关于人工智能:2025年自动驾驶收割时车企该如何应对数据标注问题丨曼孚科技

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“2025 年将是主动驾驶收割的时代,深圳智能网联汽车营收将达 2000 亿、上海公路将有七成以上主动驾驶汽车、北京又将这一数字提到了八成 …”

种种迹象表明,在历经试验—利用—低迷—安稳阶段的主动驾驶将在将来 3 年大规模落地,那么当初的主动驾驶还有哪些制约因素?

主动驾驶的下半场和平——数据

主动驾驶行业上半场竞争中,从零到一的开发试验阶段曾经过来,各家车企们比拼的主动驾驶算法零碎已到了瓶颈期,为了防止产生“望山跑死马”,现阶段主动驾驶屹然到了调整计划的时刻。

随着 L4 级车企纷纷“降维”闯进 L2、L3 级市场,主动驾驶已渐进深水期。

在下半场比拼中,交付量与理论应用里程成为车企们新的竞争指标。

毕竟,商业落地才是技术最终的归宿,主动驾驶汽车也须要实际出真知。当下,主动驾驶车辆利用场景愈渐丰盛,可行驶测试范畴越来越广,产量也翻倍晋升。

这对车企来说诚然是坏事,但“车多”带来了新的问题,对于所需的海量数据又该如何撑持?

企业“头疼”的数据标注

数据标注为什么对主动驾驶如此重要?

这须要提及主动驾驶三大因素“传感器、计算平台与算法与数据。”

下面提到,现阶段主动驾驶比拼的是规模,但车企们暗自较劲的其实是迭代与极其案例解决能力。

因而感知模型训练与仿真测试仍是重中之重,关乎着主动驾驶的安全性与迭代性能低劣。以感知训练为例,

主动驾驶与人类驾驶员一样,都须要先看到后思考,具体来说,感知模型训练依照流程能够划分为五大环节,别离为数据存储、数据预处理、难例开掘、数据标注以及模型训练。

这其中数据标注是最繁冗、费劲、耗时的一环,让一众企业直呼“头疼”。

数据标注通过人工或智能化工具将传感器采集的图像、视频、文本等数据进行检测辨认,这是一份简略但对品质要求较高的繁琐工作。

而主动驾驶作为人工智能里的非凡行业,容错率极低,对数据标注要求十分严苛。

在主动驾驶畛域,数据标注解决的场景通常包含换道超车、通过路口、无红绿灯管制的无爱护左转、右转,以及一些简单的长尾场景诸如闯红灯车辆、横穿马路的行人、路边违章停泊的车辆等。

所以,像主动驾驶这种对数据体量要求大、精度要求高、效率要求快的工作,更适宜与业余的平台服务型数据标注公司单干。

如何抉择数据标注公司

市面上中型及以上的数据标注公司有近十家,但每家标注公司都有不同的主营赛道,按类型可分为文本、语音、点云、图像、视频等,而依照行业可分为主动驾驶、批发、金融、安防、物流、教育等。

按此办法,主动驾驶企业需寻找业余为主动驾驶提供数据服务的公司。而曼孚科技就是一家专一于主动驾驶标注赛道的平台服务型公司。

作为行业当先的数据服务企业,曼孚科技长期聚焦主动驾驶行业,自研了旗下第三代数据服务平台——MindFlow SEED 数据服务平台。

借助 AI 算法驱动的主动标注,以及针对主动驾驶场景推出的布尔运算、交融点云车道线、主动关键帧等性能,MindFlow SEED 数据服务平台在数据处理尤其是主动驾驶 3D 点云数据处理方面建设了深厚的技术壁垒,均匀标注效率晋升 10 倍以上,在业内维持了较高的技术当先性。

而除业余的标注工具外,MindFlow SEED 平台也蕴含我的项目、供应链、数据安全等治理类目。

通过整合数据集治理、团队人员治理、工作流治理、数据统计分析等工作环节,突破数据孤岛模式,实现对数据全生命周期的对立治理,无效节约治理老本并显著晋升业务执行效率。

现阶段,曼孚科技利用平台技术为主动驾驶企业提供数据撑持,在将来,曼孚科技将持续加大智能标注研发投入,满足主动驾驶数据多样性需要供应,推动主动驾驶在更多场景着落地利用。

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