全面提升,幫助企業更好地提質增效。。

　　最後,雲測數據針對特定算法類型的數據持續優化疊代。雲測數據的解決方案支持BEV-transformer标注,可實現自動标注結果校驗,并提升大模型文本語言标注能力和評測服務能力,助力智駕企業實現更自然、更智能、更多樣化的人機交互方式。

　　3. 加速智能駕駛商業落地, 讓汽車變得更 “ 聰明 ”

　　雲測數據全新升級的智能駕駛數據解決方案2.0,面向智能駕駛領域不同落地場景下的高質量AI訓練數據需求,在為智能駕駛相關企業提供大規模感知數據能力的同時,提升數據标注效率,并大幅降低AI模型訓練成本,加速智能駕駛相關應用的落地疊代周期,節省大量研發時間和成本,讓汽車變得更“聰明”。

　　雲測數據全新升級的智能駕駛數據解決方案的優勢主要體現在技術、平台、标準、服務四個方面的全新布局,将引領智能駕駛AI數據服務行業。

　　首先,具有豐富的自動駕駛場景基礎數據集。基于智能駕艙和車外環境感知落地發展需求,雲測數據按主流傳感器型号建立了智能駕駛場景數據集,包含多場景、多天氣狀況、多環境狀況等,涵蓋了覆蓋身份認證、活體驗證、手勢識别、視線追蹤動作識别、動态目标檢測等多場景。選用這些高質量數據集,可以免去企業的重複的資源投入。

　　其次,建立了先進的數據标注平台&數據管理平台。雲測數據标注平台完美解決了AI落地場景多樣性、豐富性的數據需求,并通過标注平台将全流程優化,可助力AI數據訓練過程綜合效率提升200%,把控标注流程質量,數據标注精度99.99%。

　　雲測數據标注平台支持多維度靈活數據檢索,可視化數據管理,助推AI數據産能升級,可實現資産權限管理、标簽化檢索、标簽結果可視化、标注數據版本管理等功能。

　　第三,參與行業标準的制訂,引領行業快速發展。作為高質量、場景化的AI訓練數據服務領域的企業代表,雲測數據參與了多個行業标準的制訂,包括《智能網聯汽車場景數據圖像标注要求與方法》(T/CSAE 212-2021)團體标準,為行業提供場景數據圖像标注的基本規範;《智能網聯汽車激光雷達點雲數據标注要求及方法》,提升場景數據的通用性和易用性,規範智能網聯汽車激光雷達點雲數據标注内容和要求;《人工智能研發運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型》系列标準,為促進AI數據标注的場景标準化、AI數據的通用性和易用性做出了有益探索和實踐。

　　第四,具有更高質量的駕駛場景數據标注服務。雲測數據自主研發數據标注平台,覆蓋所有自動駕駛所需要的2D/3D/4D等不同類型的标注工具,可滿足各種數據标注需求且配置靈活,累計在智能駕駛領域标注數據已達數億幀,數據标注準确率可達99.99%,這一紀錄也使雲測數據成為國内标注精度記錄保持者。

　　目前,雲測數據憑借高質量的AI訓練數據交付實力已與業内包括自主、合資車企,大型Tier1、Tier2,以及無人出租車、自動駕駛等衆多廠商建立了持久良好的合作關系。未來,雲測數據将通過的智能駕駛數據解決方案,引領行業發展。