雲測數據:打造AI數據大腦,讓自動駕駛技術「耳聰目明」

2020-12-17 科技互聯點評

無人駕駛、出行大數據、智能交通、智慧物流......近幾年來,隨著高端傳感器、高端晶片、5G通信等新一代信息技術發展迅猛,以自動駕駛技術為特色的新興科技正在重塑我們的城市生活。

前幾日在2020亞太新經濟大會(秋季線上峰會)上,雲測數據展示了智能駕駛領域首個AI訓練數據解決方案,並獲得「2020年度最佳人工智慧產品/平臺」榮譽獎項業界關注的一大亮點。

那麼,無人化智能駕駛快速發展的背後擁有那些前沿技術方面的突破?雲測數據能夠帶來哪些優質解決方案?帶著這些問題,記者採訪了雲測數據總經理賈宇航。

「數據場景實驗室」

為智能駕駛裝上一雙「智慧眼睛」

眾所周知,AI數據在整個人工智慧各個領域扮演著「血液」的角色,它在智能駕駛領域的重要性同樣至關重要。

長期以來,無人駕駛技術的難點在於如何讓汽車具備一雙「智慧眼睛」,如何有效讓汽車變得更「聰明」的關鍵。

「雲測數據在智能駕駛領域數據標註領域長期保持著領先優勢。」雲測數據賈宇航介紹,雲測數據為了滿足智能駕駛領域不同場景的特殊需求,在業內首創了「數據場景實驗室」模式,通過還原多種智能駕駛細分場景,以解決特定場景下的數據缺失、質量良莠不齊等行業問題。一方面在場景下的定製化數據採集更加精準、數據質量更高,另一方面場景化數據也與智能駕駛需求端的匹配度更高,從而最大化將數據轉化為生產力。

據悉,在在標註工具方面,雲測數據自研了一套可以支持圖片、語音、文本等多品類的標註平臺,可滿足業內圖片通用拉框、車道線、DMS、3D點雲、2D/3D融合、全景語義分割等標註類型,支持自動駕駛、智能駕艙、自動泊車等場景數據標註。

「視覺語音文本全品類支撐」

建立數據核心壁壘,推動自動駕駛規模化落地

隨著初級輔助駕駛功能的逐步應用,自動駕駛不再遙不可及,正變成觸手可及的真實體驗。據艾瑞諮詢報告顯示,到2022年L1至L5級別全球自動駕駛滲透率將達到50%以上,2030年全球自動駕駛滲透率則將增加至70%。

「對於智能駕駛來講,無噪的場景數據採集完成後,需要通過標註後或者說加上標籤才有意義,才能用於算法的學習和訓練,最終應用到智能駕駛落地。」賈宇航介紹,為保證最後數據交付的質量,雲測數據搭建了場景實驗室和數據標註基地進行相應的數據生產。在項目前期,雲測數據項目經理會幫助客戶梳理更貼合實際情況的需求,試標驗收合格後開始大規模作業。在數據標註作業提交後,還有三層質檢環節和抽檢環節來確保數據的高質量輸出,並有項目經理全程跟蹤數據交付的流程。

具體而言,就是在擁有貼合場景落地的大量數據後,高精準度、高質量的數據標註就顯得更為重要。數據標註的意義是教會機器理解並認識世界,從而幫助智能駕駛更好的感知道路環境。雲測數據支持市面上語音、文本、圖像等所有的標註類型,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註質量的領先性。

據介紹,雲測數據在標註工具方面,自研了一套可以支持圖片、語音、文本等多品類的標註平臺,可滿足業內圖片通用拉框、車道線、DMS、3D點雲、2D/3D融合、全景語義分割等標註類型,支持自動駕駛、智能駕艙、自動泊車等場景數據標註。

值得一提的是雲測數據的三維標註工具,尤其是3D點雲的標註工具,通過渲染引擎等方面的優化,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標註,也是業內率先實現2D、3D融合標註的平臺之一。在數據質量的導向下實現更優的品控和更快的數據交付,當屬業內領先。

賈宇航認為,作為人工智慧領域內最值得期待的場景,智能駕駛產業落地的大門已然開啟。場景化、定製化的高質量的數據已成為智能駕駛領域最需要的基礎動力之一,而數據產業也將在不斷深入的產業落地中,為科技的進步和發展貢獻著力量。

「高質量AI數據」

用攀爬珠峰的精神,去做高質量的智能駕駛AI數據

賈宇航在接受媒體記者採訪時表示,其實自動駕駛除了需要軟體、硬體等強大的技術支撐外,還需要有「高質量AI數據」做支撐。

不僅僅是「口號」,雲測數據正在用實際行動踐行著「高質量AI數據」的標準。據了解,在今年首場國家級重大國際經貿活動服貿會上,雲測數據作為據標註行業的龍頭企業受邀參加成果展示,代表行業首次發布了一項重要成果,雲測數據項目最高交付精準度達到了99.99%,成為目前數據標註領域可達到的最高服務標準,創造了行業的新標杆。

賈宇航透露,自從涉足自動駕駛領域數據標註以來,雲測數據僅在難度較大的3D點雲數據上,就輸出了千萬幀級別的AI數據。這些AI數據應用於智能駕駛感知系統的優化進步,助力算法工程師和企業們在3D感知、場景理解等方面取得進展。

正是擁有定製化的場景、豐富的數據量和高質量的AI數據交付,才讓雲測數據與行內包括自主、合資車企,大型Tier1以及做無人計程車的自動駕駛公司等眾多企業的親睞。

隨著AI技術商業化的持續深入,算法、算力方興未艾之時,高質量、場景化的數據成為推動智能駕駛深入長尾應用的關鍵推動力。在記者看來,無人駕駛不能只追求技術,要讓數據與技術發揮更大的商業化價值,無人駕駛技術的推進和創新需要高尚的情懷使命做支撐,甚至需要用攀爬珠峰的精神,去做好無人駕駛技術的產業落地才行。文/記者 桂楷東

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