共计 2169 个字符，预计需要花费 6 分钟才能阅读完成。
往年，消费者对新能源汽车的需要继续走高。
5 月 11 日，中国汽车工业协会乘用车市场信息联席会公布了一则数据，截止 4 月末，新能源汽车产销别离实现 229.1 万辆与 222.2 万辆，同比均增长 42.8%，市场占有率达 27%。
这一串数字，印证了新能源汽车市场的强势增速，也体现了消费者对新能源汽车认知的晋升。
而随着该认知的一直加深，人们对智能出行的期待也越来越高，主动驾驶作为实现智能出行的关键技术，成为了新能源汽车市场倒退的重要推手。
其中以 AIGC 为代表的人工智能技术，正被广泛应用于主动驾驶畛域。能够说，AIGC 的呈现将减速智能出行的生态改革。
AIGC—从新定义出行形式
AIGC（Artificial Intelligence for General Contracts）又称生成式 AI，其特点是自动化且高效，例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的利用。
作为 AI 与计算机科学技术的结合体，AIGC 次要是通过对大量数据的剖析和解决，如客户需要预判、竞争对手口头剖析等，为企业提供切实可行的决策计划。
这对于以数据驱动的主动驾驶来说极其重要，疾速的获取大量的行车数据，是决胜主动驾驶赛道的要害。
现阶段，主动驾驶场景次要利用 AIGC 优化与主动驾驶相干的数据分析工具和算法，通过该技术，钻研人员能够更快地进行数据处理与剖析，如图像、语音、点云等，精准预判并自主调整车辆驾驶模式，保障车辆行驶的平安和稳固。
此外，利用大数据和云端计算，AIGC 还可能对车辆行驶路线和模式进行实时优化，为用户带来更高效、省电和环保的出行形式。
同时，AIGC 在主动驾驶场景中还扮演着智能平安辅助助手的角色。通过对传感器和周围环境的深度辨认和判断，该技术可能及时发现并辨认出行驶中的安全隐患，如行人、动物、障碍物等，并以最快速度预警驾驶员或操控主动驾驶零碎采取防止碰撞的安全措施。
最初，AIGC 还能够辨认驾驶员的身份和情绪，并对其进行智能剖析和判断。在检测到驾驶员疲劳、情绪高涨等异常情况时，零碎会及时揭示或主动开启平安停车模式，保障司乘平安。
虚拟世界里的主动驾驶
以上内容为现阶段 AIGC 的根本利用，而从久远角度看，AIGC 的力量远不止如此，它将成为实现虚拟世界全面降级的重要推动力量。
随着 AIGC 的内容孪生、内容编辑、内容创作三大外围能力的一直加强，基于内容孪生的数字孪生能力下的虚拟世界将更加传神，且能实时更新动静。
同时，依靠内容编辑的数字伴生能力将进一步买通事实世界与虚拟世界的双向通道，并将计算的最优解以物理模式输入至事实世界，真正合成稳固且真切的虚构物理场景。
也就是这种虚构场景，将帮忙主动驾驶取得里程碑式的等级降职。
家喻户晓，主动驾驶测试是一个简单的工作，为了确保出行安全性，一套主动驾驶零碎至多需实现 180 亿公里的路线测试，以证实其软件系统的安全性。
现实生活中，主动驾驶路线测试场景往往并不能达到需要，那些主动驾驶测试区场景繁多且难以全面笼罩路线环境，使得主动驾驶难以获得足够多的路线测试数据。
而虚拟世界下，不仅海量路线数据可轻松获取，各种简单场景也均可实现。
此外，主动驾驶公司也能够给虚构测试车有限“减速”，在不影响测试后果的状况下让测试变得更加高效。
如此推断，如果利用虚拟世界，主动驾驶测试将不会再给事实世界环境带来累赘，那么它的研发门槛也将被大幅升高。
背地的海量数据
撑持 AIGC 算法实质上基于深度神经网络，其对数据量的要求较高。
作为算法的原料，数据标注是训练机器学习模型的关键步骤之一，对模型的精确性和性能体现至关重要。
AIGC 须要高质量、标准化、海量的数据集，这能够进步模型的准确性和可靠性。此外，其对数据隐衷和平安保护措施也有着严格要求，以确保从数据集中提取的信息不会被透露或滥用。
对于这些数据需要，最合适的办法便是与业余的数据处理公司单干。
现在，数据标注行业倒退更加成熟，市面上充斥着多家优良的智能数据标注平台，本文就以曼孚科技自研的 MindFlow SEED 平台为例，简要介绍下平台的根本信息。
作为第三代数据标注平台，MindFlow SEED 平台蕴含近百种标注工具套件，主动驾驶场景中，平台反对全封闭测试、半封闭港口、高速公路、城市道路、智能座舱场景下的车辆行人、车道线、泊车、车路协同、点云交融、点云间断帧、点云语义宰割等 100+ 各类 2D、3D 点云标注类别。
此外，平台还反对图像、视频、文本、语音等数据类别标注，满足 AIGC 在图片、文字、翻译、音频、视频、3D 模型等多场景主动生成模式。
除丰盛的工具外，产能晋升也是该平台的次要研发方向。与传统数据标注工具不同，MindFlow SEED 平台在解决数据生产问题的同时，也关注我的项目周期治理。平台内嵌全链路自动化项目管理体系，以 RPA(自动化) 整合数据集、团队人员、工作流等工作环节，在实现平台与标注员协同工作的同时，冲破生产能力瓶颈。
此外，为进一步提效，平台内置数十种 AI 预标注工具，晋升数据准确率至 99.99% 级别，平台数据处理效率 10 倍 +，真正意义上冲破产能天花板限度，实现 AI 数据无下限规模化量产。
总结
能够预感，随着 AIGC 的一直降级和欠缺，将会有更多的企业利用这种技术，这将有助于构建更平安，更牢靠和更高效的主动驾驶零碎，进一步推动智能出行的倒退，为用户带来更多美妙的出行体验。
