说到智能汽车的感知，TA对AI数据的要求比想象中更高

在11月20日举行的2020亚太新经济大会上,云测数据就人工智能在智能驾驶中的应用发表「更精准的 AI 数据让智能驾驶更安全」的主题演讲,并发布了智能驾驶领域首个AI训练数据解决方案,同时凭借在AI数据领域的成绩,云测数据获得“2020年度最佳人工智能产品/平台”奖项。

AI数据是整个人工智能行业的燃料,它在智能驾驶领域的重要性不言而喻。与其他人工智能应用场景相比,智能驾驶的落地场景相对复杂,想要让汽车本身的算法做到处理更多、更复杂的场景,背后就需要有海量的真实道路场景数据做支撑。然而,场景数据缺失、数据质量良莠不齐,以及数据隐私安全问题,成为智能驾驶领域AI数据面临的几大痛点。

云测数据总经理贾宇航告诉记者,云测数据为了满足智能驾驶领域不同场景的特殊需求,在业内首创了“数据场景实验室”模式,通过还原多种智能驾驶细分场景,以解决特定场景下的数据缺失、质量良莠不齐等行业问题。一方面,在场景下的定制化数据采集更加精准、数据质量更高。另一方面,定制化的场景数据也与智能驾驶需求端的匹配度更高,从而最大化将数据转化为生产力。

实际上,人工智能行业发展前景良好,而作为强关联性的AI基础数据服务行业受其发展红利的影响,未来市场仍有不小的上升空间。

在人工智能的众多商用目标中,自动驾驶是最受看好、也是前景最为广阔的领域之一。一方面,目前,包括北京、上海、重庆、广州、长沙、深圳等城市正在火热开展Robotaxi(自动驾驶出租车)在城市道路上的载人研发测试。另一方面,在这场未来出行市场入场券的竞赛中,包括互联网公司、传统车厂、新兴科技创业公司的各类厂商如雨后春笋一般出现。值得注意的是,自动驾驶汽车所要采集标注和处理分析的AI数据多样、海量、丰富、场景化AI数据已成为自动驾驶成必争之地。AI数据也将为自动驾驶未来发展奠定基础,和其他关键技术一起,驱动完全无人驾驶的全面商业化时代的到来。

在贾宇航看来,当前的自动驾驶所需数据需求,正向着多模态的方向发展。所谓多模态,即是对多维时间、空间、环境数据的感知与融合。比如当前的自动驾驶需要雷达+摄像头才能跑得更稳,相对应的,就需要2D/3D融合标注工具。

据介绍,云测数据在标注工具方面,自研了一套可以支持图片、语音、文本等多品类的标注平台,可满足业内图片通用拉框、车道线、DMS、3D点云、2D/3D融合、全景语义分割等标注类型,支持自动驾驶、智能驾舱、自动泊车等场景数据标注。

值得一提的是云测数据的三维标注工具,尤其是3D点云的标注工具,通过渲染引擎等方面的优化,可保证整个过程的流畅和快捷。对雷达成像的图像中的机动车、障碍物、行人等多目标进行3D标注,也是业内率先实现2D、3D融合标注的平台之一。在数据质量的导向下实现更优的品控和更快的数据交付,当属业内领先。

“数据标注的准确率和贴合度至关重要,比如要在一个2D图片或3D点云图里标注出汽车,要尽可能地不出现错标和漏标的情况。同时,标注的矩形框还要尽可能地与物体贴合。”贾宇航认为,“云测数据利用自主开发的标注工具,即使是3D点云图像,也可以保证数据标注的流畅性和时效性,以及行业内领先的数据标注精准度。”

“目前,云测数据做到了视觉、语音、文本的全品类支撑。面对这3个维度其数据的需求层次和维度也在发生变化,需要做到更高精度的支持。云测数据采用的基于规则的机器筛查方式,在人工校验流程前根据所标注项目要求,引入相关查错规则,为数据精度提升设置保障。”贾宇航希望通过精准高质、独立安全的数据,帮助智能驾驶客户快速构建核心数据壁垒。这也是支撑云测数据在众多竞争者中脱颖而出的底气。

如今,人工智能商业化在算力、算法和技术方面基本达到阶段性成熟,想要更快落地,解决行业具体痛点,需要大量经过标注处理的相关数据做算法训练支撑。数据标注行业实现快速发展。艾瑞咨询发布的《2019年中国人工智能基础数据服务白皮书》显示,2019年中国AI基础数据服务行业市场规模可达30.9亿元,预计2025年市场规模将突破100亿元,年化增长率为21.8%。

市场扩大一定程度上意味着市场竞争加剧。不只是智能驾驶,目前云测数据在智慧城市、智能家居、智慧金融等领域,为互联网企业、科技企业和众多智能化转型的传统企业提供数据采集和数据标注服务。同时,云测数据在华东、华北、华南设有数据交付中心和数据采集基地,构建整体AI数据的生态。

贾宇航表示,数据标注行业发展日趋成熟,在人工智能落地各个垂直行业过程中,AI数据服务的需求持续爆发,数据标注将迎来更大空间和发展机遇。中国经济导报记者杜壮

在11月20日举行的2020亚太新经济大会上,云测数据就人工智能在智能驾驶中的应用发表「更精准的 AI 数据让智能驾驶更安全」的主题演讲,并发布了智能驾驶领域首个AI训练数据解决方案,同时凭借在AI数据领域的成绩,