汽车智能化加速前行，AI数据驱动是发展关键

　　汽车智能化正迅速成为消费者购车的核心考量,特别是自动驾驶技术、智能座舱等功能。随着技术的不断进步,智能化水平已成为新能源汽车竞争的新焦点。甲子光年《2024自动驾驶行业研究报告》指出,汽车智能化正迅速成为消费者购车的核心考量,特别是自动驾驶技术、智能座舱等功能。

　　随着技术的不断进步,智能化水平已成为新能源汽车竞争的新焦点。报告强调,自BEV(鸟瞰视图)结合Transformer架构成为自动驾驶感知领域的主要发展方向以来,数据驱动在其中扮演的角色愈发关键;众多汽车制造商和自动驾驶解决方案提供商都已构建数据闭环系统,以支持自动驾驶系统的模型训练和持续迭代。目前,配备智能驾驶功能的汽车已实现规模化部署,这为自动驾驶算法的持续创新和优化提供了坚实的数据支撑。

　　在数据领域,国内AI数据服务厂商云测数据认为,高质量、高效率的数据服务需要具备三项能力:

　　一、数据维度的支持能力。自动驾驶正从最早依赖视觉到现在的多传感器融合,从3D点云+图像的融合标注到现在增加4D标注。4D标注不只是看到的静态三维空间,还叠加了时间维度,了解周边物体在一段时间内的移动和变化,能帮助车辆更好地应对复杂的驾驶情况,更快地识别道路的不同交通状况并作出相应反应,但对数据处理,以及数据标注方法都带来很大的挑战。

　　云测数据以集成数据底座为核心,全面升级数据标注及数据管理工具链和不同模型的预标注能力,包括图像整帧、自选物体、区域、点云批次识别和文本识别等,重新定义了基于预标注的人工标注效能,如能效看板、综合看版等。并针对特定算法类型的数据持续优化迭代,涵盖点云4D叠帧、语义分割联合标注和智能ID轨迹预测。数据集也更加丰富,纳入了更多场景数据,标注方法也从原来以点线面体为主进化到融合4D标注规则和标注工艺。在服务方面,数据标注精度、反馈给企业的时效性有了大幅提升。

　　二、工具的可集成性。规模化量产与AI工程化需要基于道路场景的数据积累,让算法更加智能。云测数据做的是将工具链系统与企业数据底座相集成的能力,使数据更高效无缝流转的能力作为重点,云测数据支持通过标准API接口与其他业务系统集成,让更多企业将自身的生产环境或训练数据流转到标注平台上进行作业,处理后的数据能直接推送到训练服务器上或是生成评测集/仿真数据,实现更高效的流转。

　　最后,全生命周期的服务能力。也就是从预研到场景化定制标注再到持续算法在线优化的三个阶段。

　　云测数据的智能驾驶AI数据解决方案2.0在围绕智驾企业的产品生命周期布局——预研、场景化定制标注和持续算法优化的闭环基础上,结合智驾技术研发路线的变化而明确强调以系统集成为核心,在整个数据处理工具链上做了进一步提升,支持不同大模型预标注能力,包括图像整帧、自选物体、区域、点云批次识别和文本识别等,重新定义了基于预标注的人工标注效能,如能效看板、综合看版等。这样既提高了人工预标注的效率,也将预标注结果做了人工校验,流程上做到进一步优化。在服务方面,数据标注精度、反馈给企业的时效性有了大幅提升。