麥肯錫最近發(fā)布的一份報告顯示,語言大模型主導(dǎo)的生成式人工智能每年可以為全球經(jīng)濟增加“2.6萬億至4.4萬億美元”,增加值相當(dāng)于英國一年的GDP。大模型之所以會有這么大的“能量”,主要在于目前我們有了更多的數(shù)據(jù)、更多的算力、更好的模型,激發(fā)出一大批生成式人工智能應(yīng)用,影響從文本創(chuàng)建到智能駕駛等不同的領(lǐng)域,讓AI無處不在。

　　8月24日-26日,ICVS中國自動駕駛博覽會在上海成功舉辦,AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練服務(wù)頭部代表企業(yè)云測數(shù)據(jù)在智能座艙技術(shù)峰會上推出智能駕駛數(shù)據(jù)解決方案2.0,在數(shù)據(jù)閉環(huán)能力、自動標(biāo)注能力、數(shù)據(jù)管理工具鏈、人工效能評估等方面進(jìn)行了全新升級,展現(xiàn)“AI數(shù)據(jù)基石”硬實力。

　　1.數(shù)據(jù)驅(qū)動汽車行業(yè)創(chuàng)新,AI數(shù)據(jù)服務(wù)持續(xù)升級

　　全球自動駕駛已經(jīng)走過了科學(xué)期、技術(shù)期,正在向產(chǎn)品期過渡,并將邁入商用探索新階段。專家預(yù)言,未來十年整個社會都將被汽車自動駕駛所定義,徹底改變?nèi)藗兊纳�活方式�?/p>

　　自動駕駛具有“催化創(chuàng)新”特征,在規(guī)模化部署后將會顯著提升道路交通的安全性,提高交通的運輸效率,減輕碳排放以及節(jié)約能源,展現(xiàn)出巨大的社會效益和經(jīng)濟效益。

　　IHS Markit的報告預(yù)計到2040年,全球?qū)⒂写蠹s33萬輛自動駕駛汽車上路,占新車銷量的26%。Allied Market Research數(shù)據(jù)顯示,到2026年全球自動駕駛汽車市場規(guī)模預(yù)計將達(dá)到5566.7億美元,從2019年到2026年的復(fù)合年增長率為39.74%。

　　目前,汽車行業(yè)的創(chuàng)新不再由制造業(yè)驅(qū)動,而是由數(shù)據(jù)科學(xué)驅(qū)動。AI數(shù)據(jù)服務(wù)在自動駕駛汽車中發(fā)揮著不可替代的作用,包括:看到和感知,接收信息;根據(jù)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)劃和行動;詳細(xì)繪制周圍環(huán)境地圖;使用相機和激光雷達(dá)識別范圍、速度和距離;與其他車輛通信并共享信息等。

　　毫無疑問,人工智能大模型等技術(shù)的快速迭代對自動駕駛AI數(shù)據(jù)服務(wù)的需求提出了更高要求:

　　如:出現(xiàn)了多傳感器融合4D標(biāo)注,增加時序概念,將多幀連續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,判定目標(biāo)物;攝像頭數(shù)量增加4-6個,覆蓋環(huán)視、周視等場景。

　　隨著自動駕駛應(yīng)用場景日趨豐富、數(shù)據(jù)應(yīng)用呈現(xiàn)更加多元以及大模型技術(shù)的快速應(yīng)用,不僅對數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量、規(guī)模、人工參與程度等產(chǎn)生了重要影響,也對AI數(shù)據(jù)服務(wù)提出了更高要求。在這一背景下,數(shù)據(jù)閉環(huán)能力備受關(guān)注,并且正在形成以企業(yè)云端大模型為流轉(zhuǎn)核心,以數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)管理、仿真、人工標(biāo)注、端側(cè)模型等服務(wù)為重點的全新范式。

　　2.技術(shù)迭代,云測數(shù)據(jù)全新升級智能駕駛數(shù)據(jù)解決方案

　　2021年云測數(shù)據(jù)發(fā)布了智能駕駛數(shù)據(jù)解決方案1.0,面向日益增加的智能駕駛領(lǐng)域不同場景的高質(zhì)量AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求,在行業(yè)內(nèi)率先通過場景數(shù)據(jù)集、定制化數(shù)據(jù)采集標(biāo)注、數(shù)據(jù)標(biāo)注&數(shù)據(jù)管理平臺等服務(wù),一站式解決智能駕駛從研發(fā)初期,到落地訓(xùn)練的高質(zhì)量數(shù)據(jù)需求,助力智能駕駛技術(shù)的快速落地。

　　而云測數(shù)據(jù)此次智能駕駛數(shù)據(jù)解決方案2.0重磅推出,在智能駕駛AI數(shù)據(jù)服務(wù)上打出新的風(fēng)向標(biāo)。

　　首先,云測數(shù)據(jù)將系統(tǒng)集成能力作為核心,全面升級數(shù)據(jù)標(biāo)注及數(shù)據(jù)管理工具鏈,通過標(biāo)準(zhǔn)API接口與企業(yè)系統(tǒng)集成,適用于新一代AI工程化數(shù)據(jù)處理工作臺,AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程綜合效率提升200%,讓數(shù)據(jù)閉環(huán)流轉(zhuǎn)高效。

