全国首例无人驾驶出租车上路 高质量数据成AI落地关键点

中国汽车产业的未来发展需要一个更清晰的坐标。无论是越来越多政策的支持，还是各个企业的积极创新，都预示着智能驾驶将迎来新一轮机遇。

时值百度Apollo开放平台发布3周年之际，Apollo Robotaxi服务上线百度地图及百度APP智能小程序，成为国内首个通过国民级应用向公众开放的自动驾驶出租车服务。

和之前面向种子用户的试运营期不同，这次开放面对的是长沙市相应区域内社会大众，同时，该项目并非测试区内的封闭道路测试，而是掺杂社会车辆的开放道路测试。这也说明，自动驾驶真正到了可以上路应用的时刻。

智能驾驶作为战略性新兴产业的重要组成部分，是由互联网时代到人工智能时代过程中出现的精彩篇章，也是世界新一轮经济与科技发展的战略制高点之一。发展智能驾驶，对于促进国家科技、经济、社会、生活、安全及综合国力有着重大的意义。

前文有说到，在智能驾驶技术中心，安全行驶是首要前提。这其中，感知是最重要的内容之一，没有对车辆周围三维环境的定量感知，就犹如人没有了眼睛，智能驾驶的决策系统就无法正常工作。与其他应用场景相比，智能驾驶的落地场景相对复杂，尤其面对复杂多变的路况环境，背后尤其需要有海量的优质数据采集标注服做支撑。

尤其是智能驾驶领域头部企业，为了保持自身的竞争优势和加快应用安全落地进程，也必须追求更高质量的相关数据。因此，在智能驾驶产业蓬勃发展、市场竞争愈发激烈的倒逼下，符合落地需求的高标准数据服务已成为行业头部企业的刚需。

然而，在汹涌的市场需求面前，供给侧却出现了短缺，市面上能够提供这种高标准服务的公司屈指可数。究其原因在于，数据采标行业从业者众多，但天花板很高，能做到顶尖并不容易。针对智能驾驶领域，专精于高质量、高精度、场景化数据服务的云测数据一路高歌猛进，成为国内AI数据标注领域的头部企业。

云测数据致力于提供高质量AI数据服务。

为了满足智能驾驶领域不同场景的数据需求，云测数据搭建了自己的场景实验室，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。

目前，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。

为保证高质量的数据采集标注的交付结果，云测数据有一整套的标准化流程和方法论。

在项目前期，项目经理会与客户反复沟通，帮助客户梳理更贴合实际情况的需求，达成一致后再逐渐引入标注和质检人员，通过每天面对面的沟通和培训，以确保每个人能够理解并掌握标注有关的专业知识，试标验收合格后，再进行大批量的规模性标注。

其次，在人员作业素质上，云测数据也颠覆了传统数据标注行业的“混乱”现象，对数据服务团队的专业化能力有着严格要求。

再次，在技术层面，云测数据对软硬件设施的持续投入，直接拉高了行业的进入门槛。

最后，在企业客户最为看重的数据安全和隐私方面，云测数据也有自己的原则和技术保障。

目前，云测数据在华东、华北、华南设有数据标注基地，成为智能驾驶中更高质量数据交付的有力支撑。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。场景化的高质量AI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。

（编辑：ASP站长网）