智能駕駛作為一個跨技術、跨產業(yè)領域的新興領域，融合了人工智能、視覺計算、雷達和全球定位及車路協(xié)同等技術，使汽車具備環(huán)境感知、路徑規(guī)劃和自主控制的能力，從而可讓計算機自動操作的機動車輛。有別于傳統(tǒng)的人工駕駛車輛，智能駕駛車輛最大特點是以AI技術為主導，其駕駛過程是機器不斷收集駕駛信息并進行信息分析和自我學習從而達到自動駕駛的系統(tǒng)工程。

　　這不得不提到汽車是如何具備“智力”，進行智能駕駛的。簡單來說，智能駕駛即通過感知、規(guī)劃、決策等過程，完成汽車的控制，這一過程，可以歸納為“人工智能”。然而，這更像是一個結果，想要讓汽車本身的算法做到處理更多、更復雜的場景，背后就需要有海量的真實道路場景數(shù)據做支撐�？梢哉f，數(shù)據是培養(yǎng)智能駕駛AI能力的重要因素。

　　作為智能駕駛汽車的“見聞色”，AI數(shù)據的“數(shù)量”與“質量”非常重要:一方面，現(xiàn)實交通場景復雜、安全威脅多，非常重視數(shù)據分析的效率和敏捷。尤其是國內路況的復雜性和國內智能駕駛起步稍晚的現(xiàn)狀，更需要高質、更精準的數(shù)據來進行算法訓練。

　　從安全性上來看，標注數(shù)據質量的高低將直接影響智能駕駛的安全性。例如，人像、建筑物、植物、道路、交通標志、車輛等數(shù)據標注的準確性直接決定智能駕駛AI對于路況的判斷，數(shù)據標注偏差或者完成度不高會直接影響行駛安全。

　　在解讀AI訓練數(shù)據服務頭部服務商云測數(shù)據的智能駕駛數(shù)據服務時我們發(fā)現(xiàn)，云測數(shù)據的高質量AI訓練數(shù)據正應用于智能駛感知系統(tǒng)的優(yōu)化進步，為車輛決策系統(tǒng)提供更可靠的數(shù)據依據，為智能駕駛企業(yè)提供更多商業(yè)價值。

　　為了滿足智能駕駛智能座艙和車外場景的數(shù)據需求，云測數(shù)據搭建了行業(yè)首創(chuàng)的數(shù)據場景實驗室，為各種智能駕駛細分場景模擬無噪的專屬數(shù)據，通過場景化數(shù)據采集直擊特定場景化下的數(shù)據缺失、質量良莠不齊等行業(yè)問題。

　　一方面，在場景下的數(shù)據采集更加精準、數(shù)據質量更高，另一方面，基于落地場景的數(shù)據也與智能駕駛需求端的匹配度更高，從而最大化將數(shù)據轉化為生產力。

　　據了解，云測數(shù)據采集服務覆蓋智能駕駛主流應用場景，擁有DMS與ADAS場景搭建采集經驗，比如支持駕駛員信息備采、多模及車載語音采集、道路特定、物體采集、路況信息采集、車輛采集等眾多類型。

　　在擁有貼合場景落地的大量數(shù)據后，高精準度、高質量的數(shù)據標注就顯得更為重要。數(shù)據標注的意義是教會機器理解并認識世界，從而幫助智能駕駛更好的感知道路環(huán)境。云測數(shù)據支持市面上語音、文本、圖像等所有的標注類型，包括分類、畫框、注釋、標記等等，經過多重審核流程，確保準確率來保持標注質量的領先性。

　　諸如:圖片通用拉框、車道線標注、多邊形標注、駕駛員面部標注、情感判斷、意圖識別、3D點云標注、2D/3D融合標注、全景語義分割等標注類型，支持自動駕駛、智能駕艙、自動泊車等場景數(shù)據標注。

　　值得一提的是云測數(shù)據的三維標注工具，尤其是3D點云的標注工具，通過渲染引擎等方面的優(yōu)化，可保證整個過程的流暢和快捷。對雷達成像的圖像中的機動車、障礙物、行人等多目標進行3D標注，也是業(yè)內率先實現(xiàn)2D、3D融合標注的平臺之一。在數(shù)據質量的導向下實現(xiàn)更優(yōu)的品控和更快的數(shù)據交付，當屬業(yè)內領先。

　　云測數(shù)據總經理認為，作為人工智能領域內最值得期待的場景，智能駕駛產業(yè)落地的大門已然開啟。場景化、定制化的高質量的數(shù)據已成為智能駕駛領域最需要的基礎動力之一，而數(shù)據產業(yè)也將在不斷深入的產業(yè)落地中，為科技的進步和發(fā)展貢獻著力量。

　　與此同時，云測數(shù)據也正在用實際行動踐行著“高質量AI數(shù)據”的標準。

　　據了解，在去年國家級重大國際經貿活動服貿會上，云測數(shù)據作為據標注行業(yè)的龍頭企業(yè)受邀參加成果展示，代表行業(yè)首次發(fā)布了一項重要成果，云測數(shù)據項目最高交付精準度達到了99.99%，成為目前數(shù)據標注領域可達到的最高服務標準，創(chuàng)造了行業(yè)的新標桿。

　　而在今年深圳國際人工智能展上，云測數(shù)據創(chuàng)造性的提出“數(shù)據在環(huán)和模型迭代在環(huán)新方式”，通過將數(shù)據在環(huán)開發(fā)打通，并把數(shù)據采集、處理、標注、訓練、模型輸出等進行持續(xù)迭代集成，正式對外發(fā)布了“云測數(shù)據標注平臺4.0”。通過工具賦能，為眾多AI企業(yè)提供處理大規(guī)模感知數(shù)據的能力。不僅可以幫助企業(yè)縮短數(shù)據采集周期，還可幫助提升數(shù)據標注效率，而在數(shù)據識別的準確率方面，也達到了傳統(tǒng)數(shù)據標注方式無法企及的高度。極大地促進了人工智能落地的迭代周期，從而為企業(yè)節(jié)省了大量研發(fā)時間和成本。

　　在碩果累累的背后，離不開云測數(shù)據多年的努力和不斷的技術投入。為了給人工智能產業(yè)落地提供高質量AI訓練數(shù)據服務，云測數(shù)據從數(shù)據采集、清洗、標注、系統(tǒng)私有化部署到標注駐場服務，形成了全流程、一站式AI數(shù)據服務解決方案。其解決方案已經覆蓋智能駕駛、智能家居、智能安防、智能金融、新零售等行業(yè)。

　　在云測數(shù)據高質量訓練數(shù)據服務的加持下，我們有理由相信，智能車輛的智能化及安全性將會進一步提升，AI技術在智能駕駛領域落地將持續(xù)加速、平穩(wěn)向前。