　　第二,云測數(shù)據(jù)升級了人工標(biāo)注與自動標(biāo)注算法交互能力。新的解決方案可集成不同模型的預(yù)標(biāo)注能力,通過將自身數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺與眾多大模型緊密結(jié)合,在保證數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量的前提下,效率全面提升,幫助企業(yè)更好地提質(zhì)增效。。

　　最后,云測數(shù)據(jù)針對特定算法類型的數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化迭代。云測數(shù)據(jù)的解決方案支持BEV-transformer標(biāo)注,可實現(xiàn)自動標(biāo)注結(jié)果校驗,并提升大模型文本語言標(biāo)注能力和評測服務(wù)能力,助力智駕企業(yè)實現(xiàn)更自然、更智能、更多樣化的人機交互方式。

　　3.加速智能駕駛商業(yè)落地,讓汽車變得更“聰明”

　　云測數(shù)據(jù)全新升級的智能駕駛數(shù)據(jù)解決方案2.0,面向智能駕駛領(lǐng)域不同落地場景下的高質(zhì)量AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求,在為智能駕駛相關(guān)企業(yè)提供大規(guī)模感知數(shù)據(jù)能力的同時,提升數(shù)據(jù)標(biāo)注效率,并大幅降低AI模型訓(xùn)練成本,加速智能駕駛相關(guān)應(yīng)用的落地迭代周期,節(jié)省大量研發(fā)時間和成本,讓汽車變得更“聰明”。

　　云測數(shù)據(jù)全新升級的智能駕駛數(shù)據(jù)解決方案的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在技術(shù)、平臺、標(biāo)準(zhǔn)、服務(wù)四個方面的全新布局,將引領(lǐng)智能駕駛AI數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)。

　　首先,具有豐富的自動駕駛場景基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集�；�于智能駕艙和車外環(huán)境感知落地發(fā)展需求,云測數(shù)據(jù)按主流傳感器型號建立了智能駕駛場景數(shù)據(jù)集,包含多場景、多天氣狀況、多環(huán)境狀況等,涵蓋了覆蓋身份認(rèn)證、活體驗證、手勢識別、視線追蹤動作識別、動態(tài)目標(biāo)檢測等多場景。選用這些高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,可以免去企業(yè)的重復(fù)的資源投入。

　　其次,建立了先進(jìn)的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺&數(shù)據(jù)管理平臺。云測數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺完美解決了AI落地場景多樣性、豐富性的數(shù)據(jù)需求,并通過標(biāo)注平臺將全流程優(yōu)化,可助力AI數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程綜合效率提升200%,把控標(biāo)注流程質(zhì)量,數(shù)據(jù)標(biāo)注最高精度99.99%。

　　云測數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺支持多維度靈活數(shù)據(jù)檢索,可視化數(shù)據(jù)管理,助推AI數(shù)據(jù)產(chǎn)能升級,可實現(xiàn)資產(chǎn)權(quán)限管理、標(biāo)簽化檢索、標(biāo)簽結(jié)果可視化、標(biāo)注數(shù)據(jù)版本管理等功能。

　　第三,參與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制訂,引領(lǐng)行業(yè)快速發(fā)展。作為高質(zhì)量、場景化的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域的企業(yè)代表,云測數(shù)據(jù)參與了多個行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制訂,包括《智能網(wǎng)聯(lián)汽車場景數(shù)據(jù)圖像標(biāo)注要求與方法》(T/CSAE 212-2021)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn),為行業(yè)提供場景數(shù)據(jù)圖像標(biāo)注的基本規(guī)范;《智能網(wǎng)聯(lián)汽車激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)標(biāo)注要求及方法》,提升場景數(shù)據(jù)的通用性和易用性,規(guī)范智能網(wǎng)聯(lián)汽車激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)標(biāo)注內(nèi)容和要求;《人工智能研發(fā)運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型》系列標(biāo)準(zhǔn),為促進(jìn)AI數(shù)據(jù)標(biāo)注的場景標(biāo)準(zhǔn)化、AI數(shù)據(jù)的通用性和易用性做出了有益探索和實踐。

　　第四,具有更高質(zhì)量的駕駛場景數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)。云測數(shù)據(jù)自主研發(fā)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺,覆蓋所有自動駕駛所需要的2D/3D/4D等不同類型的標(biāo)注工具,可滿足各種數(shù)據(jù)標(biāo)注需求且配置靈活,累計在智能駕駛領(lǐng)域標(biāo)注數(shù)據(jù)已達(dá)數(shù)億幀,最高數(shù)據(jù)標(biāo)注準(zhǔn)確率可達(dá)99.99%,這一紀(jì)錄也使云測數(shù)據(jù)成為國內(nèi)標(biāo)注精度記錄保持者。

　　目前,云測數(shù)據(jù)憑借高質(zhì)量的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)交付實力已與業(yè)內(nèi)包括自主、合資車企,大型Tier1、Tier2,以及無人出租車、自動駕駛等眾多廠商建立了持久良好的合作關(guān)系。未來,云測數(shù)據(jù)將通過領(lǐng)先的智能駕駛數(shù)據(jù)解決方案,引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展。