智能驾驶作为一个跨技术、跨产业领域的新兴领域，融合了人工智能、视觉计算、雷达和全球定位及车路协同等技术，使汽车具备环境感知、路径规划和自主控制的能力，从而可让计算机自动操作的机动车辆。有别于传统的人工驾驶车辆，智能驾驶车辆最大特点是以AI技术为主导，其驾驶过程是机器不断收集驾驶信息并进行信息分析和自我学习从而达到自动驾驶的系统工程。
数据是培养智能驾驶AI能力的重要因素
这不得不提到汽车是如何具备“智力”，进行智能驾驶的。简单来说，智能驾驶即通过感知、规划、决策等过程，完成汽车的控制，这一过程，可以归纳为“人工智能”。然而，这更像是一个结果，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。可以说，数据是培养智能驾驶AI能力的重要因素。
作为智能驾驶汽车的“见闻色”，AI数据的“数量”与“质量”非常重要:一方面，现实交通场景复杂、安全威胁多，非常重视数据分析的效率和敏捷。尤其是国内路况的复杂性和国内智能驾驶起步稍晚的现状，更需要高质、更精准的数据来进行算法训练。
从安全性上来看，标注数据质量的高低将直接影响智能驾驶的安全性。例如，人像、建筑物、植物、道路、交通标志、车辆等数据标注的准确性直接决定智能驾驶AI对于路况的判断，数据标注偏差或者完成度不高会直接影响行驶安全。
在解读AI训练数据服务头部服务商云测数据的智能驾驶数据服务时我们发现，云测数据的高质量AI训练数据正应用于智能驶感知系统的优化进步，为车辆决策系统提供更可靠的数据依据，为智能驾驶企业提供更多商业价值。
为了满足智能驾驶智能座舱和车外场景的数据需求，云测数据搭建了行业首创的数据场景实验室，为各种智能驾驶细分场景模拟无噪的专属数据，通过场景化数据采集直击特定场景化下的数据缺失、质量良莠不齐等行业问题。
一方面，在场景下的数据采集更加精准、数据质量更高，另一方面，基于落地场景的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。
云测数据如何发挥高质量训练数据价值
据了解，云测数据采集服务覆盖智能驾驶主流应用场景，拥有DMS与ADAS场景搭建采集经验，比如支持驾驶员信息备采、多模及车载语音采集、道路特定、物体采集、路况信息采集、车辆采集等众多类型。
在拥有贴合场景落地的大量数据后，高精准度、高质量的数据标注就显得更为重要。数据标注的意义是教会机器理解并认识世界，从而帮助智能驾驶更好的感知道路环境。云测数据支持市面上语音、文本、图像等所有的标注类型，包括分类、画框、注释、标记等等，经过多重审核流程，确保准确率来保持标注质量的领先性。
诸如:图片通用拉框、车道线标注、多边形标注、驾驶员面部标注、情感判断、意图识别、3D点云标注、2D/3D融合标注、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。
云测数据总经理认为，作为人工智能领域内最值得期待的场景，智能驾驶产业落地的大门已然开启。场景化、定制化的高质量的数据已成为智能驾驶领域最需要的基础动力之一，而数据产业也将在不断深入的产业落地中，为科技的进步和发展贡献着力量。
与此同时，云测数据也正在用实际行动践行着“高质量AI数据”的标准。
据了解，在去年国家级重大国际经贸活动服贸会上，云测数据作为据标注行业的龙头企业受邀参加成果展示，代表行业首次发布了一项重要成果，云测数据项目最高交付精准度达到了99.99%，成为目前数据标注领域可达到的最高服务标准，创造了行业的新标杆。
而在今年深圳国际人工智能展上，云测数据创造性的提出“数据在环和模型迭代在环新方式”，通过将数据在环开发打通，并把数据采集、处理、标注、训练、模型输出等进行持续迭代集成，正式对外发布了“云测数据标注平台4.0”。通过工具赋能，为众多AI企业提供处理大规模感知数据的能力。不仅可以帮助企业缩短数据采集周期，还可帮助提升数据标注效率，而在数据识别的准确率方面，也达到了传统数据标注方式无法企及的高度。极大地促进了人工智能落地的迭代周期，从而为企业节省了大量研发时间和成本。
在硕果累累的背后，离不开云测数据多年的努力和不断的技术投入。为了给人工智能产业落地提供高质量AI训练数据服务，云测数据从数据采集、清洗、标注、系统私有化部署到标注驻场服务，形成了全流程、一站式AI数据服务解决方案。其解决方案已经覆盖智能驾驶、智能家居、智能安防、智能金融、新零售等行业。
在云测数据高质量训练数据服务的加持下，我们有理由相信，智能车辆的智能化及安全性将会进一步提升，AI技术在智能驾驶领域落地将持续加速、平稳向前。
